仪器仪表学报

作者：王 宇，杜艾芸，李亚鑫

单位：王 宇,1.西南石油大学电气信息学院,,杜艾芸,1.西南石油大学电气信息学院,,李亚鑫,1.西南石油大学电气信息学院,

关键词：水陆两栖机器人;运动控制;深度强化学习;轨迹跟踪

基金：四川省科技计划项目(2021YJ0370)、国家自然科学基金项目(61907036, 51905457)资助

两栖六足机器人不仅需应对崎岖地形对陆地爬行提出的挑战,还要解决机器人在水下灵活运动的控制问题。因此,本文首先提出了基于深度强化学习的崎岖地形运动控制方法。通过MuJoCo为机器人执行爬行任务构建交互环境,并采用近端策略优化(PPO)算法训练智能体使其获取适应于不同崎岖程度地形的控制策略。仿真数据表明,陆地控制策略可使机器人在平坦、轻度崎岖、重度崎岖3类地形上快速、稳定地完成前进任务。针对水下运动控制问题,本文通过分析机器人动力学模型将其分解为:采用视线法与PID控制器解决平面轨迹跟踪和深度控制问题。水下实验表明,机器人可在平面快速跟踪Sigmoid曲线且轨迹偏差不超过0.11m。深度控制实验中,机器人可平稳到达指定深度且控制精度在0.02m以内。

来源：2022年第11期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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