Die von Robotikern vorgeschlagene Lernmethode ermöglicht es dem Roboter, selbstständig Schwimmmanöver durchzuführen.
„In unserer Studie haben wir vorgestellteine biologische Verstärkungslernkontrollmethode zur Simulation der Bewegung von Unterwasserrobotern“, sagte Gang Chen, einer der Autoren der Entwicklung. „Diese Methode basiert auf einer unserer früheren Arbeiten zur Biberbewegung, veröffentlicht im Springer Link’s Journal of Intelligent & Robotersysteme".
Das Prinzip der Ausbildung des Biberroboters
Unterwasserroboter wie der von Chen und seinenKollegen sind nichtlineare Systeme, und ihre Bewegungen beinhalten komplexe Hydrodynamik. Daher kann die genaue Modellierung ihrer Bewegung eine sehr komplexe Aufgabe sein, die erhebliche Rechenressourcen erfordert.
Im Gegensatz zu anderen U-Boot-SteuerungsmodellenDer von Chen und Kollegen entwickelte Roboteransatz erfordert keine Integration komplexer Bewegungsmodelle auf der Grundlage der Fluiddynamik. Dies liegt daran, dass es auf einer Vereinfachung der Vorstellungen über die Arbeit der für das Schwimmen in Bibern verantwortlichen Gelenke basiert. Das erleichtert das Trainieren des Modells und reduziert zudem die ineffizienten Bewegungen des Roboters während des Trainings.
„Durch die Kombination von Reinforcement Learning mitMechanismen, die dem Schwimmverhalten von Bibern zugrunde liegen, implementiert unsere Methode die Roboterkontrolle über das Schwimmen so schnell und effizient wie möglich“, erklärte Chen. „Der bemerkenswerteste Vorteil ist, dass es die Erstellung komplexer Bewegungssteuerungsmodelle vermeidet und die Schwimmsteuerung eines biberähnlichen einbeinigen Roboters schnell implementiert.“
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