自适应动态规划算法

资 源 简 介

自适应动态规划算法

详 情 说 明

自适应动态规划算法在轨迹跟踪中的应用

自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming, ADP）是一种结合动态规划和强化学习的智能控制方法，能够通过在线学习实现复杂系统的最优控制。其核心思想是利用评价网络（Critic）和执行网络（Actor）逼近最优值函数和控制策略，从而解决传统动态规划在高维状态空间下的“维度灾难”问题。

轨迹跟踪场景下的实现思路 在二维轨迹跟踪问题中，ADP通过以下流程实现自适应控制： 环境建模：将跟踪误差（如位置偏差、角度偏差）作为状态变量，控制指令（如速度、扭矩）作为动作变量。 ACOR-CRITIC网络设计： Critic网络：评估当前策略的性能，输出状态值函数（即长期累积代价），通常采用神经网络逼近贝尔曼方程。 Actor网络：根据Critic的反馈生成控制策略，并通过在线梯度下降更新网络权重，逐步逼近最优策略。 自适应学习机制：通过实时采集的轨迹数据动态调整网络参数，适应环境变化（如障碍物、动态目标）。

优势与扩展方向 计算高效：相比传统动态规划，ADP避免了全状态空间的遍历，适合实时控制。 ACOR-CRITIC的创新性：结合Actor-Critic框架与自适应优化（如ACOR算法），可提升策略收敛速度和稳定性。 扩展应用：可结合深度学习处理高维感知输入（如视觉导航），或与多智能体协同控制结合。

该算法的关键在于平衡探索（尝试新策略）与利用（优化已知策略），而ACOR-CRITIC结构通过自适应权重调整进一步强化了这一能力，使其在无人机、机器人等轨迹跟踪任务中表现突出。