Нейросетевой алгоритм перехвата машиной Дубинса целей, движущихся по известным траекториям

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Задача перехвата движущейся по прямолинейной или круговой траектории цели машиной Дубинса сформулирована как задача оптимального управления по критерию быстродействия с произвольным направлением скорости машины при перехвате. Для решения данной задачи и синтеза траекторий перехвата использовались нейросетевые методы обучения без учителя на основе алгоритма Deep Deterministic Policy Gradient. Проведен анализ полученных законов управления и траекторий перехвата по сравнению с аналитическими решениями задачи перехвата, проведено моделирование для параметров движения цели, которые нейросеть не видела при обучении. Проведены модельные эксперименты по проверке устойчивости решения. Показана эффективность применения нейросетевых методов синтеза траекторий перехвата для заданных классов движений цели.

Об авторах

А. А Галяев

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: galaev@ipu.ru
Москва

А. И Медведев

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Email: medvedev.ai18@physics.msu.ru
Москва

И. А Насонов

Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: nasonov.ia18@physics.msu.ru
Москва

Список литературы

  1. Isaacs R. Differential games. New York: John Wiley and sons, 1965.
  2. Markov A.A. A few examples of solving special problems on the largest and smallest values / The communications of the Kharkov mathematical society. 1889. Ser. 2. V. 1. P. 250-276.
  3. Dubins L.E. On curves of minimal length with a constraint on average curvature and with prescribed initial and terminal positions and tangents // Amer. J. Math. 1957. No. 79. P. 497-516.
  4. Galyaev A.A., Buzikov M.E. Time-Optimal Interception of a Moving Target by a Dubins Car // Autom Remote Control. 2021. V. 82. P. 745-758.
  5. Glizer V.Y., Shinar J. On the structure of a class of time-optimal trajectories // Optim. Control Appl. Method. 1993. V. 14. No. 4. P. 271-279.
  6. Бердышев Ю.И. О задачах последовательного обхода одним нелинейным объектом двух точек // Тр. ИММ УрО РАН. 2005. Т. 11. № 1. C. 43-52.
  7. Xing Z. Algorithm for Path Planning of Curvature-constrained UAVs Performing Surveillance of Multiple Ground Targets // Chin. J. Aeronaut. 2014. V. 27. No. 3. P. 622-633.
  8. Ny J.L., Feron E., Frazzoli E. On the Dubins Traveling Salesman Problem // IEEE Transactions on Automatic Control. 2014. V. 57. P. 265-270.
  9. Yang D., Li D., Sun H. 2D Dubins Path in Environments with Obstacle // Math. Problem. Engineer. 2013. V. 2013. P. 1-6.
  10. Manyam S.G. et al. Optimal dubins paths to intercept a moving target on a circle // Proceedings of the American Control Conference. 2019. V. 2019-July. P. 828-834.
  11. Caruana R., Niculescu-Mizil A. An empirical comparison of supervised learning algorithms // ICML Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. June 2006. P. 161-168.
  12. Arulkumaran K., Deisenroth M.P., Brundage M., Bharath A.A. Deep Reinforcement Learning: A Brief Survey // IEEE Signal Processing Magazine. 2017. V. 34. No. 6. P. 26-38.
  13. Perot E., Jaritz M., Toromanoff M., de Charette R. End-to-End Driving in a Realistic Racing Game with Deep Reinforcement Learning // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2017. P. 474-475.
  14. Al-Talabi A.A., Schwartz H.M. Kalman fuzzy actor-critic learning automaton algorithm for the pursuit-evasion differential game // IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE). 2016. P. 1015-1022.
  15. Hartmann G., Shiller Z., Azaria A. Deep Reinforcement Learning for Time Optimal Velocity Control using Prior Knowledge // IEEE 31st International Conference on Tools with Artificial Intelligence. 2019. P. 186-193.
  16. Helvig C.S., Gabriel Robins, Alex Zelikovsky The moving-target traveling salesman problem // J. Algorithm. 2003. V. 49. No. 1. 2003. P. 153-174.
  17. Mnih V., Kavukcuoglu K., Silver D. et al. Human-level control through deep reinforcement learning // Nature. 2015. V. 518. P. 529-533.
  18. Uhlenbeck G.E., Ornstein L.S. On the theory of the brownian motion // Physic. Rev. 1930. V. 36. P. 823-841.
  19. Hinton G.E., Srivastava N., Krizhevsky A. et al. Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors. arXiv. 2012.
  20. Klambauer G., Unterthiner T., Mayr A. et al. Self-normalizing neural networks // Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. P. 972-981.
  21. Buzikov M.E., Galyaev A.A. Minimum-time lateral interception of a moving target by a Dubins car // Automatica. 2022. V. 135. 109968.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».