【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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着海洋开发与探索需求的增长，水下机器人（AUV）的精准控制成为关键。传统 PID 控制器在 AUV 复杂多变的水下环境中控制性能受限，本文提出基于 QLearning 自适应强化学习的 PID 控制器，将强化学习与传统 PID 控制相结合，通过 QLearning 算法动态调整 PID 参数，以适应水下环境干扰与 AUV 自身特性变化。仿真与实验结果表明，该控制器有效提升了 AUV 的控制精度、响应速度和鲁棒性，为 AUV 的智能化控制提供了新途径。

关键词

水下机器人；QLearning；自适应强化学习；PID 控制器；建模

一、引言

1.1 研究背景

水下机器人在海洋资源勘探、环境监测、水下搜救等领域发挥着重要作用。然而，AUV 的工作环境复杂，存在水流扰动、海洋地形变化、自身负载变动等多种干扰因素，这对 AUV 的运动控制提出了极高要求。传统 PID 控制器因结构简单、易实现等优点被广泛应用，但固定的控制参数难以应对复杂多变的水下工况，导致控制效果不佳。

1.2 研究现状

目前，针对 AUV 控制，部分研究采用智能控制算法如神经网络、模糊控制等对传统 PID 进行改进，但这些方法存在计算复杂、参数调整困难等问题。强化学习作为一种能够在动态环境中自主学习优化策略的方法，为 AUV 控制提供了新思路。其中，QLearning 算法以其简单高效的特点，在强化学习领域应用广泛，将其与 PID 控制结合应用于 AUV 控制具有重要的研究价值。

1.3 研究意义与创新点

本研究旨在将 QLearning 自适应强化学习与 PID 控制相结合，设计适用于 AUV 的控制器。通过 QLearning 算法动态优化 PID 参数，使控制器能够根据 AUV 实时运行状态和环境变化自主调整控制策略，提高 AUV 的控制性能。该研究为 AUV 在复杂水下环境中的稳定、精准控制提供了创新解决方案，对推动海洋工程技术发展具有重要意义。

二、水下机器人动力学建模

2.1 AUV 结构与运动特性分析

AUV 通常由载体、推进器、传感器等部分组成，其在水下的运动包括纵向、横向、垂向的平动以及横滚、俯仰、偏航的转动。受海水密度、水流速度和方向、自身重心变化等因素影响，AUV 的运动呈现强非线性、强耦合的特性。

2.2 动力学模型建立

基于牛顿 - 欧拉方程，结合 AUV 的受力分析，建立其六自由度动力学模型。考虑水动力系数、推进器推力、阻力等因素，构建描述 AUV 运动状态与控制输入关系的数学模型，为后续控制器设计提供基础。

三、基于 QLearning 的自适应强化学习 PID 控制器设计

3.1 QLearning 算法原理

QLearning 算法是一种无模型的强化学习算法，通过智能体与环境的交互，根据奖励机制学习最优策略。在 AUV 控制中，智能体为控制器，环境为 AUV 所处的水下环境，通过不断尝试不同的控制动作，根据获得的奖励值更新 Q 值表，逐步学习到最优控制策略。

3.2 PID 控制器与 QLearning 融合策略

将 PID 控制器的比例（P）、积分（I）、微分（D）参数作为 QLearning 算法的调整对象。以 AUV 的位置、速度误差及其变化率作为 QLearning 算法的状态输入，将 PID 参数的调整量作为控制动作，根据 AUV 实际控制效果设定奖励函数。在每个控制周期内，QLearning 算法根据当前状态选择动作调整 PID 参数，实现控制器的自适应优化。

3.3 控制器工作流程

1. 初始化 PID 参数、QLearning 算法的 Q 值表、学习率和折扣因子等参数。

1. 实时采集 AUV 的位置、速度等状态信息，计算位置和速度误差及其变化率，确定当前状态。

1. 根据当前状态，通过 QLearning 算法从 Q 值表中选择动作，得到 PID 参数调整量。

1. 更新 PID 参数，根据调整后的 PID 参数计算控制量，驱动 AUV 运动。

1. 根据 AUV 的实际控制效果，计算奖励值，更新 Q 值表。

1. 重复步骤 2 - 5，实现对 AUV 的持续控制与控制器参数的自适应优化。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇