文献

J-GLOBAL ID：201902220082185774   整理番号：19A2177364

強化学習に基づく制御法に基づくデータ駆動型無人表面血管経路【JST・京大機械翻訳】

Data-driven unmanned surface vessel path following control method based on reinforcement learning

著者 (3件)： Deng Weinan (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan Hubei, 430070) ,  Li Hao (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan Hubei, 430070) ,  Wen YuanQiao (School of Navigation, Wuhan University of Technology, Wuhan Hubei, 430063)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CCDC  ページ： 3035-3040  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無人表面容器(USV)の経路追従(PF)制御の多くの困難な問題を目的として,風,波動および電流の擾乱,制御効果の非線形性などを検討した。本論文では,SARSAに基づくデータ駆動USV PF制御法を提案した。行動ルールの集合を学習するために,強化学習の行動報酬評価機構を用いた。これらの行動規則をUSVに用いて,出穂偏差,風および電流から成る三成分アレイの状態に基づいて最良の制御挙動を作った。実験はアルゴリズムを学習するためにシミュレーション環境を使用する。実験結果と従来のPIDアルゴリズムとの比較を通して,アルゴリズムの実現可能性と利点を検証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *制御方式 ,  非線形性 ,  *強化学習 ,  風 ,  アルゴリズム ,  電流 ,  波動 ,  *血管
準シソーラス用語： 経路トラッキング ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化学習 ,  制御法 ,  データ駆動 ,  血管 ,  経路