一种基于强化学习的自动化集装箱码头AGV最优控制方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的自动化集装箱码头AGV最优控制方法，包括以下步骤：一、建立AGV的运动学模型，二、使用前馈控制转换系统模型，三、设计基于强化学习的最优控制律。针对自动化港口AGV的最优轨迹跟踪控制问题，本发明将AGV最优的轨迹跟踪控制问题转化为最优的镇定问题。基于强化学习的近似最优控制策略及其神经网络权值更新律不仅削弱了对持续激励条件的依赖，而且还可以保证AGV的轨迹跟踪误差和权值更新误差一致最终有界稳定。
基本信息
专利标题 ：
一种基于强化学习的自动化集装箱码头AGV最优控制方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114609907A
申请号 ：
CN202210247663.8
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李波张海朝刘慧葛成马玲姚海庆杨勇生
申请人 ：
上海海事大学
申请人地址 ：
上海市浦东新区临港新城海港大道1550号
代理机构 ：
上海互顺专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
成秋丽
优先权 ：
CN202210247663.8
主分类号 ：
G05B13/04
IPC分类号 ：
G05B13/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G05
控制；调节
G05B
一般的控制或调节系统；这种系统的功能单元；用于这种系统或单元的监视或测试装置
G05B13/00
自适应控制系统，即系统按照一些预定的准则自动调整自己使之具有最佳性能的系统
G05B13/02
电的
G05B13/04
包括使用模型或模拟器的
法律状态
2022-06-10 ：
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。
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