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题名基于改进TD3的山地无人作业底盘姿态控制方法
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作者
李希明
刘业通
彭世康
吴湘柠
李恒强
蒙艳玫
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机构
广西大学机械工程学院
广西机械工业研究院有限公司
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出处
《现代制造工程》
北大核心
2025年第5期1-11,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(52365001)
广西科技重大专项项目(桂科AA23062040-3)。
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文摘
针对山地无人作业底盘在复杂道路下姿态不平稳,传统控制方法适应性、鲁棒性差等问题,提出了一种基于牛顿-拉弗森优化(Newton-Raphson-Based Optimizer,NRBO)算法、极致梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法和双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient,TD3)算法的底盘姿态控制策略。首先,搭建七自由度主动悬架振动模型环境;然后,训练NRBO-XGBoost的状态预测模型,在TD3算法中加入状态预测模型并在网络中加入注意力机制,增强TD3智能体在复杂环境下的决策能力和适应能力,同时设计奖励函数并训练TD3智能体,实现在复杂道路环境下的底盘姿态控制;最后,基于Matlab 2023a/Simulink软件开展仿真。仿真结果表明,基于改进TD3的底盘姿态控制策略能够有效抑制无人作业底盘在复杂道路下的姿态变化,其俯仰角、侧倾角和垂向位移分别抑制了61.4%、84.9%和84.9%,显著提高了平稳性;相比传统DDPG、PPO和TD3强化学习控制策略,改进TD3算法下的俯仰角分别改善了49.1%、7.4%和37.2%,侧倾角分别改善了83.3%、36.5%和34.7%,垂向位移分别改善了70.7%、77.5%和64.0%,垂向位移加速度分别改善了67.7%、42.1%和49.7%,控制效果更好,具有更好的适应性与鲁棒性。
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关键词
山地无人作业底盘
主动悬架控制
改进TD3算法
自注意力机制
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Keywords
mountain unmanned operation chassis
active suspension control
improved TD3 algorithm
self-attention mechanism
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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