19、水下蛇形机器人算法与连续体机械臂形状重建方法研究

水下蛇形机器人算法与连续体机械臂形状重建方法研究

1. SCRMA算法用于水下蛇形机器人

在水下蛇形机器人的训练中，SCRMA（Snake - Like Robot Curriculum Rapid Motor Adaptation）算法被提出，以帮助机器人以高胜率完成任务。
- 样本分析 ：对4个智能体的成功样本的 ey 进行统计，并根据这些数据的均值和标准差绘制正态分布曲线。由于任务设定， ey 的绝对值不超过0.3。
| 智能体 | 胜率 | 平均值 | 标准差 |
| — | — | — | — |
| 1 | 95.96% | 0.00058 | 0.13507 |
| 2 | 83.42% | -0.08965 | 0.11791 |
| 3 | 78.37% | -0.08213 | 0.12494 |
| 4 | 11.30% | 0.08594 | 0.13491 |

从表格数据可以看出，智能体1的胜率最高，这在一定程度上证明了SCRMA算法的准确性，因为智能体1的 ey 分布最接近正态分布且几乎关于y轴对称。

• 失败样本风的分析 ：研究失败样本的风情况，采用二维直方图计算失败样本中的风，将其分为100个区间。结果发现，应用SCRMA算法后的失败样本主要集中在x和y轴正方向风较大的时候。此时， ex 下降过快， ey 增长过快，智能体没有足够时间消除