一种适用于复杂未知环境的自适应SAC-PID方法
授权
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。
基本信息
专利标题 ：
一种适用于复杂未知环境的自适应SAC-PID方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113359704A
申请号 ：
CN202110525617.5
公开（公告）日 ：
2021-09-07
申请日 ：
2021-05-13
授权号 ：
CN113359704B
授权日 ：
2022-04-19
发明人 ：
樊越海阮雨迪徐思宇禹鑫燚欧林林
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市拱墅区潮王路18号
代理机构 ：
杭州天正专利事务所有限公司
代理人 ：
王兵
优先权 ：
CN202110525617.5
主分类号 ：
G05D1/02
IPC分类号 ：
G05D1/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G05
控制；调节
G05D
非电变量的控制或调节系统
G05D1/00
陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪
G05D1/02
二维的位置或航道控制
法律状态
2022-04-19 ：
授权
2021-09-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G05D 1/02
申请日 : 20210513
申请日 : 20210513
2021-09-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
1、
CN113359704A.PDF
PDF下载
