摘要：受限于水下环境和观察角度,精确地控制水下机械臂完成水下自主作业任务具有很大的挑战性。针对这一问题,考虑到强化学习算法对环境具有强大的自适应能力,文章提出一种水下机械臂自主控制方法。首先,其设计了一种近端策略优化(PPO)结合行动器-评判器(AC)的强化学习算法训练自主控制策略;其次,对训练过程中出现的稀疏奖励问题,提出了一种基于人工势场法的奖励塑造方法;最后,在仿真试验环境中对基于上述方法训练得到的自主控制策略进行了验证。验证结果表明,该策略可以有效收敛并自主控制水下机械臂向目标位置精确移动,移动快速、过程流畅,末端执行器运动轨迹平滑、稳定。

摘要：针对水下机器人在路径规划中遇到的约束条件复杂、寻优算法性能不稳定、路径不平滑等问题,文章提出了一种基于改进粒子群算法的水下机器人路径规划方法。首先,基于函数模拟法构建水下地形及障碍物环境;其次,在优化目标设计方面,从减少能耗的角度出发,文章在传统路径长度最短的基础上,又增加了对水下机器人姿态角度变化以及转向节点位置分布均匀性的优化,以进一步适应实际情况;然后,分析了粒子群算法中惯性权重对算法性能的影响,引入了改进措施,以提高算法的寻优性能;最后,将计算出的初始路径采用B样条曲线进行平滑处理,得到最终的机器人运动规划轨迹。仿真实验结果表明,文章所提路径寻优方法相较于传统蚁群算法和粒子群算法,综合能耗分别降低了56.6%和19.3%,在求解能力和收敛性上也表现出了更优的性能。