基于DQN的智能農(nóng)機(jī)路徑跟蹤控制研究

摘要： 針對復(fù)雜路面條件下無人化農(nóng)業(yè)作業(yè)車輛路徑跟蹤控制精度低、控制器參數(shù)整定困難的問題，設(shè)計(jì)了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的路徑跟蹤控制算法。基于五層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了DQN(Deep Q-Network)路徑跟蹤控制器，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的輕量化和高度的可移植性。控制器網(wǎng)絡(luò)的輸入狀態(tài)在采用車輛當(dāng)前舵角、車輛與目標(biāo)路徑上控制點(diǎn)間橫向距離偏差的基礎(chǔ)上，引入車輛前方設(shè)定距離內(nèi)的平均路徑曲率，實(shí)現(xiàn)了車輛轉(zhuǎn)... （共7頁）