自主农场中海带生长最大化:不确定洋流下欠驱动系统的动态规划方法
系统与控制
2025-06-06 v3 人工智能
机器人学
系统与控制
摘要
海带生物质为气候减缓提供了重大机遇,但要实现其潜力,养殖必须拓展至广阔的开放海域。然而在开放海域中,锚定养殖与配备强力引擎的浮式农场均不具经济可行性。因此,一种潜在方案是顺流而行的农场,利用最小推进力策略性地借助有利洋流。本工作中,我们聚焦于低功耗自主海带农场,并设计通过利用洋流使海带生长最大化的控制器。我们首先引入动态规划(DP)公式,在真实洋流已知时求解生长最优值函数。然而现实中仅可获得不确定性递增的短期不完美预报。为此,我们提出三个额外扩展。首先,我们使用频繁重规划来减轻预报误差。其次,为优化长期生长,我们基于季节性平均洋流估计预期未来生长,将值函数延伸至预报视野之外。最后,我们引入折扣有限时域 DP 公式以考量未来洋流估计中日益增长的不确定性。我们通过 30 天真实海洋条件农场仿真对所提方法进行了实证评估。仅使用 5 天预报,我们的方法达到了最佳可能生长的 95.8%。这表明低功耗推进是在真实条件下运营自主海带农场的一种有前景的方法。
引用
@article{arxiv.2307.01916,
title = {Maximizing Seaweed Growth on Autonomous Farms: A Dynamic Programming Approach for Underactuated Systems Navigating on Uncertain Ocean Currents},
author = {Matthias Killer and Marius Wiggert and Hanna Krasowski and Manan Doshi and Pierre F. J. Lermusiaux and Claire J. Tomlin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.01916},
year = {2025}
}
备注
8 pages, submitted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) Matthias Killer and Marius Wiggert contributed equally to this work