文章标题：干扰环境下DQN结合反步控制的无人船路径跟随

文章作者：路春宇, 李震, 王楠, 王宇轩
关 键 字：无人水面船;路径跟随;深度Q网络;反步控制;抗干扰;MAVLink协议
文章摘要：为了解决无人水面船（USV）在复杂海洋环境中路径跟随的控制问题，本文构建基于MAVLink的通信系统，实现领航船舶与受控船舶间的实时状态传输，确保受控船舶能够根据领航船舶的实时位置、速度等信息进行动态调整，并利用深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）的学习方法使受控船舶能够自主学习最优的航行路径，从而提升跟随精度。在通信不稳定的条件下，采用反步控制（Backstepping Control，BC）进行状态预测并实时反馈补偿，从而确保受控船舶能够平稳跟随领航船舶，修正由于数据丢失造成的路径误差。结果表明，该方法在高干扰环境下，尤其在通信延迟和数据包丢失的情况下，仍能维持良好的路径跟随性能。与传统的控制方法相比，基于DQN和BC的混合控制策略显著提高了无人水面船舶的跟随精度和系统稳定性，具有较强的鲁棒性，能够在复杂和动态变化的海洋环境中有效运行。