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基于人工势场DDPG算法的移动机械臂协同避障轨迹规划
1
作者
李勇
张朝兴
柴燎宁
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4282-4291,共10页
为了提高移动机械臂在狭窄通道和障碍物约束情况的避障轨迹规划能力,提出一种人工势场法(APF)和深度确定性策略梯度算法(DDPG)结合的改进算法(APF-DDPG)。首先,对机械臂设计了APF规划得到近似姿态,再将研究问题表示为马尔科夫决策过程,...
为了提高移动机械臂在狭窄通道和障碍物约束情况的避障轨迹规划能力,提出一种人工势场法(APF)和深度确定性策略梯度算法(DDPG)结合的改进算法(APF-DDPG)。首先,对机械臂设计了APF规划得到近似姿态,再将研究问题表示为马尔科夫决策过程,设计了状态空间、动作空间和奖惩函数,对规划过程进行阶段性分析处理,设计了一种引导机制来过渡各控制阶段,即避障阶段由DDPG主导训练,目标规划阶段由近似姿态引导DDPG训练,最终获得用于规划的策略模型。最后,建立并设计了固定和随机状态场景的仿真实验,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,相较于传统DDPG算法,APF-DDPG算法能够以更高收敛效率训练得到具有更高效控制性能的策略模型。
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关键词
移动机械臂
避障轨迹规划
人工势场法
深度确定性策略梯度
引导训练
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职称材料
改进萤火虫算法及其收敛性分析
被引量：
19
2
作者
张大力
夏红伟
+2 位作者
张朝兴
马广程
王常虹
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期1291-1300,共10页
萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引...
萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。
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关键词
萤火虫算法
随机扰动
变异策略
马尔可夫过程
函数优化
装箱问题
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职称材料
题名
基于人工势场DDPG算法的移动机械臂协同避障轨迹规划
1
作者
李勇
张朝兴
柴燎宁
机构
重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4282-4291,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFB1708800)。
文摘
为了提高移动机械臂在狭窄通道和障碍物约束情况的避障轨迹规划能力,提出一种人工势场法(APF)和深度确定性策略梯度算法(DDPG)结合的改进算法(APF-DDPG)。首先,对机械臂设计了APF规划得到近似姿态,再将研究问题表示为马尔科夫决策过程,设计了状态空间、动作空间和奖惩函数,对规划过程进行阶段性分析处理,设计了一种引导机制来过渡各控制阶段,即避障阶段由DDPG主导训练,目标规划阶段由近似姿态引导DDPG训练,最终获得用于规划的策略模型。最后,建立并设计了固定和随机状态场景的仿真实验,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,相较于传统DDPG算法,APF-DDPG算法能够以更高收敛效率训练得到具有更高效控制性能的策略模型。
关键词
移动机械臂
避障轨迹规划
人工势场法
深度确定性策略梯度
引导训练
Keywords
mobile robotic arm
obstacle avoidance trajectory planning
artificial potential field
deep deterministic policy gradient
guided training
分类号
TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
改进萤火虫算法及其收敛性分析
被引量：
19
2
作者
张大力
夏红伟
张朝兴
马广程
王常虹
机构
哈尔滨工业大学航天学院
上海航天控制技术研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期1291-1300,共10页
基金
国家自然科学基金(61304108)
国家重点研发计划(2020YFC2200600)资助课题。
文摘
萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。
关键词
萤火虫算法
随机扰动
变异策略
马尔可夫过程
函数优化
装箱问题
Keywords
firefly algorithm
stochastic disturbance
mutation strategy
Markov process
function optimization
bin packing problem
分类号
N945.15 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工势场DDPG算法的移动机械臂协同避障轨迹规划
李勇
张朝兴
柴燎宁
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进萤火虫算法及其收敛性分析
张大力
夏红伟
张朝兴
马广程
王常虹
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022
19
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