JP2021034050A - 強化学習に基づくauv行動計画及び動作制御方法 - Google Patents
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Abstract
Description
水中ロボットによるトンネル検出を総タスク、即ちタスクとして定義し、タスクを完了するための行動には、ターゲットへの移動、壁追跡及び障害物回避が含まれ、ロボットが計画する行動を水中で完了するために生じる具体的な制御命令を動作として定義するステップと、
AUVはトンネル検出タスクを実行するときに、検出対象の水中環境に基づいて、ディープ強化学習DQNアルゴリズムを用いて行動計画をリアルタイムで行い、つまり、マルチ行動ネットワーク呼び出しに基づく行動計画アーキテクチャを構築し、タスクのニーズに応じて3つの行動の環境状態特徴の入力及び出力の動作を定義して、対応するディープ学習の行動ネットワークを構築し、報酬関数を設計するステップと、
計画システムがトレーニング済み行動ネットワークを呼び出すことでトンネル検出タスクを完了するステップと、
制御システムがトレーニング済み動作ネットワークを呼び出すことで計画された行動を完了するステップと、を含む。
前記強化学習に基づくAUV行動計画及び動作制御方法において、対応するディープ学習の行動ネットワークを構築し、報酬関数を設計する前記過程においては、以下のステップを含み、
トンネル検出タスクを行動シーケンスに分解し、グローバル経路計画において事前環境情報に基づいて複数の実現可能な経路ポイントを計画し、AUVが配置位置から出発し、各経路ポイントに順次到着し、
経路ポイントが既知環境下のグローバル計画であるため、航渡過程において、AUVはリアルタイム環境状態に基づいて、障害物回避行動を呼び出して安全に経路ポイントに到着し、トンネル検出タスクのうちAUVは主に壁追跡行動を呼び出し、所定の検出目標に従ってタスクを完了し、
決定モジュールは、グローバルデータ、決定システム、行動ライブラリ及び評価システムを含み、グローバルデータにタスク情報、状況情報、計画知識が記憶されており、決定システムは、DQNアルゴリズムと組み合わせた自学習計画システムであり、トレーニングされておき、計画タスクを実行するに先立って行動ライブラリからトレーニング済みネットワークパラメータを抽出し、次に現在の環境状態情報を入力として現在の行動動作を計画し、評価システムは、強化学習アルゴリズムの報酬関数システムであり、AUVが1つの行動動作計画を計画して実行するたびに、状態環境とタスク情報に基づいて報酬を提供し、すべてのデータはグローバルデータベースに記憶されており
前記行動のうちターゲットへの移動過程においては、以下のステップを含み、
ターゲットポイントへの移動行動は、AUVが障害物を検知しないときに向首角を調整しながらターゲットポイントへ航行することであり、特徴入力量として主にAUVとターゲットポイントの位置と角度の関係を考慮し、具体的には、現在のAUV位置座標(xAUV,yAUV)、ターゲットポイント座標(xgoal,ygoal)、現在の向首角θ及びターゲット向首角βの計6次元の入力を設定し、その中でも、ターゲット向首角βはAUVがターゲットへ航行しているときの向首角であり、
報酬関数については、ターゲットへの移動行動によりAUVが障害物無し環境でターゲットポイントへ航行するときに、報酬関数は2項に設定され、
第1項r11はAUVとターゲットポイントの距離の変化を考慮し、
α=θ−βであり、
αの絶対値が小さいほど、取得する報酬値が大きく、具体的には、
r12=kAcos(α)
式中、kAはターゲットへの移動過程に対応する報酬係数であり、
総報酬値は2項を加重したものであり、
r1=k11r11+k12r12
式中、k11、k12はそれぞれ加重値であり、
前記行動のうち壁追跡過程においては、以下のステップを含み、
AUV壁追跡行動は、AUVと壁の距離及び相対角度の情報を考慮し、AUVは、一方の側に配置された前後にある2つのレンジングソナーを通じて壁からのAUVの距離x4とx5を取得し、
方位磁針で現在のAUV向首角θを取得して、現在の壁角度θwallを推定し、
報酬関数は、AUVができるだけ壁に平行し、壁とは一定の距離を保持するようにし、仮想ターゲットポイントに基づく壁追跡行動の報酬信号が主に4項に設定され、一般的な壁追跡行動の報酬信号が主に2項に設定され、
第1項は、式(6)のようにAUVと現在の壁がなす角度を考慮し、AUVと壁の角度が増大し閾値を超えると、負の報酬値を取得し、AUVと壁の角度が減少すると、正の報酬値を取得し、
r2=k21r21+k22r22
式中、k21、k22はそれぞれ加重値であり、
仮想ターゲットポイントに基づく追跡では、この仮想ターゲットポイントは外直角と内直角の壁により作成された仮想ターゲットポイントであり、環境が外直角である場合、前側のソナーが障害物を検知していないときに入力が最大検出距離であるので、仮想壁が構築され、仮想ターゲットポイントが追加され、環境が内直角である場合、前方ソナーが壁を検知したとき、AUVが対向する現在のターゲット壁の他方の側で仮想ターゲットポイントが構築され、
仮想ターゲットポイントに基づく報酬関数の構築は、以下のとおりであり、
式中、kBは壁追跡過程に対応する報酬係数であり、
仮想ターゲットポイントに基づく追跡行動の総報酬rは4項の報酬を加重したものであり、
r2=k21r21+k22r22+k23r23+k24r24
式中、k23、k24はそれぞれ加重値であり、
AUVが次の部分の壁を追跡するまで徐々に調整したとき、たとえば、外直角環境におけるレンジングソナーが再度ターゲット壁を検知したか、内直角環境における前方ソナーがさらに前方の壁を検知しない場合、仮想ターゲットポイントを削除し、一般的な壁追跡行動ネットワークを呼び出し、
前記行動のうち障害物回避過程においては、以下のステップを含み、
AUV障害物回避行動のニーズについて、環境状態の特徴入力は3つの前方ソナーと両側のそれぞれに設けられたフロントソナーのデータを含み、AUVは、障害物を回避しながらターゲットポイントの方向へ近づき、特徴入力はAUVの現在の位置座標(xAUV,yAUV)、ターゲットポイント位置座標(xgoal,ygoal)、現在の向首角θ及びターゲット向首角βの計11次元の入力をさらに含み、
報酬関数については、報酬信号が3項に分けられ、第1項は障害物に対するAUV距離に基づいて得られた報酬値r31であり、AUVが障害物に近づくと、負の報酬の警告を取得し、AUVが障害物から離間すると、正の報酬を取得し、AUVが障害物から離間して航行するように促し、障害物と衝突すると報酬値−1を取得し、現在のトレーニング周期を終了し、
r33=kccos(α)
式中、kCは壁障害物の回避過程に対応する報酬係数であり、
最後の総報酬信号はこの3項の報酬値を加重したものに等しく、
r3=k31r31+k32r32+k33r33
式中、k31〜k33はそれぞれ加重値であり、
強化学習は、動作から環境へのマッピングをトレーニングするものであり、ロボットを環境として、DDPGトレーニングを通じて力とトルクを得て水中ロボットに作用させ、AUVモデルを用いて計算することによりロボットの速度と角速度を得て、速度、角速度とターゲット速度、ターゲット角速度との誤差を利用して報酬値r4=−|△v+△Ψ|を設計し、ここで△vは速度誤差であり、△Ψは向首誤差であり、
また、トレーニング中のAUVモデルにランダム干渉力を追加することで、DDPGに基づく制御システムをトレーニングにより得て、制御システムのトレーニングが完了した後、ロボットの現在の位置及びターゲット経路から、経路追跡戦略に従ってターゲット命令を得て、DDPG制御システムを用いてロボットを計画命令に従うように制御する。
1、本発明で設計された3層計画システムは、総タスクをターゲットへの移動と障害物回避のサブ動作に分解し、環境状態モデルと報酬関数を設計し、動作中の戦略最適化により空間次元を削減し、それによって、複雑な環境モデルでも安全で衝突のない経路を計画することができ、「次元の呪い」の問題を解決する。
また、本発明は、インテリジェントレベルが高く、計画が手動プログラミングに依存する必要がなく、人工経験によらずにロボット制御を実現することができる。
2、本発明は、ディープ強化学習アルゴリズムを行動計画システムに適用し、ニューラルネットワークを介して高次元データ特徴を抽出することで、連続的な環境状態での検知の問題を解決し、また強化学習を使用して行動決定計画を行うものである。トンネル検出タスクのニーズに応じて、ターゲットポイントへの移動、壁追跡、障害物回避という3つの典型的な動作が定義され、動作ごとに動作ネットワークが構築され、対応する環境状態変数と報酬関数が設計されて、壁の隅の問題については、仮想ターゲットポイントに基づく追跡方法が提案される。各動作は対応する目標に達しており、各動作ネットワークを呼び出すことでトンネル検出タスクを完了し、それにより、アルゴリズムは、安定性が高く、汎化能力が強い。
3、本発明は、AUVの運動学モデルを環境として、力から速度へのマッピング関係をトレーニングしているため、本発明の制御方法は、正確な環境モデルを必要とせず、トレーニング経験が制限され、実環境への適用が困難であるという問題を解決し、他のインテリジェント制御アルゴリズムの研究と比較して、普遍的な適応性を有し、一度だけトレーニングに成功すると、さまざまなタスクに適用できる。
本実施形態は、強化学習に基づくAUV行動計画及び動作制御方法である。
(1)自律型無人潜水機のタスクの階層的設計
(2)行動計画システムの構築
(3)DDPG制御アルゴリズムに基づく設計。
水中ロボットによるトンネル検出タスクを階層化するには、自律型無人潜水機によるトンネル検出タスク、行動及び動作の概念を定義し、つまり、自律型無人潜水機によるトンネル検出を総タスクとして定義し、総タスクを完了するためには、ターゲットへの移動、壁追跡及び障害物回避という3つの典型的な行動を定義し、ロボットが水中で航行して計画された行動を完了するために生じる特定の制御命令を動作として定義し、たとえば、n度左折、n度右折、nノットの速度での前進などがある。
AUVは、トンネル検出タスクを実行する際に、タスクのニーズに応じて、グローバル経路計画によって指定されたクリティカル経路ポイントに順次到着する。ただし、実際の作業過程では、急に現れた障害物やトンネル壁の損傷によるトンネル壁環境の変化など、未知の環境情報が存在するため、安全性を確保するために、AUVは環境情報と自身の状況に基づいてタイムリーに応答する必要がある。ディープ強化学習に基づく行動計画システムは、反応式に基づく計画アーキテクチャを採用しており、環境状態と動作の間のマッピング関係を構築することにより、AUVは環境の変化に応じて動作をすばやく計画することができ、緊急環境変化に対するAUVの対処能力を向上できる。
AUVは、トンネル検出タスクを実行する過程に亘って、予めグローバルに計画されたターゲットポイントに到着する必要があり、経路を最短にするために、ターゲットポイントへの移動行動は、AUVが障害物を検知していないときに向首角を調整しながらターゲットポイントへ航行するようにし、したがって、ターゲットへの移動行動過程におけるAUVのリアルタイム向首をできるだけターゲット方向付近に制御する必要がある。ターゲットへの移動行動のニーズに応じて、図2に示すように、特徴入力量は主にAUVとターゲットポイントの位置及び角度の関係を考慮し、具体的には、現在のAUV位置座標(xAUV,yAUV)、ターゲットポイント座標(xgoal,ygoal)、現在の向首角θ及びターゲット向首角βの計6次元の入力を設定する。ターゲット向首角βは、AUVがターゲットへ航行しているときの向首角である。
ターゲットへの移動行動は、主にAUVが障害物無し環境でターゲットポイントへ航行するように駆動し、したがって、具体的な報酬関数は、2項に設定され、第1項r11はAUVとターゲットポイントの距離の変化を考慮し、具体的には、
α=θ−β (2)であり、
αの絶対値が小さいほど、取得する報酬値が大きく、具体的には、
r12=kAcos(α) (3)
式中、kAはターゲットへの移動過程に対応する報酬係数であり、
総報酬値は2項を加重したものであり、
r1=k11r11+k12r12 (4)
式中、k11、k12はそれぞれ加重値である。
ほとんどのトンネルの距離が長いため、水利プロジェクト全体が10km以上に達する可能性があり、AUVがトンネルの入口に入ると、手動による介入が困難になり、このため、AUVがトンネル環境に応じて自律的に検出タスクを完了することが求められる。衝突を回避するには、AUVは壁から安全な距離だけ離れる必要があり、そして、水中の光源や視認性などによって制限されて、AUVと壁の間の距離が画像収集の品質にも直接影響し、したがって、AUVには、壁から一定の距離を保持しながら壁に沿って航行する能力が求められる。
AUVの壁追跡行動学習において、報酬関数は、AUVができるだけ壁に平行し、壁となす角度を約0°に維持し、壁とは一定の距離を保持するようにすることに用いられる。
r2=k21r21+k22r22 (8)
式中、k21、k22はそれぞれ加重値である。
一般的な壁環境では、壁追跡行動には、ターゲットの向首角とターゲットの追跡距離のみを考慮すればよく、ターゲットへの移動行動や障害物回避行動に比べて、実際ターゲットポイントによる案内がないので、壁の隅などのような特殊な環境の場合は、正確な計画結果を提供することができない。壁の隅の問題は、AUV壁追跡行動における主な難問であり、本発明では、主に2種類の壁の隅の環境、つまり外直角環境と内直角環境を考慮する。壁の隅の環境の特殊性のため、外直角を追跡する場合、AUVの前方にあるレンジングソナーが壁を検出できず、AUVはタイムリーに向首角を調整できず、ターゲットを失うことがある。内側の壁の隅の場合、基本報酬の設計に前方の障害物を考慮しないので、衝突が発生する。
式中、kBは壁追跡過程に対応する報酬係数であり、
仮想ターゲットポイントに基づく追跡行動の総報酬rは4項の報酬を加重したものである。
r2=k21r21+k22+r22+k23r23+k24r24 (15)
式中、k23、k24はそれぞれ加重値であり、
報酬係数k23とk24値が大きいため、壁の隅の環境ではAUVは仮想ターゲットポイントにより案内される傾向がある。
障害物回避行動は、行動計画システムのキーであり、AUVの自律的決定レベルを決定し、AUVが作業タスクを安全的に実施できるかを左右する。
障害物回避行動は、AUVが急に現れた障害物を回避しターゲットポイントに順調に到着するようにするために用いられ、したがって、報酬信号分が3項に分けられ、第1項は障害物に対するAUV距離に基づいて得られた報酬値r31であり、式16に示すように、AUVが障害物に近づくと、負の報酬の警告を取得し、AUVが障害物から離間すると、正の報酬を取得し、AUVが障害物から離間して航行するように促し、障害物と衝突すると報酬値−1を取得し、現在のトレーニング周期を終了する。
r33=kccos(α) (18)
式中、kCは障害物回避過程に対応する報酬係数であり、
最後の総報酬信号はこの3項の報酬値を加重したものに等しく、
r3=k31r31+k32r32+k33r33 (19)
式中、k31〜k33はそれぞれ加重値である。
強化学習は、動作から環境へのマッピングをトレーニングするものであり、ロボットモデルを環境モデルとして、動作からロボットモデルへのマッピングをトレーニングすることができる。したがって、本発明では、直接ロボットを環境として、ファジー流体力学パラメータのロボットの運動学及び動力学モデル、即ちAUVモデルを作成し、DDPGトレーニングを通じて力とトルクを得て水中ロボットに作用させ、AUVモデルを用いて計算することによりロボットの速度と角速度を得て、速度、角速度とターゲット速度、ターゲット角速度との誤差を利用して報酬値r4=-|△v+△Ψ|を設計し、ここで、△vは速度誤差であり、△Ψは向首誤差である。また、トレーニング中のAUVモデルにランダム干渉力を追加することで、動的に変化している水中環境をシミュレーションし、それにより、抗干渉能力を有するDDPGに基づく完全な制御システムがトレーニングにより得られる。制御システムのトレーニングが完了した後、ロボットの現在の位置及びターゲット経路から、経路追跡戦略に従ってターゲット命令を得て、DDPG制御システムを用いてロボットを計画命令に従うように制御する。
τ=μ(st|θμ) (22)として表し、
ロボット状態sは主にロボットの速度と向首として示され、
V=[u,v,r]
Ψ=[0,θ,Ψ] (23)
式中、u、v、rはそれぞれAUVの縦方向速度、横方向速度及び角速度であり、ΨはAUVの向首角であり、
水平運動であるので、v、rは無視され、このため、
τ=μ(st)=μ(μ(t),Ψ(t)) (24)
この式は、制御システムの出力力がロボットの速度、向首及びトリム角がターゲット命令のようになるように制御することを示す。
実施形態1に記載のファジー流体力学パラメータのAUVモデルの作成過程は、一般的なAUVダイナミックモデリングの過程であり、本分野の従来技術を用いて実現でき、上記過程をより明瞭にするために、本実施形態では、ファジー流体力学パラメータのAUVモデルの作成過程を説明するが、ただし、本発明は、以下のファジー流体力学パラメータのAUVモデルの作成方式を含むが、それに制限されない。ファジー流体力学パラメータのAUVモデルの作成過程には、
水中ロボットの流体力学方程を作成するステップと、
Mは水中ロボットの全水中排水量の質量であり、
xG、yG、zGは水中ロボットの重心の艇体座標系における座標であり、
Iy、Izはそれぞれ艇体座標系のy、z軸に対する水中ロボットの質量の慣性モーメントであり、
u、v、ω、q、rはそれぞれ水中ロボットの艇体座標系での縦方向速度、横方向速度、垂向速度、トリム角速度、回転角速度であり、
本発明の最も主な目的は、水中ロボットが水中環境において現在の環境状態に基づいて行動決定及び動作制御を自律的に行うことによって、人を複雑なプログラミングプロセスから解放することであり、具体的には、以下のように実現される。
1.1)環境モデルを作成して、初期位置とターゲットポイントを決定し、アルゴリズムパラメータを初期化させる。
1.2)現在のt時刻での環境状態及びロボットタスクを決定し、タスクをターゲットへの移動行動、壁追跡行動、障害物回避行動に分解する。
1.3)現在の状態に基づいてターゲットへの移動、壁追跡又は障害物回避を選択して、行動を動作に分解する。
1.4)動作aを実行して、新しい状態s’を観察し、報酬値Rを得る。
1.5)ニューラルネットワークをトレーニングして各動作のQ値を得て、最大Q値に基づいて動作を出力する。
1.6)Q関数を更新する。
1.7)現在の時刻の状態を判断し、ターゲット状態に達する場合、1.8)に入り、そうではない場合、1.4)に入る。
1.8)選択した行動が完了した後、Q関数を更新する。
1.9)検出が完了したか否かを判断し、完了した場合、1.10)に入り、そうではない場合、1.3)に入る。
1.10)Q値が収束しているか否かを判断し、収束している場合、トレーニング又は計画を終了し、収束していない場合、ロボット位置を初期化させ、1.2)に入る。
2.1)パラメータを初期化する。
2.2)外部ループを行う。
2.2.1)ターゲット向首、ターゲット速度をランダムに生成する。
2.2.2)内部ループを行う。
2.2.2.1)DDPGアルゴリズムを実行させて、動作τ=a=μ(st|θμ)を出力する。
2.2.2.2)AUV運動学モデルに基づいてAUVの加速度を計算する。
r=−|△v+△Ψ+△θ|
2.2.2.4)制御誤差が0であり、r+=1である場合、小ループを終了する。
2.2.2.5)criticニューラルネットワークを更新して最小損失を取得する。
2.2.2.8)内ループのステップ数に達すると、内ループを終了する。
2.2.3)外ループのステップ数に達すると、外ループを終了する。
Claims (6)
- 強化学習に基づくAUV行動計画及び動作制御方法であって、
水中ロボットによるトンネル検出を総タスク、即ちタスクとして定義し、タスクを完了するための行動には、ターゲットへの移動、壁追跡及び障害物回避が含まれ、ロボットが計画する行動を水中で完了するために生じる具体的な制御命令を動作として定義するステップと、
AUVはトンネル検出タスクを実行するときに、検出対象の水中環境に基づいて、ディープ強化学習DQNアルゴリズムを用いて行動計画をリアルタイムで行い、つまり、マルチ行動ネットワーク呼び出しに基づく行動計画アーキテクチャを構築し、タスクのニーズに応じて3つの行動の環境状態特徴の入力及び出力の動作を定義して、対応するディープ学習の行動ネットワークを構築し、報酬関数を設計するステップと、
計画システムがトレーニング済み行動ネットワークを呼び出すことでトンネル検出タスクを完了するステップと、
制御システムがトレーニング済み動作ネットワークを呼び出すことで計画された行動を完了するステップと、を含み、
対応するディープ学習の行動ネットワークを構築し、報酬関数を設計する前記過程においては、以下のステップを含み、
トンネル検出タスクを行動シーケンスに分解し、グローバル経路計画において事前環境情報に基づいて複数の実現可能な経路ポイントを計画し、AUVが配置位置から出発し、各経路ポイントに順次到着し、
経路ポイントが既知環境下のグローバル計画であるため、航渡過程において、AUVはリアルタイム環境状態に基づいて、障害物回避行動を呼び出して安全に経路ポイントに到着し、トンネル検出タスクのうちAUVは主に壁追跡行動を呼び出し、所定の検出目標に従ってタスクを完了し、
決定モジュールは、グローバルデータ、決定システム、行動ライブラリ及び評価システムを含み、グローバルデータにタスク情報、状況情報、計画知識が記憶されており、決定システムは、DQNアルゴリズムと組み合わせた自学習計画システムであり、トレーニングされておき、計画タスクを実行するに先立って行動ライブラリからトレーニング済みネットワークパラメータを抽出し、次に現在の環境状態情報を入力として現在の行動動作を計画し、評価システムは、強化学習アルゴリズムの報酬関数システムであり、AUVが1つの行動動作計画を計画して実行するたびに、状態環境とタスク情報に基づいて報酬を提供し、すべてのデータはグローバルデータベースに記憶されており、
前記行動のうちターゲットへの移動過程においては、以下のステップを含み、
ターゲットポイントへの移動行動は、AUVが障害物を検知しないときに向首角を調整しながらターゲットポイントへ航行することであり、特徴入力量として主にAUVとターゲットポイントの位置と角度の関係を考慮し、具体的には、現在のAUV位置座標(xAUV,yAUV)、ターゲットポイント座標(xgoal,ygoal)、現在の向首角θ及びターゲット向首角βの計6次元の入力を設定し、その中でも、ターゲット向首角βはAUVがターゲットへ航行しているときの向首角であり、
報酬関数については、ターゲットへの移動行動によりAUVが障害物無し環境でターゲットポイントへ航行するときに、報酬関数は2項に設定され、
第1項r11はAUVとターゲットポイントの距離の変化を考慮し、
α=θ−β (2)であり、
αの絶対値が小さいほど、取得する報酬値が大きく、具体的には、
r12=kAcos(α) (3)
式中、kAはターゲットへの移動過程に対応する報酬係数であり、
総報酬値は2項を加重したものであり、
r1=k11r11+k12r12 (4)
式中、k11、k12はそれぞれ加重値であり、
前記行動のうち壁追跡過程においては、以下のステップを含み、
AUV壁追跡行動は、AUVと壁の距離及び相対角度の情報を考慮し、AUVは、一方の側に配置された前後にある2つのレンジングソナーを通じて壁からのAUVの距離x4とx5を取得し、
方位磁針で現在のAUV向首角θを取得して、現在の壁角度θwallを推定し、
報酬関数は、AUVができるだけ壁に平行し、壁とは一定の距離を保持するようにし、仮想ターゲットポイントに基づく壁追跡行動の報酬信号が主に4項に設定され、一般的な壁追跡行動の報酬信号が主に2項に設定され、
第1項は、式(6)のようにAUVと現在の壁がなす角度を考慮し、AUVと壁の角度が増大し閾値を超えると、負の報酬値を取得し、AUVと壁の角度が減少すると、正の報酬値を取得し、
r2=k21r21+k22r22 (8)
式中、k21、k22はそれぞれ加重値であり、
仮想ターゲットポイントに基づく追跡では、この仮想ターゲットポイントは外直角と内直角の壁により作成された仮想ターゲットポイントであり、環境が外直角である場合、前側のソナーが障害物を検知していないときに入力が最大検出距離であるので、仮想壁が構築され、仮想ターゲットポイントが追加され、環境が内直角である場合、前方ソナーが壁を検知したとき、AUVが対向する現在のターゲット壁の他方の側で仮想ターゲットポイントが構築され、
仮想ターゲットポイントに基づく報酬関数の構築は、以下のとおりであり、
式中、kBは壁追跡過程に対応する報酬係数であり、
仮想ターゲットポイントに基づく追跡行動の総報酬rは4項の報酬を加重したものであり、
r2=k21r21+k22r22+k23r23+k24r24
式中、k23、k24はそれぞれ加重値であり、
AUVが次の部分の壁を追跡するまで徐々に調整したとき、たとえば、外直角環境におけるレンジングソナーが再度ターゲット壁を検知したか、内直角環境における前方ソナーがさらに前方の壁を検知しない場合、仮想ターゲットポイントを削除し、一般的な壁追跡行動ネットワークを呼び出し、
前記行動のうち障害物回避過程においては、以下のステップを含み、
AUV障害物回避行動のニーズについて、環境状態の特徴入力は3つの前方ソナーと両側のそれぞれに設けられたフロントソナーのデータを含み、AUVは、障害物を回避しながらターゲットポイントの方向へ近づき、特徴入力はAUVの現在の位置座標(xAUV,yAUV)、ターゲットポイント位置座標(xgoal,ygoal)、現在の向首角θ及びターゲット向首角βの計11次元の入力をさらに含み、
報酬関数については、報酬信号が3項に分けられ、第1項は障害物に対するAUV距離に基づいて得られた報酬値r31であり、AUVが障害物に近づくと、負の報酬の警告を取得し、AUVが障害物から離間すると、正の報酬を取得し、AUVが障害物から離間して航行するように促し、障害物と衝突すると報酬値−1を取得し、現在のトレーニング周期を終了し、
r33=kccos(α)
式中、kCは壁障害物の回避過程に対応する報酬係数であり、
最後の総報酬信号はこの3項の報酬値を加重したものに等しく、
r3=k31r31+k32r32+k33r33
式中、k31〜k33はそれぞれ加重値であり、
強化学習は、動作から環境へのマッピングをトレーニングするものであり、ロボットを環境として、DDPGトレーニングを通じて力とトルクを得て水中ロボットに作用させ、AUVモデルを用いて計算することによりロボットの速度と角速度を得て、速度、角速度とターゲット速度、ターゲット角速度との誤差を利用して報酬値r4=−|△v+△Ψ|を設計し、ここで△vは速度誤差であり、△Ψは向首誤差であり、
また、トレーニング中のAUVモデルにランダム干渉力を追加することで、DDPGに基づく制御システムをトレーニングにより得て、制御システムのトレーニングが完了した後、ロボットの現在の位置及びターゲット経路から、経路追跡戦略に従ってターゲット命令を得て、DDPG制御システムを用いてロボットを計画命令に従うように制御する、ことを特徴とする強化学習に基づくAUV行動計画及び動作制御方法。 - DDPG制御システムを利用してロボットを計画命令に従うように制御する前記過程では、
DDPGコントローラが、強化学習アルゴリズムにおける動作をロボットの推力及びトルクに対応させ、アルゴリズムにおける状態をロボットの速度及び角速度に対応させ、アルゴリズムについて学習トレーニングを行い、力から状態へのマッピング関係を取得するステップと、
DDPGをAUV制御に適用するには、まず、Criticニューラルネットワーク構造Q(stat|θQ)及びActorニューラルネットワーク構造μ(st|θμ)(θQとθμはネットワークの重みパラメータを示す。)を作成し、それぞれCriticとActorの2つの構造中に、ターゲットネットワークtarget_netと予測ネットワークeval_netという2つのニューラルネットワークを作成し、次に、DDPGの動作出力を制御システムの作用力τとして、制御システムが出力する作用力でロボットの動きを制御し、
ロボット状態sは主にロボットの速度と向首として示され、
V=[u,v,r]
Ψ=[0,θ,Ψ]
式中、u、v、rはそれぞれAUVの縦方向速度、横方向速度及び角速度であり、ΨはAUVの向首角であり、
v、rは無視され、
式τ=μ(st)=μ(μ(t),Ψ(t))は、制御システムの出力力がロボットの速度、向首及びトリム角がターゲット命令のようになるように制御することを示す、ことを特徴とする請求項1、2又は3に記載の強化学習に基づくAUV行動計画及び動作制御方法。
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