【摘 要】
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针对水下环境的不确定性,建立了前视声纳的视域模型。主要采用强化学习的方法对自治水下机器人(AUV)进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络法、人工势场法对AUV进行局部
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针对水下环境的不确定性,建立了前视声纳的视域模型。主要采用强化学习的方法对自治水下机器人(AUV)进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络法、人工势场法对AUV进行局部路径规划。在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功与失败经验的奖励和惩罚值,不断改进水下机器人的自治能力。并设计了AUV局部路径规划器,实现AUV在不确定环境下的避障任务。半实物仿真证明了算法的可行性与可靠性。
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