融合监督学习的小型ROV强化学习算法研究

• 作者: 黄兆军 张彦佳 左晓雯 珠海城市职业技术学院
• 来源期刊: 海洋技术学报
• 学科: 农学
• 关键词: 监督学习;ROV;强化学习
• 年，卷（期）: 2025,（6）
• 页码范围: 104-111
• 页数: 8页
• 语种: 中文

摘要

首先对已有的无人遥控有缆水下机器人（Remotely Operated Vehicle,ROV）运动控制算法进行简要介绍，并对强化学习算法中的深度确定性策略梯度算法（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）的基本原理进行了阐述；然后针对DDPG算法应用于ROV运动控制时所存在的学习时间长且难以收敛，造成大量的数据浪费而增加了存储开销，降低了神经网络的泛化能力导致实用性降低等问题，提出了基于融合监督学习的监督式DDPG算法；最后进行了仿真实验，结果证明改进型DDPG算法比常规的DDPG算法更加有效。