基于虚幻引擎的生物仿真机器人鱼的轨迹跟踪LQR控制和优化
Ming Wang1, Kunlun Wang1, Qianchuan Zhao2
1School of Information and Electrical Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|June 27, 2023
概括
本研究介绍了一种用于水下机器人的新型模拟平台,通过先进的优化和动态时间扭曲算法来增强仿生机器人鱼的轨迹跟踪. 结果表明,对复杂的水下导航任务进行有效控制.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 海洋工程 海洋工程
- 计算机模拟计算机模拟
背景情况:
- 现实的模拟平台对于推进水下机器人研究至关重要.
- 当前的模拟环境往往缺乏复杂机器人任务所需的保真度.
- 仿生机器人鱼为水下探索提供了独特的能力.
研究的目的:
- 开发一个视觉动态模拟平台,用于使用虚幻引擎和空气模拟的水下机器人.
- 在这个平台上评估生物模拟机器人鱼的轨迹跟踪性能.
- 提出和评估一个优化的控制策略,以实现精确的轨迹跟踪.
主要方法:
- 利用虚幻引擎创建真实的海洋环境.
- 集成了Air-Sim系统,用于视觉动态模拟.
- 开发了一个粒子群优化 (PSO) 算法来调整一个离散的线性二次调节器 (LQR) 控制器.
- 集成的动态时间扭曲 (DTW) 处理不对齐的轨迹数据.
主要成果:
- 成功模拟了生物仿真机器人鱼在各种场景中的轨迹跟踪.
- 对直线,光滑曲线和复杂的突变曲线进行有效控制.
- 验证了拟议的PSO-LQR和DTW控制战略的可行性和有效性.
结论:
- 开发的模拟平台为水下机器人研究提供了一个现实的环境.
- 拟议的控制策略显著提高了机器人鱼的轨迹跟踪精度.
- 这种方法为在动态环境中控制水下机器人提供了可行的解决方案.


