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公开(公告)号：CN112462792A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011432207.8
申请日：2020-12-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种基于Actor‑Critic算法的水下机器人运动控制方法，本发明涉及水下机器人运动控制方法。本发明的目的是为了解决现有水下机器人难以在运动过程中实时调节参数，且受到干扰时，控制器对水下机器人速度和姿态的控制精度低问题。过程为：一、初始化参数；二、确定速度控制系统和艏向控制系统的控制律；三、设定神经网络；四、确定当前网络的输入和输出；五、确定目标网络的输入和输出；六、更新Actor当前网络权值参数；七、更新Critic当前网络权值参数；八、重复执行四至七n次，第n次将更新后的当前网络权值参数复制到目标网络；九、重复执行八，得到控制律参数值。本发明用于水下机器人运动控制领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109866904B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910281993.7
申请日：2019-04-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63H1/37
Abstract: 一种仿生水母类水下机器人的运动及速度控制方法，属于仿生机器人控制领域。现有的非线性振荡器在仿生机器人的节奏性运动控制存在频率和幅值的收敛速度慢的问题，且缺少相应的速度控制方法。一种仿生水母类水下机器人的运动及速度控制方法，设计仿生水母动力模型；建立仿生水母各关节的振荡器模型，改变振荡器的波形；设计两个振荡器之间的耦合方式，由此确定建立多个振荡器之间的耦合方式，实现多个振荡器所在关节之间相互配合协调，实现仿生水母运动的控制，根据运动控制绘制频率与平均速度变化曲线，找到对应的运动频率，推算周期性速度变化曲线作为期望速度；按照期望速度控制速度。本发明算法对仿生水母的运动收敛性好，能稳定控制运动速度。
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公开(公告)号：CN112947505B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110303184.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种基于强化学习算法与未知干扰观测器的多AUV编队分布式控制方法，属于机器人控制技术领域。为了解决现有的控制方法对AUV编队进行控制存在控制精度差的问题，本发明针对多AUV编队中的AUV，利用纵向和艏向的复合控制系统进行控制；纵向和艏向的复合控制系统包括：基于纵向干扰观测器确定的纵向分布式控制器、基于艏向干扰观测器确定的艏向分布式控制器，以及用于确定控制器控制增益的Actor‑Critic算法；Actor‑Critic算法由Actor当前网络、Actor目标网络、Critic当前网络和Critic目标网络四个网络构成，四个网络均使用RBF神经网络。本发明主要用于水下机器人的控制。
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公开(公告)号：CN112947505A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110303184.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种基于强化学习算法与未知干扰观测器的多AUV编队分布式控制方法，属于机器人控制技术领域。为了解决现有的控制方法对AUV编队进行控制存在控制精度差的问题，本发明针对多AUV编队中的AUV，利用纵向和艏向的复合控制系统进行控制；纵向和艏向的复合控制系统包括：基于纵向干扰观测器确定的纵向分布式控制器、基于艏向干扰观测器确定的艏向分布式控制器，以及用于确定控制器控制增益的Actor‑Critic算法；Actor‑Critic算法由Actor当前网络、Actor目标网络、Critic当前网络和Critic目标网络四个网络构成，四个网络均使用RBF神经网络。本发明主要用于水下机器人的控制。
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公开(公告)号：CN109866904A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910281993.7
申请日：2019-04-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63H1/37
Abstract: 一种仿生水母类水下机器人的运动及速度控制方法，属于仿生机器人控制领域。现有的非线性振荡器在仿生机器人的节奏性运动控制存在频率和幅值的收敛速度慢的问题，且缺少相应的速度控制方法。一种仿生水母类水下机器人的运动及速度控制方法，设计仿生水母动力模型；建立仿生水母各关节的振荡器模型，改变振荡器的波形；设计两个振荡器之间的耦合方式，由此确定建立多个振荡器之间的耦合方式，实现多个振荡器所在关节之间相互配合协调，实现仿生水母运动的控制，根据运动控制绘制频率与平均速度变化曲线，找到对应的运动频率，推算周期性速度变化曲线作为期望速度；按照期望速度控制速度。本发明算法对仿生水母的运动收敛性好，能稳定控制运动速度。
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公开(公告)号：CN112462792B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202011432207.8
申请日：2020-12-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种基于Actor‑Critic算法的水下机器人运动控制方法，本发明涉及水下机器人运动控制方法。本发明的目的是为了解决现有水下机器人难以在运动过程中实时调节参数，且受到干扰时，控制器对水下机器人速度和姿态的控制精度低问题。过程为：一、初始化参数；二、确定速度控制系统和艏向控制系统的控制律；三、设定神经网络；四、确定当前网络的输入和输出；五、确定目标网络的输入和输出；六、更新Actor当前网络权值参数；七、更新Critic当前网络权值参数；八、重复执行四至七n次，第n次将更新后的当前网络权值参数复制到目标网络；九、重复执行八，得到控制律参数值。本发明用于水下机器人运动控制领域。
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