从专家数据学习全驱动自主水面舰艇的自主对接操作
机器人学
2024-11-13 v1
摘要
本文提出了一种利用专家演示数据实现全驱动自主水面舰艇自主对接的方法。我们将对接问题建模为模仿学习任务，并采用逆强化学习 (IRL) 从专家轨迹中学习奖励函数。实现了一个两阶段神经网络架构，将来自传感器的环境上下文和舰艇运动学融入奖励函数。所学奖励函数随后与运动规划器结合生成对接轨迹。仿真实验证明了该方法在不同环境配置下生成类人对接行为的有效性。
引用
@article{arxiv.2411.07550,
title = {Learning Autonomous Docking Operation of Fully Actuated Autonomous Surface Vessel from Expert data},
author = {Akash Vijayakumar and Atmanand M A and Abhilash Somayajula},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.07550},
year = {2024}
}
备注
5 pages, 8 figures, IEEE Oceans Halifax 2024 Conference, Presented in September 2024 in IEEE Oceans Conference in Halifax, Canada as a Student Poster