基于强化学习的波动鳍推进水下作业机器人悬停控制
文献类型：期刊论文
| 作者 | 马睿宸1,3 ; 白雪剑2,3; 王宇3; 王睿3; 王硕1,3
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| 刊名 | 控制理论与应用
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| 出版日期 | 2022-11 |
| 卷号 | 39期号:11页码:2022-2099 |
| 关键词 | 水下作业机器人 悬停控制 波动鳍 神经网络 强化学习 |
| DOI | 10.7641/CTA.2022.11054 |
| 英文摘要 | 本文针对波动鳍推进水下作业机器人的悬停控制问题开展研究. 首先, 给出了波动鳍推进水下作业机器人的运动学模型、动力学模型和波动鳍的参数–力映射模型, 建立了基于马尔可夫决策过程的悬停控制训练框架. 其次, 基于模型结构和训练策略, 使用强化学习的方法进行网络训练, 得到最佳的悬停控制器. 最终, 在室内水池中完成了波动鳍推进水下作业机器人的悬停控制实验, 实验结果验证了所提方法的有效性. |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/52353]  |
| 专题 | 智能机器人系统研究 |
| 通讯作者 | 白雪剑 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院大学，人工智能学院 3.中国科学院自动化研究所，复杂系统管理与控制国家重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 马睿宸,白雪剑,王宇,等. 基于强化学习的波动鳍推进水下作业机器人悬停控制[J]. 控制理论与应用,2022,39(11):2022-2099. |
| APA | 马睿宸,白雪剑,王宇,王睿,&王硕.(2022).基于强化学习的波动鳍推进水下作业机器人悬停控制.控制理论与应用,39(11),2022-2099. |
| MLA | 马睿宸,et al."基于强化学习的波动鳍推进水下作业机器人悬停控制".控制理论与应用 39.11(2022):2022-2099. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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