MarineGym

新的强化学习方法优化水下航行器动力预算

研究人员开发了一种新的水下航行器控制方法，通过将功耗视为明确的约束来优先考虑能源效率。该方法使用约束马尔可夫决策过程和PPO-Lagrangian算法，允许用户以物理单位设置特定的动力预算。在MarineGym模拟器中的各种航行器和任务中，该方法成功地将功耗降低了14-65%，同时保持了任务的准确性和平稳性，为能源高效的水下作业提供了一种无需调整的解决方案。