論文の概要: Trajectory Tracking of Underactuated Sea Vessels With Uncertain
Dynamics: An Integral Reinforcement Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00190v1
- Date: Thu, 1 Apr 2021 01:41:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-02 13:46:53.645974
- Title: Trajectory Tracking of Underactuated Sea Vessels With Uncertain
Dynamics: An Integral Reinforcement Learning Approach
- Title（参考訳）: 不確かさを考慮した不動船舶の軌道追尾 -積分強化学習アプローチ-
- Authors: Mohammed Abouheaf, Wail Gueaieb, Md. Suruz Miah, Davide Spinello
- Abstract要約: 積分強化学習に基づくオンライン機械学習メカニズムを提案し,非線形追跡問題のクラスに対する解を求める。
このソリューションは、適応的批評家と勾配降下アプローチを用いて実現されるオンライン価値反復プロセスを用いて実装される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Underactuated systems like sea vessels have degrees of motion that are
insufficiently matched by a set of independent actuation forces. In addition,
the underlying trajectory-tracking control problems grow in complexity in order
to decide the optimal rudder and thrust control signals. This enforces several
difficult-to-solve constraints that are associated with the error dynamical
equations using classical optimal tracking and adaptive control approaches. An
online machine learning mechanism based on integral reinforcement learning is
proposed to find a solution for a class of nonlinear tracking problems with
partial prior knowledge of the system dynamics. The actuation forces are
decided using innovative forms of temporal difference equations relevant to the
vessel's surge and angular velocities. The solution is implemented using an
online value iteration process which is realized by employing means of the
adaptive critics and gradient descent approaches. The adaptive learning
mechanism exhibited well-functioning and interactive features in react to
different desired reference-tracking scenarios.
- Abstract（参考訳）: 船舶のような未作動のシステムは、独立した作動力によって十分に一致しない動きの度合いを持っている。
さらに、最適舵と推力制御信号を決定するために、下層の軌道追従制御問題が複雑化する。
これにより、古典的最適追従法と適応制御法を用いて、誤差力学方程式に付随する難解ないくつかの制約を課す。
統合強化学習に基づくオンライン機械学習機構を提案し,システム力学の部分的事前知識を用いた非線形追跡問題の解法を提案する。
作動力は、容器のサージと角速度に関連する革新的な時間差方程式を用いて決定される。
このソリューションは、適応的批評家と勾配降下アプローチを用いて実現されるオンライン価値反復プロセスを用いて実装される。
適応学習機構は、望ましい参照追跡シナリオに反応して、よく機能し、対話的な特徴を示した。
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