为了智能,安全地探索仿生水下机器人:建模,规划和控制
Yu Wang1, Jian Wang2,3, Lianyi Yu2,3
1Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|March 27, 2024
概括
这项研究为生物模拟机器人提供了一个智能框架,以安全地导航水下环境. 该系统使用深度强化学习和后退方法来避免障碍物和计划运动,从而实现有效的海洋探索.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 海洋学 海洋学 海洋学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 由于珊瑚礁和障碍物等复杂的环境,水下勘探具有挑战性.
- 现有的方法缺乏机器人系统的智能导航和避障能力.
研究的目的:
- 为仿生机器人开发一个智能水下勘探框架.
- 为了在复杂的海洋环境中实现安全和高效的自主导航.
主要方法:
- 使用车载传感器建立了一个障碍物检测和碰撞模型.
- 深度强化学习被用于平面运动规划.
- 一种带有sigmoid函数的后退方法被用于起伏控制.
主要成果:
- 仿生机器人成功实现了智能运动计划.
- 该系统展示了有效的曲折控制与避开障碍的系统.
- 模拟验证了框架在复杂的水下场景中的有效性.
结论:
- 拟议的框架为自主水下操作提供了有价值的解决方案.
- 仿生机器人可以在具有挑战性的海洋环境中导航和执行任务.
- 人工智能和控制方法的整合增强了水下勘探能力.


