【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

自主水下机器人（AUV）在海洋资源勘探、水下工程作业、海洋环境监测等领域发挥着日益重要的作用。AUV 的运动控制性能直接决定其任务执行精度与可靠性，然而水下环境具有强非线性、时变特性以及复杂干扰（如水流扰动、水动力参数不确定性等），传统 PID 控制器难以在动态变化的环境中始终保持最优控制效果。

传统 PID 控制器的参数通常是基于经验或离线整定的，在面对水下环境突变时，无法实时调整参数以适应系统动态变化，可能导致超调量大、响应速度慢甚至系统不稳定等问题。而强化学习技术能够通过与环境的持续交互，自主学习最优控制策略，为解决 AUV 的自适应控制问题提供了新的思路。其中，QLearning 算法作为一种无模型的强化学习方法，无需精确的环境模型即可实现最优决策，在非线性、不确定系统控制中具有独特优势。因此，研究基于 QLearning 自适应强化学习的 PID 控制器在 AUV 中的应用，对于提升 AUV 在复杂水下环境中的控制性能具有重要的理论与实际意义。

二、AUV 运动建模与控制需求

三、QLearning 自适应强化学习 PID 控制器设计

四、控制器性能仿真与分析

五、结论与展望

基于 QLearning 的自适应强化学习 PID 控制器通过将强化学习的在线学习能力与 PID 控制的简洁性相结合，有效解决了 AUV 在复杂水下环境中的非线性、不确定性控制问题。仿真结果表明，该控制器在轨迹跟踪精度、抗干扰能力和参数适应性方面均优于传统控制器，能够满足 AUV 的控制需求。

未来研究可从以下方面展开：

• 拓展状态和动作空间的连续化表示，采用深度强化学习（如 DQN）提升控制器对高维状态的处理能力。

• 结合 AUV 的能量约束，在奖励函数中引入能耗指标，实现控制性能与能量效率的协同优化。

• 开展湖试或海试实验，验证控制器在实际水下环境中的有效性，进一步完善算法的工程实现。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 秦政.基于自主和自学习行为智能体的AUV运动规划研究[D].哈尔滨工程大学,2008.DOI:10.7666/d.y1438325.

[2] 李泽宇,刘卫东,李乐,等.基于RBF网络Q学习的AUV路径跟踪控制方法[J].西北工业大学学报, 2021, 39(3):7.DOI:10.3969/j.issn.1000-2758.2021.03.003.

[3] 王聪.基于学习方法的水下机器人自主抓取作业研究[D].中国科学院大学,2022.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌈图像处理方面

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