基于深度强化学习的水空跨域机器人水面起飞运动控制

水空跨域机器人由水到空的跨域过程(水面起飞)由于受到近水面环境下螺旋桨动力衰减、机器人浮力变化和水面介质引起流体力变化的影响,对其水面运动控制提出新的挑战。针对倾转螺旋桨推进的跨域机器人的水面起飞问题,提出了机器人近水面环境下的浮力估算模型,螺旋桨推力模型,基于深度强化学习方法的机器人水面起飞控制,在此基础上,为解决机器人螺旋桨在近水面动力衰减而影响水面起飞难题,提出一种基于深度强化学习方法的跨域机器人分阶段水面起飞方法。通过仿真验证了基于深度强化学习的分阶段水面起飞的有效性,并在实际实验中证明了深度强化学习控制的无螺旋桨衰减下直接水面起飞和有螺旋桨衰减下分步水面起飞的有效性,分别实现水面起飞至2 m,横滚角和俯仰角小于5°(无螺旋桨衰减)和横滚角小于5°、以65°俯仰角的水面起飞(螺旋桨衰减)。