基于强化学习的自主水下航行器控制精选综述
机器人学
2019-11-28 v1
摘要
近年来，强化学习（RL）得到了广泛研究，并在大量控制任务中取得了有前景的结果。同时，自主水下航行器（AUV）是执行复杂且具有挑战性水下任务的重要工具。RL 的进展为开发智能 AUV 提供了充足机遇。本文提供关于 AUV 基于 RL 控制的精选综述，重点关注 RL 在水下调节与跟踪底层控制任务中的应用。为此，我们首先简要介绍基于 RL 的控制框架。随后，我们概述用于 AUV 控制问题的 RL 方法，并讨论主要挑战与近期进展。最后，详细给出两个基于 RL 控制器的代表性案例，涉及 AUV 上的无模型 RL 方法。
引用
@article{arxiv.1911.11991,
title = {A selected review on reinforcement learning based control for autonomous underwater vehicles},
author = {Yachu Hsu and Hui Wu and Keyou You and Shiji Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11991},
year = {2019}
}