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排序方式: 共有597条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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球形机器人由于其优异的运动性能、出色的地形适应能力和防侧翻的特性,被广泛应用于水下探测、岸滩巡检等需要适应复杂环境的场景。然而球形机器人系统模型具有欠驱动、非线性的特点,运动控制问题复杂,在复杂应用环境下难以可靠跟随目标。为此,提出了一种基于近端策略优化(PPO)算法的球形机器人目标跟随方法。该方法基于深度强化学习理论,在球形机器人动力学模型的基础上,设计了简单高效的动作空间和表征完善的状态空间。并且为提高目标跟随方法的鲁棒性,该方法在奖励函数中引入人工势场,以使目标始终保持在机器人视野中心。仿真结果表明,所提方法能够满足既定场景的跟随需求,球形机器人使用该方法可以对随机运动目标进行可靠跟随。 相似文献
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ad-hoc网络具有自组性强、快速组网和高抗毁等特性,以它组网的多机器人编队适用于一些无法预先安装通信设备的特殊场合。但是由于ad-hoc网络的通信覆盖范围有限、网络动态性强,在进行编队控制时如果不考虑编队中机器人之间的通信距离,可能导致机器人因与网络失去联系而脱离编队。为了确保多机器人编队的完整性,在使用势场法进行编队控制时,除考虑目标和障碍物的影响外,同时将机器人之间的通信距离作为一种引力加入传统的环境势场模型。仿真实验的结果证明该方法可以有效地控制ad-hoc方式组网的机器人编队。 相似文献