• Patent Title: 一种基于强化学习的多水下机器人编队控制方法
  • Patent Title (English): Multi-underwater-robot formation control method based on reinforcement learning
  • Application No.: CN201910274101.0
    Application Date: 2019-04-08
  • Publication No.: CN109947131A
    Publication Date: 2019-06-28
  • Inventor: 闫敬李鑫杨晛公雅迪罗小元
  • Applicant: 燕山大学
  • Applicant Address: 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号
  • Assignee: 燕山大学
  • Current Assignee: 燕山大学
  • Current Assignee Address: 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号
  • Agency: 北京挺立专利事务所
  • Agent 刘阳
  • Main IPC: G05D1/10
  • IPC: G05D1/10
一种基于强化学习的多水下机器人编队控制方法
Abstract:
本发明公开了一种基于强化学习的多水下机器人编队控制方法,涉及水下机器人控制领域。本发明中,水下机器人编队中的各机器人节点获取自身位置后,控制中心给出虚拟领导者的轨迹信息,并发送至虚拟领导者的邻居节点;水下机器人节点之间建立拓扑通信网络,每个水下机器人节点只和邻居节点进行通信保持编队稳定;水下机器人编队使用当前控制策略追踪轨迹,每个节点通过和环境以及邻居节点进行交互计算一步代价函数,通过令价值函数最小改进当前的控制策略,在价值迭代和策略改进两个步骤都达到收敛时,水下机器人追踪期望轨迹的控制策略达到最优,使用最优控制策略达到准确追踪的目标。
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