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仿生水下机器人的增强学习控制方法研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 On Reinforcement Learning Control for Bionic Underwater Robots
【作者】 林龙信;
【导师】 沈林成;
【学位授予单位】 国防科学技术大学;
【学科专业名称】 控制科学与工程
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 国防科学技术大学
【网络出版投稿时间】 2011-06-28
【基金】 国家自然科学;
【关键词】 仿生水下机器人; 波动鳍; 增强学习; 神经Q学习; 连续状态-动作空间; 姿态镇定; 轨迹跟踪; 运动控制;
【英文关键词】 Bionic underwater robot; Undulating fin; Reinforcement learning; Neural Q-learning; Continuous state and action space; Attitude stabilization; Trajectory tracking; Motion control;
【中文摘要】 仿生水下机器人是近年来水下机器人领域的研究热点之一。仿生水下机器人复杂的动力学特性和不确定的工作环境使得其运动控制问题非常具有挑战性,直接影响着整体性能的提升。本文针对一类双波动鳍配置的仿生水下机器人,基于在增强学习框架下解决其运动控制问题的研究思路,围绕运动控制问题分析、增强学习算法构建、增强学习姿态镇定、增强学习轨迹跟踪以及试验验证等几方面内容展开研究,主要工作和研究成果包括: (1)从仿生学启示、仿生波动鳍和仿生水下机器人的动力学特性等角度对一类双波动鳍配置仿生水下机器人的运动控制问题进行了系统分析。研究了仿生对象的外部形态和游动特性,基于仿生学启示设计了仿生波动鳍推进器和仿生水下机器人“双仿生波动鳍+双摆动鳍+双自由度仿生鳔”组合推进控制方案,针对实际物理装置开展了仿生波动鳍和仿生水下机器人的推力试验和运动试验,获取了相关的动力学特性,为仿生水下机器人运动控制方法的设计提供了指导。 (2)针对机器人控制的实际需求和基本Q学习算法的局限性,提出了一种面向实际机器人控制应用的连续状态-动作空间神经Q学习算法(CSANQL算法),综合利用前馈神经网络、学习样本数据库、Q值估计拟合函数、以及基...
【英文摘要】 The bionic underwater robot is one of the hotspots in the underwater robotics research field in recent years. It has complicated dynamic characteristics and uncertain working environments which make the motion control of bionic underwater robots a challenging problem. This thesis takes the bionic underwater robot with two undulating fins as research object, and aims to figure out the motion control problem in the framework of reinforcement learning. The studies in this thesis concentrate on the motion contr...
【更新日期】 2011-07-21

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