【摘 要】
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本文首先针对水下机器人局部路径规划问题,设计了基于模糊控制理论的水下机器人实时运动规划系统,该系统能解决复杂环境下的水下机器人运动规划问题,仿真实验验证了所提方法
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本文首先针对水下机器人局部路径规划问题,设计了基于模糊控制理论的水下机器人实时运动规划系统,该系统能解决复杂环境下的水下机器人运动规划问题,仿真实验验证了所提方法的有效性。 考虑模糊规划系统是依赖于操作者的经验及知识,模糊规则可能存在着不足,并且确定完善的模糊规则工作量非常大。因此,考虑改善规划方法。强化学习是一种学习机制简单,仅需要一个强化信号来评判动作的好坏,不需要太多人的干预。但是,单纯用强化学习来实现局部规划器,学习的时间必定是漫长的,而且有学坏的可能性。基于模糊理论和强化学习的优缺点,所以将二者结合起来,先制定初级的模糊规则,然后机器人在初级模糊规则的基础上利用强化学习去自主学习,并调整相应的模糊规则。这样,可以减少大量的人为工作。同时,机器人所处的环境不是一成不变的,有很多未知因素是人之前无法预知的,利用这种方式水下机器人可以根据具体的环境来学习,修改不合适的隶属函数,增强了机器人适应能力。并且,由于事先已经确定了初级的模糊规则,所以机器人学习的时间将大大缩短。仿真实验验证了所提方法的有效性。
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