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智能水下机器人的自适应优化控制

发布时间： 2023-12-08 浏览量：33

交易方式：面议
联系电话：0451-82589496
单位名称或姓名：王伟
产业领域：数字经济
成果类型：

项目基本情况Basic information of the project

智能水下机器人(Autonomous Underwater Vehicles-AUV)集成了智能控制，自主故障检测，模式识别和智能信息融合等关键技术，被用于广泛的民用和军事任务，包括探索海底地形测绘，环境监测，坠毁飞机搜索，管道检测等。复杂的任务和多变的环境需要AUV能够使AUV具备自主性和智能化控制能力，以增强全海域适应能力。本项目突破了AUV的智能控制技术，主要发现点如下：（1）提出了深度确定性策略梯度的Actor -Critic算法。通过经验回放和目标网络，建立马尔科夫模型，进行了充分的试验，结果显示：在考虑存在外部干扰力的情况下，深度强化学习算法学习到的控制策略能够很好的完成不同的控制任务，具有误差小，鲁棒性好的特点，结合强化学习自身的特点，赋予了水下机器人良好的自学习能力和环境适应能力。（2）提出了智能水下机器人分布式强化学习控制方法。一方面提出了能够提高Critic的质量的分布式更新Critic，另一方面设计出一个并行、多Actor网络的结构，同时与环境进行交互，以提高数据质量。实验证明该方法能够有效地完成跟踪不同深度路径任务，鲁棒性好。（3）首次实现了深度强化学习算法在AUV载体的应用，较好地克服了传统AUV运动控制方法（如PID控制）在海洋环境中稳定性较差的缺陷，相比具有一定自学习能力的神经网络控制无滞后现象且避免了调整参数的复杂工作，相比使用较为方便简单、稳定性高的模糊逻辑控制方法克服了对操作者经验的严重依赖，整体赋予AUV自学习和智能化控制的能力。

管理团队与技术团队Management team and technical team

哈尔滨工程大学

效益分析Benefit analysis

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。

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