采用核增强学习方法的多机器人编队控制

• 作者: 吴军 徐昕 连传强 黄岩
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 多机器人 编队控制 增强学习 策略评测 策略迭代 核方法
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 379-384
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1218.2011.00379

摘要

提出一种分布式的核增强学习方法来优化多机器人编队控制性能.首先,通过添加虚拟领队机器人,结合分布式的跟随控制策略,实现基本的多机器人编队控制:其次,提出结合最小二乘策略迭代和策略评测的核增强学习方法,即利用基于核的最小二乘策略迭代算法离线获取初始的编队优化控制策略,再利用基于核的最小二乘策略计测算法实现编队控制策略的在线优化.最后,编队实验结果显示算法能够实现自适应优化控制,提高多机器人的编队控制性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴军	国防科技大学机电工程与自动化学院自动化研究所	11	177	6.0	11.0
2	徐昕	国防科技大学机电工程与自动化学院自动化研究所	21	295	9.0	17.0
3	连传强	国防科技大学机电工程与自动化学院自动化研究所	3	82	2.0	3.0
4	黄岩	国防科技大学机电工程与自动化学院自动化研究所	2	7	1.0	2.0