California Institute of Technology（加州理工学院）

Non-Equilibrium MAV-Capture-MAV via Time-Optimal Planning and Reinforcement Learning

非平衡MAV捕获MAV：基于时间最优规划和强化学习

Canlun Zheng, Zhanyu Guo, Zikang Yin, Chunyu Wang, Zhikun Wang, Shiyu Zhao

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院，中国杭州） ； WINDY Lab, Department of Artificial Intelligence, Westlake University, Hangzhou, China（西湖大学人工智能系WINDY实验室，中国杭州） ； Department of Electrical Engineering, California Institute of Technology, Pasadena, USA（加州理工学院电气工程系，美国帕萨迪纳） 纠错

AI总结 针对高机动性目标捕获难题，本文设计紧凑型捕获MAV，结合时间最优规划与强化学习方法，在非稳定状态下实现目标捕获。