【摘要】：在星體表面運(yùn)動(dòng)時(shí),行星車的路徑規(guī)劃作為自主決策系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分,是其能夠安全高效地開展科學(xué)巡視探測的重要保證。特別是,在未來為了大規(guī)模探測高價(jià)值的科學(xué)目標(biāo),可能存在宇航員和多個(gè)移動(dòng)機(jī)器人聯(lián)合作業(yè)的情景,由此伴隨著更為復(fù)雜的動(dòng)態(tài)環(huán)境。在傳統(tǒng)的規(guī)劃方法中,行星車的所有行為都來自于地面人員預(yù)先定義好的規(guī)則,但是行星車的作業(yè)環(huán)境不是完全已知的,這時(shí)就需要行星車具備一定的自適應(yīng)能力,應(yīng)對(duì)環(huán)境發(fā)生的變化。為了進(jìn)一步提升行星車的自主決策能力,并解決傳統(tǒng)人為規(guī)劃框架中過于依賴地圖信息的問題,基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論提出了端到端的路徑規(guī)劃方法,直接從傳感器信息映射出動(dòng)作指令再發(fā)布給行星車。同時(shí)采用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別處理不同的傳感器信息,最后將環(huán)境特征融合在一起,構(gòu)成基于D3QN PER的多傳感器行星車路徑規(guī)劃方法。首先,對(duì)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論進(jìn)行了深入的研究。分別采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理視覺圖像信息,長短期記憶處理激光雷達(dá)點(diǎn)云信息和自身狀態(tài)信息,繼而給出了行星車的環(huán)境特征融合方案。同時(shí)汲取其他深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的優(yōu)點(diǎn),將D3QN PER算法應(yīng)用于多傳感器行星車的路徑規(guī)劃方法中,通過輸出速度和角速度指令來控制它的運(yùn)動(dòng)。其次,搭建仿真環(huán)境,分三步驗(yàn)證算法的有效性。第一步,測試深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的相關(guān)算法是否能夠在空曠的環(huán)境下引導(dǎo)行星車到達(dá)終點(diǎn),由路徑規(guī)劃的結(jié)果可知,D3QN PER比DQN的其他衍生算法更具優(yōu)勢。第二步,將行星表面的沙礫和巖石簡化為靜態(tài)障礙環(huán)境,驗(yàn)證基于D3QN PER的多傳感器行星車路徑規(guī)劃方法的避障性能,并將它與傳統(tǒng)的RRT*算法進(jìn)行了對(duì)比分析。第三步,將行星表面的宇航員和多個(gè)移動(dòng)機(jī)器人簡化為動(dòng)態(tài)障礙環(huán)境,直接加載由靜態(tài)障礙環(huán)境下訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型,由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知,行星車對(duì)環(huán)境發(fā)生的變化具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力,同時(shí)將該方法與傳統(tǒng)的人工勢場法進(jìn)行了對(duì)比分析。最后,通過加載由仿真環(huán)境中訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型,使用Jackal移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行了實(shí)物驗(yàn)證,測試了基于D3QN PER的路徑規(guī)劃方法在真實(shí)環(huán)境中的適應(yīng)性,從而為實(shí)際的巡視探測提供可靠的實(shí)驗(yàn)支撐。
【圖文】：

c) “好奇號(hào)”火星車圖 1-2 美國研制的火星車美國的“好奇號(hào)”火星車成功登陸火約 899kg，是第一輛采用核動(dòng)力的火星儀器，用于尋找火星上的生命元素，并

“月球車1號(hào)”除美國外，，前蘇聯(lián)也曾成功發(fā)射了“月球車1號(hào)”（如圖1-3所示）和“月球
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：V448.2

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本文編號(hào)：2703482