基于增强学习控制器的仿生水下机器人姿态镇定研究

摘要：

仿生水下机器人是水下机器人领域的一个重要研究方向；利用增强学习控制器对仿生水下机器人的姿态镇定问题进行了研究；增强学习控制器主要由回报函数、学习样本数据库、神经网络、动作选择以及Q学习算法等模块构成,可通过直接与环境交互生成最优动作选择策略；镇定仿生水下机器人的偏航角姿态镇定的仿真试验表明,增强学习控制器在偏航角姿态镇定方面的性能较为理想；学习样本数据库的引入显著提升了增强学习控制器的姿态镇定性能；学习样本数据库的容量对学习性能存在较大影响.

关键词：增强学习控制器、仿生水下机器人、姿态镇定

所属期刊栏目：20

分类号：TP24(自动化技术及设备)

在线出版日期：2013-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：3063-3065