基于强化学习算法的水下仿生机器人控制

发布者:潘春德发布时间:2017-12-26浏览次数:247

题目:基于强化学习算法的水下仿生机器人控制

报告人:喻俊志

中国科学院自动化研究所研究员、博导、洪堡学者、国家杰青

时间:1227日下午2:00

地点:南湖校区信控学院楼A311

摘要:

水下仿生机器人的控制具有高度非线性、强耦合、参数时变等特性,难以建立精确的动力学模型,且水下环境往往存在各种扰动和不确定性,难以通过对模型建立逆向运动学而得出控制算法。强化学习方法不需要对象的动力学模型,且可以通过与环境的直接交互实现最优控制决策,因此,非常适合解决欠驱动类仿生机器人的运动控制问题。报告以仿生机器水母的姿态控制和机器鱼目标跟踪控制为例,对推进平台、控制算法及实现进行详细介绍,并对未来研究方向和工作重点进行分析和展望。

报告人简介:

喻俊志,中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师、洪堡学者、国家杰出青年科学基金获得者。主要研究智能机器人、机电一体化、计算智能等。主持国家自然科学基金重点项目、“863”计划项目等20余项。在SCI期刊上发表论文70余篇,其中,IEEE汇刊论文30余篇;9次获IEEE ROBIOIEEE-CYBER等会议最佳论文奖;获北京市科学技术一等奖(排名第2)、北京市科技新星、中国自动化学会青年科学家奖等。担任IEEE Transactions on RoboticsIEEE/ASME Transactions on Mechatronics等多个国际期刊的编委。

信息与控制工程学院

2017.12.25