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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 548 - 552 (5page)
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In this paper, we propose a new approach to navigate and control unmanned aerial vehicles (UAVs) based on soft actor critic deep reinforcement learning algorithms. The optimal reference trajectory for the UAV is generated by iterative interaction between the soft actor-critic agent and the quadrotor environment, by which the optimal state-action pair is obtained to achieve the best total reward. Then, the UAV is controlled by the backstepping controller to track the generated reference. The effectiveness of our approach is validated through simulations of the auto landing problems with and without obstacles.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. SOFT ACTOR-CRITIC DEEP REINFORCEMENT LEARNING
3. ENVIRONMENT DESIGN FOR UAV NAVIGATION
4. SIMULATION RESULTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
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