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摘 要:一种适用于复杂未知环境的自适应SAC‑PID方法,实现了无模型的PID参数的自适应最优整定。包含如下步骤:首先,获取表征移动机器人当前状态特征的信息;其次,基于深度强化学习SoftActor‑Critic算法,将状态信息输入强化学习网络模型,得到PID控制器的参数,PID控制器输出角速度信息控制移动机器人循迹;最后,根据设计好的奖励函数计算此次动作的奖励,并得到下一个时刻的状态,在与环境的交互中不断优化强化学习网络模型,得到最优的策略网络。该方法克服了传统PID控制自适应调参中对模型和经验的依赖,在仿真和落地的实验中均取得了优异的效果,并且具备良好的泛化性和鲁棒性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110525617.5 | 专利名称: | 一种适用于复杂未知环境的自适应SAC-PID方法 |
申请日: | 2021-05-13 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05D1/02搜分类 C P 港口搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |