在分层控制框架中学习悬挂式空中操作平台的摆起机动

在本文中，我们提出了一种新颖的方法，将基于模型的控制方法与强化学习（RL）智能体相结合，并展示了悬挂式空中操作平台的摆起机动。这些平台面向建筑工地上涉及起重机的广泛应用，摆起机动使其能够在给定位置停靠，而仅靠平台的推力无法实现。我们的方法基于分层控制框架，允许根据 assigned 优先级执行不同任务。随后利用RL智能体调整低优先级任务的参考设定点，以执行摆起机动，该机动被限制在高优先级任务的零空间中，例如保持末端执行器的特定姿态和位置。我们的方法通过广泛的数值模拟研究进行了验证。