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基于EER--PPO算法的自主水下机器人路径跟踪及自主避障研究
基于EER--PPO算法的自主水下机器人路径跟踪及自主避障研究
摘要：自主水下机器人路径跟踪及自主避障是水下机器人技术研究中的重要研究内容。传统的路径跟踪和避障算法往往依赖于提前规划好的路径或者障碍物模型，并且对于不确定的环境变化缺乏鲁棒性。本文提出了一种基于EER--PPO算法的自主水下机器人路径跟踪及自主避障方法，该方法结合了EER（经验经验回放）算法和PPO（近期梯度策略优化）算法，通过训练机器人的强化学习策略，实现了路径跟踪和避障的自主控制。实验结果表明，该方法在复杂、不确定的水下环境中具有良好的路径跟踪和避障性能。
关键词：自主水下机器人，路径跟踪，避障，EER--PPO算法
1.引言
随着水下资源的开发和环境的监测需求的增加，水下机器人的应用得到了广泛的关注。在水下任务中，自主水下机器人的路径跟踪和自主避障能力是十分关键的，它们直接影响机器人的工作效率和任务完成能力。然而，在复杂的水下环境和变化的工作场景中，传统的路径跟踪和避障算法往往难以满足需求。因此，提出一种基于EER--PPO算法的自主水下机器人路径跟踪及自主避障方法对于增强机器人的工作能力具有重要意义。
2.相关工作
在过去的研究中，有许多方法被提出来解决水下机器人的路径跟踪和避障问题。常用的方法包括基于传感器的方法、基于映射的方法和基于强化学习的方法。然而，传感器方法往往对传感器数据的精度和稳定性要求较高，而映射方法则依赖于事先构建好的环境模型。这些方法在复杂和不确定的水下环境中表现不佳。因此，引入强化学习方法成为一种新的解决方案。
3.方法
本文提出了一种基于EER--PPO算法的自主水下机器人路径跟踪及自主避障方法。首先，在无人机器人上运用了一种先进的感知系统，包括深度相机和激光雷达，以获得环境的感知信息。然后，通过搭建一个强化学习的框架，使用EER算法和PPO算法进行路径跟踪和避障的训练。EER算法可以提高数据的利用效率，增强机器人的学习能力，PPO算法则可以优化学习策略，使其更加稳定和鲁棒。最后，通过实验验证了该方法的有效性。
4.实验结果
我们使用实际水下环境搭建了一个仿真平台，对我们的方法进行了验证。实验结果表明，在复杂和不确定的水下环境中，基于EER--PPO算法的自主水下机器人具有较好的路径跟踪和避障能力。机器人可以准确地跟踪预设的路径，并且可以自主避开障碍物。与传统的方法相比，我们的方法在环境变化较大的情况下表现更加鲁棒。
5.结论
本文提出了一种基于EER--PPO算法的自主水下机器人路径跟踪及自主避障方法。通过训练机器人的强化学习策略，我们实现了路径跟踪和避障的自主控制。实验结果表明，该方法在复杂、不确定的水下环境中具有良好的性能。我们的方法为水下机器人的自主控制提供了一种有效的解决方案，也为相关研究提供了一定的参考。
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