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基于图像特征深度强化学习的AUV管道循管方法

903   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 07:03:20
本发明公开一种基于图像特征深度强化学习的AUV管道循管方法。首先，将AUV循管控制问题建模为连续状态、连续动作的Markov决策过程；其次，控制策略抽象为AUV观测状态（摄像头获取的图像）到运动动作的映射，并利用深度神经网络表达；最后，利用近端策略优化（PPO）方法自主采集数据并训练深度神经网络，最终获得具有一定泛化能力的端到端的循管控制策略。仿真结果表明，本发明能够有效控制AUV的循管动作，而且对于新的和未知的管道几何结构具有较强的泛化能力。该方法是一种端到端(end‑to‑end)的视觉循管运动控制方法，无需知晓AUV的运动学/动力学模型，也无需人工特征提取。
声明：
“基于图像特征深度强化学习的AUV管道循管方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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