基于深度强化学习的太阳能无人机航迹规划

作     者：余子杰 郑征 李清东 郭林 任素萍 郭健 

作者机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 中国航天空气动力技术研究院 中国煤炭科工集团有限公司 

出 版 物：《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 082503[工学-航空宇航制造工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：深度强化学习 高空长航时太阳能无人机 航迹规划 续航性能 能量管理策略 

摘      要：高空长航时太阳能无人机（High-AltitudeLong-Endurance Solar-PoweredUnmannedAerialVehicle, HALESUAV）通过合理的航迹规划可以极大提升其续航性能，而深度强化学习方法由于实时性与自适应性成为该航迹规划问题的理想选择。针对基于深度强化学习方法的HALE-SUAV航迹规划问题，本文建立了无人机的运动学与动力学模型以及能量相关模型，设计了其能量管理策略，搭建了该航迹规划问题的深度强化学习整体框架，并最终使用训练出来的模型进行了不同太阳能辐射强度情况下的航迹规划实验。研究结果表示基于本文的深度强化学习方法，HALE-SUAV能够选择基于当前太阳能辐射强度情况下合理的控制指令，以提高其续航性能。研究结果显示了深度强化学习方法在HALESUAV航迹规划问题的潜在应用价值。