Entwicklung eines Reinforcement Learning basierten Flugzeugautopiloten unter der Verwendung von Deterministic Policy Gradients - Stefan Sylvius Wagner (Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg, 2018)
Einer der schwierigsten Aufgaben im Reinforcement Learning ist die Regelung von Systemen in einem kontinuierlichen Zustandsraum und die anschließende Steuerung in einem kontinuierlichen Aktionsraum. In dieser Arbeit wird ein Reinforcment Learning basierter Flugzeugautopilot konzipiert und implementiert, der einen kontinuierlichen Zustandsraum approximiert und ein Flugzeug mit Aktionen in einem kontinuierlichen Wertebereich steuert. Deterministic Policy Gradients bieten ein spezialisiertes Framework in Form einer Actor-Critic Architektur, die in der Lage ist aus einem kontinuierlichen Zustandsraum, kontinuierliche Aktionswerte zu ermitteln. Dieses Framework wird im Zusammenhang mit einer Belohnungsfunktion, die Feedback über das Verhalten des Autopiloten liefert implementiert. Um die Realisierbarkeit und Robustheit des Reinforcement Learning basierten Flugzeugautopiloten zu überprüfen werden unterschiedliche Szenarien erstellt, die anhand eines komerziellen Flugsimulators ausgeführt und anschließend statistisch analysiert werden.