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【ICRA2021】轮式越野移动机器人的在线速度波动:一种强化学习方法
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在抓地力较差的轮式移动机器人越野路径跟踪过程中,为了在有限的跟踪误差下保持安全导航,应限制纵向速度,同时保持足够高的纵向速度,以最小化行程时间。因此,本文提出了一种在线速度波动的新方法,能够将横向误差限制在给定阈值以下,同时最大化纵向速度。这是通过使用强化学习方法训练的神经网络实现的。这种速度调制与现有的基于模型的预测转向控制并行进行,使用状态估计器和动态观测器。仿真和实验结果表明,与经典的恒速法和运动速度波动法相比,在保持一致的行程时间的同时,跟踪误差有所降低。
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