旋翼无人机在移动平台降落的控制参数自学习调节方法

无人机设备能够适应复杂地形,但由于电池容量等原因,无人机无法长时间执行任务。无人机与其他无人系统（无人车、无人船等）协同能够有效提升无人机的工作时间,完成既定任务,当无人机完成任务后,将无人机迅速稳定地降落至移动平台上是一项必要且具有挑战性的工作。针对降落问题,文中提出了基于矫正纠偏COACH(corrective advice communicated humans)方法的深度强化学习比例积分微分(proportional-integral-derivative, PID)方法,为无人机降落至移动平台提供了最优路径。首先在仿真环境中使用矫正纠偏框架对强化学习模型进行训练,然后在仿真环境和真实环境中,使用训练后的模型输出控制参数,最后利用输出参数获得无人机位置控制量。仿真结果和真实无人机实验表明,基于矫正纠偏COACH方法的深度强化学习PID方法优于传统控制方法,且能稳定完成在移动平台上的降落任务。     

绞吸挖泥船横移过程的预测控制系统研究

由于绞吸挖泥船横移切削过程受土质、环境、工况等复杂因素影响,难以用精确的数学模型描述其控制过程。根据实船测量数据,建立基于RBF-ARX理论的绞吸挖泥船横移过程控制模型。为解决外部多变因素带来的不确定性,设计了横移过程预测控制器,并分析了控制器可调节系数中的误差权系数与控制权系数对系统稳定性的影响。仿真结果表明,所设计的RBF-ARX横移过程控制器在合适的参数下能够使系统快速稳定,并能得到合理的最优控制率。     

动态环境下分布式异构多机器人避障方法研究

多机器人系统在联合搜救、智慧车间、智能交通等领域得到了日益广泛的应用。目前,多个机器人之间、机器人与动态环境之间的路径规划和导航避障仍需依赖精确的环境地图,给多机器人系统在非结构环境下的协调与协作带来了挑战。针对上述问题,本文提出了不依赖精确地图的分布式异构多机器人导航避障方法,建立了基于深度强化学习的多特征策略梯度优化算法,并考虑了人机协同环境下的社会范式,使分布式机器人能够通过与环境的试错交互,学习最优的导航避障策略;并在Gazebo仿真环境下进行了最优策略的训练学习,同时将模型移植到多个异构实体机器人上,将机器人控制信号解码,进行真实环境测试。实验结果表明:本文提出的多特征策略梯度优化算法能够通过自学习获得最优的导航避障策略,为分布式异构多机器人在动态环境下的应用提供了一种技术参考。