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公开(公告)号:CN108873687A
公开(公告)日:2018-11-23
申请号:CN201810759163.6
申请日:2018-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下机器人技术领域,具体设计一种基于深度Q学习的智能水下机器人行为体系结构规划方法。包括:AUV行为规划体系结构分层设计;基于深度Q学习的行为规划及动作规划策略设计。主要流程为:将AUV的行为规划体系结构划分为“任务‑行为‑动作”三个层次,首先任务分解层将AUV收到的任务指令分解为各个行为,然后行为规划层通过获取到的环境信息对完成任务所需要的行为进行规划,最后动作执行层利用Q学习的方法训练AUV完成最优动作规划,通过控制AUV执行机构产生动作达到目标指令。本方法利用强化学习的方法训练水下机器人,使AUV能够在真实的动态水下环境中实现自主行为规划,省去了大量逻辑编程,提高了水下机器人的智能性。
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公开(公告)号:CN206475196U
公开(公告)日:2017-09-08
申请号:CN201720158144.9
申请日:2017-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本实用新型提供一种双体探测水下机器人装置,机器人主体是由中间翼形体和对称设置在中间翼形体两侧的两个流线型艇体组成双体结构,在中间翼形体的尾端设置有升降舵,中间翼形体内设置有核心控制舱和前后布置的两个垂向推进器舱,每个垂向推进器舱内设置有垂向推进器,每个流线型艇体尾部的侧面设置有稳定翼,每个流线型艇体尾部上均设置有翼型垂直翼,每个流线型艇体的尾端设置有主推推进器,两个流线型艇体内还设置有电池舱和探测设备舱,所述机器人主体上还设置有壁碰声呐。本实用新型根据相对流速,做出智能决策,切换不同的操纵方式,从而保持姿态稳定,实现定速续航,姿态保持,悬停监测等功能。
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