艦載機牽引車是航母甲板上重要的“工程車輛”,對艦載機有效利用航空燃油起著關鍵作用;在非起飛狀態(tài)下的艦載機艦面運動中,無論是艦面調運,還是進出機庫的運動,都將由艦載機牽引車配合完成。艦載機牽引車在航母這樣的特殊環(huán)境中,需要應對不同的作業(yè)任務,適應不同的海況條件,能夠依靠自身能力,平穩(wěn)地牽引飛機并準確到達指定位置,這些非常規(guī)的使用環(huán)境和作業(yè)條件造就了艦載機牽引車的與眾不同。隨著常規(guī)無人車研究的深入,艦載機牽引車的無人駕駛技術研發(fā)也將成為未來的發(fā)展趨勢,這對提高牽引車作業(yè)效率,保障人員安全具有重要意義;因而,對艦載機牽引車在艦面有限空間內的動態(tài)路徑規(guī)劃將是實現(xiàn)這一技術的關鍵。本文以航母甲板上的作業(yè)車輛——艦載機牽引車為研究對象,在總結和分析以往路徑規(guī)劃研究方法的基礎之上,選用能更好適應駕駛環(huán)境、不需要已知報酬函數(shù),通過對演示軌跡進行學習從而得出報酬函數(shù)進而得出最優(yōu)路徑的逆向強化學習方法來研究艦載機牽引車路徑規(guī)劃問題。首先,本文對以往的路徑規(guī)劃進行了介紹。在分析總結這些方法的基礎之上,結合航母甲板動態(tài)作業(yè)環(huán)境的特點,采用馬爾可夫決策過程(Markov Decision Processes,MDP)對牽引車作業(yè)建立模型。其次,提出了基于逆向強化學習的方法,建立了一套符合艦載機牽引車路徑規(guī)劃要求的逆向強化學習機制,包括:特征值、駕駛風格、權值等。再次,分別對艦載機牽引車的動力學模型、虛擬傳感器模型、甲板及障礙物模型進行了建模,開發(fā)了一款艦載機牽引車駕控仿真系統(tǒng)。在該平臺上進行了仿真駕控實驗。最后,通過對不同駕駛風格的仿真實驗證明在艦載機牽引車路徑規(guī)劃問題中使用逆向強化學習方法的正確性和有效性。
【學位單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：E925.671;TP181
【部分圖文】：

早期牽引裝置示意圖

有桿式牽引車作業(yè)

圖 1.3 無桿式牽引車作業(yè)飛機牽引車技術的研究起步相對較晚，1994 年，王意[73]對飛機總結并在 2000 年主持研發(fā)了 QFY 系列飛機牽引車[74]，如圖 1.4車的國產化及其后續(xù)研究具有里程碑意義；2006 年，王志[75]等
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本文編號：2835446