【摘 要】
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对海下管线的检测是保证其正常运行的必要环节.文章针对海下管道巡检问题,提出一种结合状态表示学习和深度强化学习的方法,使水下机器人能够基于图像进行管线跟踪.利用无监督表征学习方法提取海底管线图像特征,结合任务情况设计了动作、状态空间和奖励函数,通过SAC算法学习一个稳健的跟踪控制策略.最后搭建仿真环境进行试验,证明了所提出方法的有效性和泛化性.
【机 构】
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大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023
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对海下管线的检测是保证其正常运行的必要环节.文章针对海下管道巡检问题,提出一种结合状态表示学习和深度强化学习的方法,使水下机器人能够基于图像进行管线跟踪.利用无监督表征学习方法提取海底管线图像特征,结合任务情况设计了动作、状态空间和奖励函数,通过SAC算法学习一个稳健的跟踪控制策略.最后搭建仿真环境进行试验,证明了所提出方法的有效性和泛化性.
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