發(fā)布時間：2017-08-26 23:32

  本文關(guān)鍵詞：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AUV避障研究

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【摘要】：21世紀(jì)是海洋的世紀(jì),海洋中蘊含著豐富的資源和無窮的奧秘亟待人們前去探索。作為探索海洋的重要工具,自主水下機(jī)器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)越來越受到海洋開發(fā)和研究人員的重視。AUV是具有智能行為的高級水下機(jī)器人,它具有活動范圍廣、機(jī)動靈活、隱蔽性好等特點,能夠作業(yè)于復(fù)雜的海洋環(huán)境。在具備諸多優(yōu)勢的同時,AUV的應(yīng)用也面臨著一些挑戰(zhàn)。由于作業(yè)范圍較廣且常常承擔(dān)水下探索作業(yè),因此AUV往往需要作業(yè)于未知的環(huán)境中,復(fù)雜且難以預(yù)測的水下環(huán)境,對AUV的控制提出了極高的要求。其中,在AUV的局部路徑規(guī)劃中,如何使AUV順利避開障礙物,并順利到達(dá)目標(biāo),是AUV控制系統(tǒng)研究中所面臨的重要任務(wù)之一。在目前研究較多的諸多的避障方法中,人工勢場、人工智能、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法是應(yīng)用最為廣泛的幾種。其中,強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法不需要先驗知識,而且具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力,所以特別適合應(yīng)用到在未知環(huán)境下的避障,在AUV的避障中具有巨大的應(yīng)用潛力。強(qiáng)化學(xué)習(xí)歸屬于機(jī)器學(xué)習(xí),是機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的一個分支。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過程是對環(huán)境進(jìn)行反復(fù)的試探,類似于動物在對未知事物學(xué)習(xí)過程中經(jīng)常采用的試錯,通過學(xué)習(xí)來獲得一種在該環(huán)境下最優(yōu)的動作策略,從而獲得最大的回報。與其他的學(xué)習(xí)策略相比,強(qiáng)化學(xué)習(xí)最大的優(yōu)勢就是不需要完備的先驗知識甚至完全不需要先驗知識,但依然能夠保證較好的魯棒性和自適應(yīng)性。本文對基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AUV二維平面避障方法進(jìn)行了研究,首先研究了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)方法,接下來對強(qiáng)化學(xué)習(xí)中輸入模塊、輸出模塊及策略模塊的具體實現(xiàn)方法進(jìn)行了研究。文中研究了Q-學(xué)習(xí)的基本原理、算法和特點,針對Q-學(xué)習(xí)收斂速度慢的缺點,提出了改進(jìn)辦法,提高了學(xué)習(xí)效率。在傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法中,存在著維數(shù)災(zāi)難的問題,而解決維數(shù)災(zāi)難的一個方法就是將傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法進(jìn)行泛化。本文在對Q-學(xué)習(xí)算法進(jìn)行研究和改進(jìn)的基礎(chǔ)上,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法中,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法強(qiáng)大的非線性處理能力,來解決維數(shù)災(zāi)難問題,提出了基于CMAC網(wǎng)絡(luò)的Q-學(xué)習(xí)算法,并將其應(yīng)用于AUV避障問題的研究中。最后,本文以AUV在二維平面中的避障為背景進(jìn)行了仿真實驗,在實驗中分別利用常規(guī)Q-學(xué)習(xí)算法與本文所提出的改進(jìn)算法分別對AUV在二維平面中面對不同障礙時的避障路徑進(jìn)行了規(guī)劃,實驗結(jié)果驗證了文中所提出改進(jìn)算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：強(qiáng)化學(xué)習(xí) Q學(xué)習(xí) 避障 AUV 局部路徑規(guī)劃 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：沈陽建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢13-14
• 1.3 AUV避障方法概述14-15
• 1.3.1 人工勢場法14
• 1.3.2 人工智能法14-15
• 1.3.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)法15
• 1.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)法研究現(xiàn)狀15-16
• 1.5 論文主要研究內(nèi)容16-19
• 第二章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法研究19-31
• 2.1 引言19-20
• 2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型20-22
• 2.2.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型20-21
• 2.2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本要素21-22
• 2.3 馬爾科夫決策過程22-25
• 2.3.1 馬爾科夫決策過程22-23
• 2.3.2 策略和值函數(shù)23-25
• 2.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要問題25
• 2.4.1 在線學(xué)習(xí)和離線學(xué)習(xí)25
• 2.4.2 延遲的回報25
• 2.4.3 探索與利用25
• 2.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要算法25-30
• 2.5.1 蒙特卡羅方法26
• 2.5.2 時間差分TD法26-28
• 2.5.3 Q學(xué)習(xí)28-29
• 2.5.4 SARSA學(xué)習(xí)29
• 2.5.5 Dyna學(xué)習(xí)框架29-30
• 2.5.6 Actor-Critic學(xué)習(xí)30
• 2.6 小結(jié)30-31
• 第三章Q學(xué)習(xí)算法改進(jìn)研究31-37
• 3.1 引言31
• 3.2 Q學(xué)習(xí)算法及其收斂性研究31-32
• 3.3 Q學(xué)習(xí)算法主要問題32-34
• 3.3.1 收斂速度問題32-33
• 3.3.2 信度分配問題33
• 3.3.3 探索與利用平衡問題33-34
• 3.4 Q(λ)學(xué)習(xí)34-35
• 3.5 小結(jié)35-37
• 第四章 基于CMAC網(wǎng)絡(luò)的Q學(xué)習(xí)算法研究37-47
• 4.1 引言37
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)37-42
• 4.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法37-41
• 4.2.2 BP網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計41-42
• 4.3 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)42-43
• 4.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Q學(xué)習(xí)框架43-44
• 4.5 基于CMAC的Q學(xué)習(xí)算法44
• 4.6 小結(jié)44-47
• 第五章 基于改進(jìn)Q學(xué)習(xí)的AUV避障研究47-55
• 5.1 引言47
• 5.2 仿真實驗設(shè)計47-48
• 5.2.1 環(huán)境狀態(tài)表示47
• 5.2.2 動作空間表示47
• 5.2.3 獎賞函數(shù)設(shè)計47-48
• 5.2.4 動作選擇策略設(shè)計48
• 5.3 仿真實驗流程48-49
• 5.4 仿真結(jié)果與分析49-53
• 5.5 小結(jié)53-55
• 第六章 結(jié)論55-57
• 6.1 結(jié)論55
• 6.2 展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-59
• 作者簡介59
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文59-61
• 致謝61-62

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