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2020
02-01

上海隔离病房将投用辅助机器人 美发最高级别安全警告,动用机器人治疗“武汉肺炎”

水下滑翔蛇形机器人结构示意图
中科院研究员称:针对水动力环境难以建模的问题,我们使用强化学习方法使水下滑翔蛇形机器人自适应复杂的水环境,并自动学习仅通过调节浮力来控制滑翔运动.对此,我们提出了循环神经网络蒙特卡洛策略梯度算法,改善了由于机器人的状态难以完全观测而导致的算法难以训练的问题。

循环蒙特卡洛策略梯度法的神经网络拓扑图

并且我们将水下滑翔蛇形机器人的基本滑翔动作控制问题近似为马尔可夫决策过程,从而得到有效的滑翔控制策略,并通过仿真和实验证明了所提出方法的有效性.

机器人正在进行滑翔运动
机器人正在进行蛇形游动

针对水下滑翔蛇形机器人的滑翔运动系统存在系统非线性耦合;实际流体不确定性、传感器测量噪声、执行器误差等引起的扰动,可能影响系统的跟踪效果;部分状态量(比如滑翔速度)较难通过传感器直接测量等问题,提出了非线性闭环控制系统框架概念。

基于无迹卡尔曼滤波器的滑模控制系统

通过解耦和反馈线性化,把复杂的非线性系统转化为等效的线性形式,然后基于趋近律方法设计滑模控制器,降低抖动并且实现鲁棒控制。通过无迹卡尔曼滤波器,对测量噪声进行滤波和对未知状态量进行估计,该方法通过无迹变换处理均值和协方差的非线性传递问题,保留了系统高阶项,具有精度高、稳定性强的优点。提出的闭环控制框架对一些其他非线性系统具有一定的通用性。

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作者:决战机器人工智能档案最先进人工智能机器人排名|机器人之家培训什么是ai技术
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