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申请/专利权人：珠海城市职业技术学院
摘要：本发明公开了基于监督式DDPG算法的ROV运动控制方法、控制器和设备，属于水下机器人ROV控制技术领域。针对DDPG算法应用于ROV运动控制时所存在的“学习时间长且难以收敛，造成大量的数据浪费而增加了存储开销，降低了神经网络的泛化能力导致实用性降低”等问题，本发明在DDPG算法中融入了监督学习，分别获得监督控制信号和强化学习控制信号，将两类信号按照一定的权重进行叠加作为总的复合控制信号来控制ROV的动作，而且本发明中还构建了用于对ROV水下运动进行控制的监督式DDPG控制器。本发明中的ROV运动控制方法不仅超调量小，对ROV的运动控制过程更稳定更平滑，而且收敛更快，学习效果明显上升。
主权项：1.基于监督式DDPG算法的ROV运动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立ROV水下运动控制模型；S2：将监督学习融入DDPG算法，构建监督式DDPG算法；S3：基于步骤S2中的监督式DDPG算法，构建用于对ROV水下运动进行控制的监督式DDPG控制器；S4：将ROV水下运动的目标位置和水下运动控制模型的参数作为监督式DDPG控制器的输入，监督式DDPG控制器对ROV的推力进行控制，从而实现ROV运动控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 珠海城市职业技术学院 基于监督式DDPG算法的ROV运动控制方法、控制器和设备
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