为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。首先,该模型...为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。首先,该模型融合LSTM和PPO算法作为视觉导航的网络模型;其次,通过移动机器人动作,与目标距离,运动时间等因素设计奖励函数,用以训练目标;最后,以移动机器人第一视角获得的RGB-D图像及目标点的极性坐标为输入,以移动机器人的连续动作值为输出,实现无地图的端到端视觉导航任务,并根据推理到达未接受过训练的新目标。对比前序算法,该模型在模拟环境中收敛速度更快,旧目标的导航成功率平均提高17.7%,新目标的导航成功率提高23.3%,具有较好的导航性能。展开更多
风光可再生能源制备“绿氢”是实现能源低碳化的重要途径,但风能、太阳能的波动性、间歇性等问题会使系统存在“弃风、弃光”现象。为解决该问题,构建了可再生能源并网制氢系统,针对传统CPLEX需要精准预测数据、基于状态控制法的监控策...风光可再生能源制备“绿氢”是实现能源低碳化的重要途径,但风能、太阳能的波动性、间歇性等问题会使系统存在“弃风、弃光”现象。为解决该问题,构建了可再生能源并网制氢系统,针对传统CPLEX需要精准预测数据、基于状态控制法的监控策略控制效果不够理想的缺点,将协调控制转化为序列决策问题,采用深度强化学习连续近端策略优化算法进行解决。在发电量、负荷等多种因素变化的情况下,设计了适合解决可再生能源制氢系统调度问题的深度强化学习模型(renewable energy to hydrogen-proximal policy optimization,R2H-PPO),经过足够的训练后能够实现在线决策控制,并与日前控制方案和基于状态控制法的监控策略进行了对比,证明所采用方法避免了传统方案的不足,并能有效处理不同时刻、天气、季节的场景。结果证明了所提出的R2H-PPO方法的可行性和有效性。展开更多
文摘为提高移动机器人在无地图情况下的视觉导航能力,提升导航成功率,提出了一种融合长短期记忆神经网络(long short term memory, LSTM)和近端策略优化算法(proximal policy optimization, PPO)算法的移动机器人视觉导航模型。首先,该模型融合LSTM和PPO算法作为视觉导航的网络模型;其次,通过移动机器人动作,与目标距离,运动时间等因素设计奖励函数,用以训练目标;最后,以移动机器人第一视角获得的RGB-D图像及目标点的极性坐标为输入,以移动机器人的连续动作值为输出,实现无地图的端到端视觉导航任务,并根据推理到达未接受过训练的新目标。对比前序算法,该模型在模拟环境中收敛速度更快,旧目标的导航成功率平均提高17.7%,新目标的导航成功率提高23.3%,具有较好的导航性能。
文摘风光可再生能源制备“绿氢”是实现能源低碳化的重要途径,但风能、太阳能的波动性、间歇性等问题会使系统存在“弃风、弃光”现象。为解决该问题,构建了可再生能源并网制氢系统,针对传统CPLEX需要精准预测数据、基于状态控制法的监控策略控制效果不够理想的缺点,将协调控制转化为序列决策问题,采用深度强化学习连续近端策略优化算法进行解决。在发电量、负荷等多种因素变化的情况下,设计了适合解决可再生能源制氢系统调度问题的深度强化学习模型(renewable energy to hydrogen-proximal policy optimization,R2H-PPO),经过足够的训练后能够实现在线决策控制,并与日前控制方案和基于状态控制法的监控策略进行了对比,证明所采用方法避免了传统方案的不足,并能有效处理不同时刻、天气、季节的场景。结果证明了所提出的R2H-PPO方法的可行性和有效性。
