發(fā)布時間：2020-04-23 09:55

【摘要】：傳統(tǒng)中對車輛的液化天然氣加注作業(yè)都是由人力完成,對操作者需要一定的專業(yè)技能并在加注作業(yè)中存在安全隱患。而隨著工業(yè)自動化的快速發(fā)展,產(chǎn)業(yè)中由智能機器人替代人力作業(yè)漸漸成為趨勢,在此背景下,本課題根據(jù)車用液化天然氣加注特點,采用一種改進的深度強化學(xué)習(xí)控制算法使機器人能夠通過感知到的高維度原始輸入數(shù)據(jù)進行行為決策,實現(xiàn)從原始輸入到輸出的自動加注操作控制。論文具體工作內(nèi)容有以下部分:1、首先,根據(jù)機器人對車輛實現(xiàn)自動加注液化天然氣的特點,解決機器人在加注過程中加注槍軌跡規(guī)劃控制問題,研究并編寫引導(dǎo)策略搜索算法,通過建立代價函數(shù)、擬合局部環(huán)境動態(tài)線性高斯模型并在該模型基礎(chǔ)上使用最優(yōu)控制方法生成并優(yōu)化控制器,使機器人具有自主學(xué)習(xí)能力;2、根據(jù)待加注車輛停放位姿不確定情況,要求自動加注機器人對一定檢測范圍內(nèi)的車輛位姿具有良好的適應(yīng)能力,設(shè)計一個通用的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器表示檢測范圍內(nèi)的高斯軌跡分布,提高整個自動加注系統(tǒng)機器人對目標(biāo)車輛位置的泛化能力。并針對引導(dǎo)策略搜索算法控制器下擬合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能有效處理機器人前后狀態(tài)的隱含信息,添加長短時記憶網(wǎng)絡(luò)模塊處理時序信息,提高機器人定位精度;3、針對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)策略訓(xùn)練時間長的問題,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像中目標(biāo)特征提取層進行權(quán)重參數(shù)預(yù)訓(xùn)練,通過標(biāo)注圖像,數(shù)據(jù)增廣,制作數(shù)據(jù)集,并對視覺層神經(jīng)元權(quán)重采取MSAR初始化加快模型訓(xùn)練;4、設(shè)計仿真實驗和搭建真實場景平臺并建立控制系統(tǒng),對本文提出的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略算法的端對端控制效果,以及機器人對加注車輛目標(biāo)位置的泛化能力進行驗證。
【圖文】：

圖 1-1 深度 Q 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在雅達利Fig1-1 DQN in Atari了上述針對 DQN 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進，還有引入 Schaul 等人提出的 Prioritized Experience Replay，根據(jù)采樣重要度先經(jīng)驗，更有效地實現(xiàn)強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練[19]；注意力機制深度循環(huán) Q 等人提出，，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)加入軟注意力和硬注意力機制，包括了注意力機制網(wǎng)絡(luò)以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）[20]；Gu 等人提出基于的 DQN 和 DNN 相結(jié)合形成基于 NAF 的 DQN，有效的在連續(xù)控制的抽樣復(fù)雜度和提高了計算效率[21]。于策略梯度的深度強化學(xué)習(xí)主要有行動者-評論家算法（Actor-Critic度確定性策略梯度模型（Deep Deterministic PolicyGradient，DDPG域策略優(yōu)化（Trust Region PolicyOptimization，TRPO）[24]三大類方的方法進行優(yōu)化�；诓呗蕴荻人惴◤V泛應(yīng)用在連續(xù)控制的強化學(xué)

圖 1-2 DRL 發(fā)展歷史Fig1-2 Development history of DRL學(xué)習(xí)的概念提出到現(xiàn)在僅僅才 6 年時間，還是人工智能的發(fā)展空間和美好的應(yīng)用前景。從 2016 年 Silver 等人提狗（AlphaGo）[25]程序以 5:0 擊敗人類歐洲圍棋高手，再世石，吸引了全世界的目光, 徹底開啟了 AI 領(lǐng)域研究的主要應(yīng)用有計算機視覺、計算機博弈、機器翻譯、機器人等方面。然而目前 DRL 依然處于起步階段，需要對很多何在復(fù)雜場景中應(yīng)用知識遷移，在樣本稀缺時提高樣本使獎勵函數(shù)的設(shè)置和融合更多的深度學(xué)習(xí)模型等方面取得更強化學(xué)習(xí)控制方法研究現(xiàn)狀器人技術(shù)快速發(fā)展和人工智能領(lǐng)域的崛起，關(guān)于深度強化
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U473.8

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本文編號：2637607