深度强化学习驱动的AUV姿态与轨迹控制

本文主要探讨了基于快速部署深度强化学习（Fast-Deployed Deep Reinforcement Learning, FDDL）方法的无人自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）定位跟踪与轨迹控制问题。海洋工程学领域的一项最新研究发表于《OceanEngineering》2022年第110452期，于2021年12月31日在线发布，由Elsevier有限公司授权。 在传统的AUV运动控制中，由于其欠驱动特性以及X型尾舵设计，实现精确的姿态控制往往是一项挑战。本文作者们针对这一难题，利用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）技术，特别是深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）算法，设计了一种创新的解决方案。在模拟环境中，他们训练了一个AUV代理，实现了在恒定速度、固定滚转、可变俯仰和可变偏航下的三维姿态控制。 首先，通过模拟训练，AUV能够在无需人类干预的情况下，逐步学习和优化其行为策略，以便更有效地应对复杂的水下环境。训练过程中，AUV能够自动调整其动力分配，以达到期望的位置和姿态。当AUV的偏航角度范围被扩展后，这个系统展示了更强的适应性和灵活性，使得AUV能够在更大的空间范围内执行精准的轨迹控制。 值得注意的是，关键词“AUV”、“深度强化学习”、“位置跟踪”和“轨迹控制”突出了研究的核心关注点，表明该研究不仅关注理论模型的构建，还着重于实际应用中的性能提升和效率优化。此外，这项工作对于推进AUV技术的发展，尤其是在复杂水下环境中的自主导航和任务执行能力的提升，具有重要意义。 总结来说，这篇论文通过FDDL方法解决了AUV姿态控制的难题，展示了深度强化学习在海洋工程领域的潜力，为AUV的智能化和自主性提供了新的途径。其研究成果不仅有助于推动科研进步，也为未来的水下作业如海洋勘探、军事侦察等领域提供了实用的技术支持。