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J-GLOBAL ID：202202292867812651   整理番号：22A1093726

劣駆動自律水中ビークルの強化学習ベース飽和適応ロバストニューラルネットワーク制御【JST・京大機械翻訳】

Reinforcement learning-based saturated adaptive robust neural-network control of underactuated autonomous underwater vehicles

著者 (4件)： Elhaki Omid (Department of Electrical Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran) ,  Shojaei Khoshnam (Department of Electrical Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran) ,  Shojaei Khoshnam (Digital Processing and Machine Vision Research Center, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran) ,  Mehrmohammadi Parisa (Department of Electrical Engineering, Najafabad Branch, Islamic Azad University, Najafabad, Iran)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 197  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,非モデル化動力学,不確実性,海洋擾乱およびアクチュエータ飽和の存在において,Actor-Critニューラルネットワークを従事することによって,劣駆動自律水中ロボットのための高性能インテリジェントオンライン適応ロバスト飽和動的表面制御フレームワークを研究した。提案した制御装置は,強化学習方法に基づいて設計して,制御装置のためのより良い性能に導くことができる,より正確にモデル化されていない動力学と不確実性の影響を補償した。Actor-Critニューラルネットワークを,オンライン訓練法則を創造的に設計することによってリアルタイムに訓練し,そして,新しい批評関数を提案して,Criticニューラルネットワークの助けを借りて閉ループ性能を監督した。強化学習法のための提案構造は,モデルフリーアルゴリズムから利益を得て,閉ループ制御システムの測定可能な変数だけに依存する。システムダイナミックスからのこの独立性は,制御装置のためのかなり低い計算負荷をもたらし,従って,提案した制御アルゴリズムは,計算上効率的であった。双曲線正接関数は,低振幅制御作用をもたらす制御信号を結合するための飽和安定化項として独創的に使用され,アクチュエータ飽和現象の確率は,アクチュエータ飽和非線形性を学習し,補償することによって最小化される。最後に,提案した閉ループシステムの安定性を,Lyapunovの直接方法論によって研究し,そして,いくつかの定量的評価による比較研究に沿ったシミュレーションは,本論文の寄与を証明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  不確実性 ,  ロボット ,  フィードバック制御 ,  *駆動 ,  *ニューラルネットワーク ,  海洋 ,  *通信制御 ,  システムダイナミックス ,  アクチュエータ ,  閉ループ系 ,  制御信号 ,  *ロバスト性 ,  *強化学習
準シソーラス用語： 水中ロボット ,  計算負荷 ,  劣駆動 ,  *ニューラルネットワーク制御 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応ロバスト制御 ,  強化学習 ,  アクター-クリティックニューラルネットワーク ,  アクチュエータの飽和 ,  アクチュエータの非線形性

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (9件)： 劣駆動 ,  自律 ,  水中 ,  ビークル ,  強化学習 ,  飽和 ,  適応 ,  ロバスト ,  ニューラルネットワーク制御