【摘 要】
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随着科学技术在水下探索领域的不断发展,自主式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）的研究也逐渐被学者重视起来,精准地进行水下运动控制是AUV完成水下任务的关键,也是AUV研究的基础所在。由于AUV是自主式的设备,因此对其的控制精度要求比非自主式的设备更高,然而水下的环境十分复杂多变,AUV在水下会受到浮力、涡流、重力等多种力的叠加作用。传统的控制方法需要预
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随着科学技术在水下探索领域的不断发展,自主式水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）的研究也逐渐被学者重视起来,精准地进行水下运动控制是AUV完成水下任务的关键,也是AUV研究的基础所在。由于AUV是自主式的设备,因此对其的控制精度要求比非自主式的设备更高,然而水下的环境十分复杂多变,AUV在水下会受到浮力、涡流、重力等多种力的叠加作用。传统的控制方法需要预先设置控制参数,面对水下这样复杂的环境难以保证控制的精度要求。因此本文针对AUV的水下运动控制中存在的控制精度低、响应速度慢等问题,提出一种基于强化学习的水下控制方法,具体研究内容如下:首先,建立了AUV的基本数学模型和环境干扰模型,并在AUV动力学和运动学的基础上对AUV的数学模型进行了简化,同时结合强化学习理论设计了一种基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）的水下运动控制方法,在DDPG算法训练时引入熵正则化来改进算法,并且优化了原算法的神经网络结构与奖励函数,解决了原算法中动作选择过窄造成的局部最优解的问题。通过训练好的控制算法进行仿真实验,证明了该算法在控制方面的有效性。其次,研究了基于双延迟深度确定性策略梯度（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3）的AUV水下运动控制方法。针对DDPG算法在训练时出现的价值网络将偏差高估这一问题,文章采用TD3强化学习方法加以替代,并设计了该算法的参数结构。之后使用共轭梯度法代替原算法中的梯度下降更新方法,改进了该算法训练过慢的问题。通过训练好的控制算法进行仿真实验,证明了该算法在控制方面的有效性,同时加入环境干扰因素,验证了该算法的稳定性。最后,基于改进后的TD3强化学习控制算法,以视线法为AUV进行水下路径跟踪时寻找目标点的方法,分别开展了AUV的水下直线路径跟踪实验与水下曲线路径跟踪实验,验证了本文改进后的TD3强化学习控制算法在水下路径跟踪时的性能,在仿真实验中加入环境干扰因素,验证了该算法在路径跟踪时的稳定性。
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