[发明专利]一种基于贝叶斯深度强化学习的水下机器人智能控制方法有效
| 申请号： | 202210633134.1 | 申请日： | 2022-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN114995468B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 陈然;李蕾;陈昱同;于谌言;蔡乐周;王琪皓;董锦衡;王向群;袁银龙;华亮 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G05D1/06 | 分类号： | G05D1/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 226019 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及水下机器人技术领域，尤其涉及一种基于贝叶斯深度强化学习的水下机器人智能控制方法，包括以下步骤：S1、依据水下机器人搭载的传感器系统感知水下环境信息；S2、构建水下机器人贝叶斯深度强化学习智能控制模型；S3、依据交互训练完成水下机器人智能控制模型学习；S4、水下机器人智能控制方法部署应用。本发明能够赋予水下机器人自主学习能力，能够令水下机器人自主完成运动控制，提高水下机器人在水下作业的工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 深度 强化 学习 水下 机器人 智能 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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