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项目简介
本项目运用强化学习技术构建并调整多旋翼飞行器的动态模型，着重解决飞行器在极端紧急状况下的稳定性与控制难题。借助深度强化学习方法，如软演员批评法（SAC）、信任区域政策优化（TRPO）、近端策略优化（PPO）等，提升飞行器在复杂环境中的适应性与鲁棒性。
项目的主要特性和功能
- 飞行动力学模型：内置四旋翼飞行器飞行动力学模型，涵盖无人机尺寸、重量、风阻系数等信息。模型有4个输入（螺旋桨输出功率）和12个输出（无人机速度和位置信息）。
- 强化学习算法：采用PPO算法训练模型，控制飞行器悬停、上升、下降、左右前后移动及旋转等基本运动模式，通过反复训练确保模型符合要求。
- 故障处理模型：修改模拟器和强化学习模型构建飞行故障模型，提高飞行器对故障的鲁棒性，实验涉及不同类型转子故障及处理方法。
- 环境适应性：强化学习模型使飞行器自动学习调整参数，判断并适应新环境，保持无人机稳定性。
安装使用步骤
- 环境配置：确保安装Python 3.x，使用
pip install gym stable_baselines3安装必要的Python库。 - 下载源码：从相关渠道下载本项目的源码文件。
- 运行训练脚本：进入项目目录，执行
python code/model_create_ppo_fly_left.py，使用PPO算法训练飞行器控制模型并保存。 - 模型评估：执行
python code/model_test.py，加载模型评估其在环境中的性能，脚本会运行多个评估集，计算平均奖励和标准差。 - 模拟飞行：执行
python code/run_sim.py，观察飞行器在模拟环境中的表现。
通过上述步骤，可完成多旋翼飞行器控制模型的训练、评估与模拟，验证其在复杂环境中的稳定性和适应性。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】