水下滑翔蛇形機器人滑翔控制的強化學習方法
張曉路; 李斌; 常健; 唐敬閣 東北大學信息科學與工程學院; 遼寧沈陽110819; 中國科學院沈陽自動化研究所機器人學國家重點實驗室; 遼寧沈陽110016; 中國科學院機器人與智能制造創(chuàng)新研究院; 遼寧沈陽110016; 中國科學院大學; 北京100049
關鍵詞：強化學習 水下滑翔蛇形機器人 馬爾可夫決策過程 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
摘要：研究了一種強化學習算法,用于水下滑翔蛇形機器人的滑翔運動控制.針對水動力環(huán)境難以建模的問題,使用強化學習方法使水下滑翔蛇形機器人自適應復雜的水環(huán)境,并自動學習僅通過調(diào)節(jié)浮力來控制滑翔運動.對此,提出了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡蒙特卡洛策略梯度算法,改善了由于機器人的狀態(tài)難以完全觀測而導致的算法難以訓練的問題,并將水下滑翔蛇形機器人的基本滑翔動作控制問題近似為馬爾可夫決策過程,從而得到有效的滑翔控制策略.通過仿真和實驗證明了所提出方法的有效性.
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