控制理论与应用

作者：马睿宸,白雪剑,王宇,王睿,王硕

单位：中国科学院自动化研究所,中国科学院自动化研究所,中国科学院自动化研究所,中国科学院自动化研究所,中国科学院自动化研究所

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

基金：国家自然科学基金项目(62122087, 62073316, U1806204, 62033013, U1713222), 中国科学院对外合作重点项目(173211KYSB20200020)资助.

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.

来源：2022年第11期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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