面向养殖网箱巡检任务的强化学习训练系统
王昊
林远山
李然
于红
王芳
大连海洋大学信息工程学院 大连 116023;辽宁省海洋信息技术重点实验室 大连 116023;设施渔业教育部重点实验室(大连海洋大学)大连 116023
摘要：网箱巡检是网箱养殖过程中的必要环节,利用机器人实现网箱无人化巡检是未来趋势.在真实水下环境中试验成本高、危险性大,目前尚缺乏适用的网箱养殖场景仿真平台.为此,论文设计实现了一个面向养殖网箱巡检任务的强化学习训练系统,给出了系统总体框架.首先基于UUV Simulator仿真实现一个网箱养殖环境.在此基础上,利用机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)和OpenAI Gym实现强化学习训练系统.该系统可用于基于强化学习的网箱巡检控制策略训练,也可进行网箱巡检控制策略仿真和评估.最后,通过一个实验案例验证了该系统的有效性、可用性和方便性.该系统可提升网箱巡检控制算法的研发效率和安全性,进一步推动网箱养殖的智能化.
关键词：网箱巡检强化学习水下机器人UUV SimulatorROSOpenAI Gym
分类号：TP242(自动化技术及设备)
资助基金：辽宁省教育厅基本科研项目(LJKZ0730)辽宁省教育厅基本科研项目(QL202016)辽宁省自然科学基金(20180550674)辽宁省自然科学基金(2020-KF-12-09)辽宁省重点研发计划项目(2020JH2/10100043)
论文发表日期：2023-01-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 103-111 )
英文信息