FAA AC 20-152A指南:机载电子硬件研制保证

  1. 目的
  2. 适用范围
  3. 废止声明
  4. 背景
  5. 定制设备开发
    • 5.1 定制设备的适用范围
    • 5.2 简单/复杂分类
    • 5.3 复杂定制设备的开发保证
    • 5.4 简单定制设备的开发保证
    • 5.5 对ED-80/DO-254验证和确认过程的说明
      • 5.5.1 验证过程
      • 5.5.2 确认过程
        • 5.5.2.1 概念设计评审
        • 5.5.2.2 详细设计评审
        • 5.5.2.3 实施评审
        • 5.5.2.4 验证案例和程序的评审
        • 5.5.2.5 实施时序性能的验证
    • 5.6 对ED-80/DO-254鲁棒性方面的说明
    • 5.7 HDL代码覆盖方法的认可
    • 5.8 对ED-80/DO-254工具评估和认证的说明
    • 5.9 关于先前开发硬件的ED-80/DO-254说明
    • 5.10 对ED-80/DO-254附录A的说明
    • 5.11 在定制设备开发中使用COTS IP
在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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