基于監(jiān)督式DDPG算法的小型ROV運(yùn)動(dòng)控制方法

本文引用格式：，，，等.基于監(jiān)督式 DDPG 算法的小型ROV 運(yùn)動(dòng)控制方法[J].自動(dòng)化與信息工程，2025，46（3）：23-29.HUANG Zhaojun， ZHANG Yanjia， ZUO Xiaowen， et al. Motion control method for small ROV based on super-vised DDPG algorithm[J]. Automation amp; Information Engineering，2025，46（3）：23-29.

關(guān)鍵詞：監(jiān)督式DDPG；小型ROV；運(yùn)動(dòng)控制；專家經(jīng)驗(yàn)；強(qiáng)化學(xué)習(xí)中圖分類號(hào)：TP242.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-2605（2025）03-0004-07DOI： 10.12475/aie.20250304 開放獲取

Motion Control Method for Small ROV Based on Supervised DDPG Algorithm

HUANG Zhaojun ZHANG Yanjia ZUO Xiaowen CHEN Zexun （Zhuhai City Polytechnic， Zhuhai 519090， China）

Abstract：To adressthe issues of prolonged learning time and diffculty inconvergence when using the Deep Deterministic Policy Gradient （DDPG）algorithm formotioncontrolofremotelyoperatedtetheredunderwatervehicles （ROVs），this paper proposesasupervisedDDPG-basedmotioncontrolmethodforsmallROVs.During theinitialleamingphaseoftheDDPGalgorith， asupervisedleamingapproachisintroduced toaccelerateneural networkconvergenceandreduceleaingtimebyleveragingexpert experience.Simulationresults demonstrate that te supervised DDPGalgorithmachieves superiorcontrolperformancecomparedto the standard DDPG algorithm.

Keywords： supervised DDPG; small ROV; motion control; expert experience; reinforcement learning

0 引言

無人遙控有纜水下機(jī)器人（remotelyoperatedvehicle，ROV）因在開發(fā)難度、研制周期、資金投入和產(chǎn)業(yè)化等方面具有優(yōu)勢(shì)，成為水下機(jī)器人領(lǐng)域的研究重點(diǎn)，并己廣泛應(yīng)用于海水養(yǎng)殖、海洋勘探、水下搜救和石油開發(fā)等領(lǐng)域。運(yùn)動(dòng)控制是ROV的核心技術(shù)之一，包括PID控制、模糊控制、滑膜變結(jié)構(gòu)控制和S面控制等方法。但這些方法均存在一定的局限性如PID控制在處理非線性復(fù)雜耦合系統(tǒng)時(shí)面臨挑戰(zhàn)；

模糊控制受限于規(guī)則庫的完備性和規(guī)則結(jié)構(gòu)的合理性，當(dāng)系統(tǒng)復(fù)雜度較高時(shí)易出現(xiàn)“規(guī)則爆炸”問題；滑膜變結(jié)構(gòu)控制和S面控制存在實(shí)現(xiàn)困難且易產(chǎn)生抖動(dòng)等問題[1]，制約了ROV的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。

近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智能控制算法逐漸應(yīng)用于ROV運(yùn)動(dòng)控制領(lǐng)域[2]。其中，深度確定性策略梯度（deep deterministic policy gradi- ent，DDPG）算法作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，無需精確的數(shù)學(xué)模型，通過智能體與環(huán)境的交互即可實(shí)現(xiàn)控制策略的優(yōu)化，具有環(huán)境自適應(yīng)性，適用于連續(xù)、實(shí)時(shí)決策且不確定性較高的水下環(huán)境，成為當(dāng)前ROV運(yùn)動(dòng)控制領(lǐng)域的重要研究方向。但DDPG算法存在學(xué)習(xí)時(shí)間長(zhǎng)、虛實(shí)遷移效果差和收斂難等問題，導(dǎo)致其在ROV運(yùn)動(dòng)控制中的實(shí)際應(yīng)用效果并不理想目前多數(shù)研究仍停留在仿真實(shí)驗(yàn)階段。

為此，本文對(duì)DDPG算法進(jìn)行改進(jìn)，提出基于監(jiān)督式DDPG算法的小型ROV運(yùn)動(dòng)控制方法，旨在改善算法的收斂性和穩(wěn)定性。

一 DDPG算法理論

DDPG算法是一種為解決連續(xù)控制問題而提出的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法[3]。該算法采用Actor-Critic架構(gòu)，結(jié)合策略神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)輸入的高維數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合處理和決策，實(shí)現(xiàn)端對(duì)端的策略優(yōu)化和控制，在連續(xù)狀態(tài)空間下，輸出一個(gè)確定的動(dòng)作[4]。

DDPG算法可分為采樣、訓(xùn)練、參數(shù)更新3個(gè)流程[5]，如圖1所示。

采樣流程是智能體與環(huán)境交互以收集經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的過程。Actor網(wǎng)絡(luò)根據(jù)智能體的初始狀態(tài) S 輸出一個(gè)連續(xù)動(dòng)作 A ，并作用于環(huán)境Env；環(huán)境變化影響智能體，使其轉(zhuǎn)移到下一個(gè)新狀態(tài) S^′ ，并同步反饋一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào) R ；將這一完整的交互經(jīng)驗(yàn)元組（當(dāng)前狀態(tài)S， 動(dòng)作 A_i ，獎(jiǎng)勵(lì) R， 新狀態(tài) S^′ 終止標(biāo)志done）存儲(chǔ)到經(jīng)驗(yàn)池中，并將新狀態(tài) S^′ 返回賦值為新的初始狀態(tài)，持續(xù)循環(huán)上述流程，直到經(jīng)驗(yàn)池填滿，進(jìn)入訓(xùn)練流程。

訓(xùn)練流程獨(dú)立于智能體與環(huán)境的實(shí)時(shí)交互，利用經(jīng)驗(yàn)池中存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行離線學(xué)習(xí)，更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以優(yōu)化控制策略。首先，隨機(jī)從經(jīng)驗(yàn)池中提取規(guī)定數(shù)量（Batchsize）的經(jīng)驗(yàn)元組；然后，Critic網(wǎng)絡(luò)計(jì)算當(dāng)前狀態(tài) S 和執(zhí)行動(dòng)作 A 對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)回報(bào)值 ，并基于平均誤差計(jì)算Actorloss損失；同時(shí)，目標(biāo)Critic網(wǎng)絡(luò)基于新狀態(tài) S 和目標(biāo)動(dòng)作 A 計(jì)算目標(biāo)回報(bào)值 Q^′ （考慮折扣因子 γ *和獎(jiǎng)勵(lì) R ）；最后，基于 和 Q^′ 的均方差計(jì)算Criticloss損失。

參數(shù)更新流程基于訓(xùn)練流程計(jì)算的Actor_loss損失和Criticloss損失來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。Critic網(wǎng)絡(luò)通過梯度下降法最小化Criticloss損失更新參數(shù)ω ；Actor網(wǎng)絡(luò)通過最大化Critic網(wǎng)絡(luò)評(píng)估的 值方向更新參數(shù)θ。但為了穩(wěn)定訓(xùn)練過程，防止劇烈波動(dòng)，上述更新參數(shù)并非直接復(fù)制到相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)中，而是采用“軟更新”的方式間接進(jìn)行。即通過指數(shù)平滑的方式將Critic網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和Actor網(wǎng)絡(luò)參數(shù)緩慢混合到對(duì)應(yīng)的目標(biāo)Critic網(wǎng)絡(luò)參數(shù) ω^′ 和目標(biāo)Actor網(wǎng)絡(luò)參數(shù) θ^′ 中，以確保目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的變化是漸進(jìn)且穩(wěn)定的，從而提升DDPG算法學(xué)習(xí)的穩(wěn)定性。

DDPG算法是以累積獎(jiǎng)勵(lì)最大化為目標(biāo)，使智能體在與環(huán)境的交互中不斷學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的一種非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)算法。因缺乏監(jiān)督，該算法策略學(xué)習(xí)過程和動(dòng)作訓(xùn)練均是隨機(jī)的，導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間較長(zhǎng)且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以收斂，造成大量數(shù)據(jù)浪費(fèi)，存儲(chǔ)開銷增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力降低，實(shí)用性較差。

2 監(jiān)督式DDPG算法

為改善上述問題，本文在DDPG算法的基礎(chǔ)上引入監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，提出一種監(jiān)督式DDPG算法。該算法通過監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的專家經(jīng)驗(yàn)來指導(dǎo)ROV的策略學(xué)習(xí)凹，使最優(yōu)策略的探索和學(xué)習(xí)具有一定的方向性和目的性[8]，從而縮短學(xué)習(xí)時(shí)間，加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂。監(jiān)督式DDPG算法的原理如圖2所示。

設(shè)DDPG算法對(duì)ROV的選擇動(dòng)作為 a_?R ，則監(jiān)督式DDPG算法對(duì)ROV的選擇動(dòng)作為

a=ka_?R+（1-k）a_?S

式中： a_s 為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法提供的指導(dǎo)動(dòng)作； k 為DDPG算法與監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的融合度權(quán)重系數(shù)，取值范圍為[0，1]。

監(jiān)督式DDPG算法不修改DDPG算法的策略。但監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的介入時(shí)長(zhǎng)和性能占比通常需要人為設(shè)定，這可能導(dǎo)致DDPG算法在已學(xué)習(xí)到比監(jiān)督學(xué)習(xí)算法更優(yōu)的策略時(shí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生阻礙作用[10-12].本文利用融合度權(quán)重系數(shù) k 分階段自動(dòng)調(diào)整監(jiān)督學(xué)習(xí)算法[，即隨著監(jiān)督式DDPG算法逐步逼近最優(yōu)策略，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法逐步退出，以免影響DDPG算法的性能。

1）當(dāng) k∈{0，1} 時(shí)， k=0 ，表示監(jiān)督式DDPG算法在初始學(xué)習(xí)階段，智能體在監(jiān)督學(xué)習(xí)算法下進(jìn)行動(dòng)作選擇和訓(xùn)練； k=1 ，表示監(jiān)督式DDPG算法在訓(xùn)練階段后期，監(jiān)督學(xué)習(xí)算法完全退出，智能體在DDPG算法下進(jìn)行運(yùn)動(dòng)控制。

2）當(dāng) k∈（0，1） 時(shí)，表示監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和DDPG算法同時(shí)存在，若DDPG算法沒有向最優(yōu)策略逼近，則 k 需選擇較小的值，使監(jiān)督學(xué)習(xí)算法占主導(dǎo)地位；隨著DDPG算法不斷向最優(yōu)策略逼近，需逐漸增加 k 值，使DDPG算法逐步占主導(dǎo)地位。

2.1 監(jiān)督采樣

監(jiān)督式DDPG 算法根據(jù) DDPG 算法選擇動(dòng)作 a_?R 和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法指導(dǎo)動(dòng)作 a_s 的誤差梯度進(jìn)行參數(shù)更新，即Actor網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新引入了DDPG算法和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的誤差，使策略神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的專家示范策略 π_s 逼近。Actor網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)更新公式為

θ←θ+kΔθ_R+（1-k）Δθ_s

式中： θ 為Actor網(wǎng)絡(luò)參數(shù)， Δθ_R 和 Δθ_s 分別為DDPG算法和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)變化量。

考慮到策略學(xué)習(xí)時(shí)， Q 值是從采樣數(shù)據(jù)中泛化訓(xùn)練得到的，因此可以利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法得到的監(jiān)督數(shù)據(jù)來提升策略神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，從而加快DDPG算法的學(xué)習(xí)進(jìn)程。借助監(jiān)督數(shù)據(jù)對(duì)動(dòng)作加以指導(dǎo)，這相當(dāng)于減小了包含最優(yōu)動(dòng)作的動(dòng)作集和需要處理的狀態(tài)數(shù)量，因此監(jiān)督式DDPG 算法可以更快地進(jìn)行 值估計(jì)和最優(yōu) Q_max（s^′，a^′） 逼近。

在監(jiān)督式DDPG算法強(qiáng)化學(xué)習(xí)的過程中，采樣數(shù)據(jù)中包含監(jiān)督數(shù)據(jù)的概率較大，尤其在訓(xùn)練階段的前期，此時(shí)損失函數(shù)的計(jì)算公式為

式中： λ 為監(jiān)督學(xué)習(xí)采樣數(shù)據(jù)占總采樣數(shù)據(jù)的比例， L_R 為強(qiáng)化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)誤差， L_S 為監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)誤差。

在監(jiān)督式DDPG算法策略優(yōu)化的過程中，專家示范策略引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)加快收斂[13]。在向目標(biāo)值逼近的過程中，Critic 網(wǎng)絡(luò)的 、融合監(jiān)督學(xué)習(xí)后的 均比無監(jiān)督信號(hào)的 Q（s，a） 大，因此引入監(jiān)督學(xué)習(xí)后更容易逼近目標(biāo)值。

通過Critic網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)Critic網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新時(shí)，策略梯度變?yōu)?/p>

因?yàn)? 值更大，所以更逼近目標(biāo)值，更新梯度也向正方向優(yōu)化，這使Critic網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的 值更準(zhǔn)確：

基于上述更新策略，Actor網(wǎng)絡(luò)在策略學(xué)習(xí)過程中更快地向最優(yōu)策略逼近，縮短了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的時(shí)間。

2.2 行為克隆

在DDPG算法中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層較多且神經(jīng)節(jié)點(diǎn)連接復(fù)雜，本文利用反向傳播（back propaga-tion，BP）算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新。在訓(xùn)練樣本充足的情況下，以監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的專家示范策略為指導(dǎo)標(biāo)簽來訓(xùn)練策略神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可實(shí)現(xiàn)專家示范策略的克隆[12]

基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的專家示范策略，將狀態(tài) s 的估計(jì)誤差 e_s 作為輸入，采用監(jiān)督回歸的方法引導(dǎo)策略神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)專家控制器輸出的控制軌跡：

{τ₁，τ₁，…，τ_n}

每條專家控制軌跡樣本都基于同樣的狀態(tài)-動(dòng)作空間：

τ_i={S₁ⁱ，S₂ⁱ，…，S_nⁱ}

從專家控制軌跡樣本中隨機(jī)采樣，以每條控制軌

跡所包含的狀態(tài)-動(dòng)作對(duì)作為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法采樣的數(shù)據(jù)集，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)從該數(shù)據(jù)集采樣并進(jìn)行訓(xùn)練：

D={（s₁.a₁），（s₂.a₂），…，（s_n.a_n）}

為有效解決同一狀態(tài)下連續(xù)采樣導(dǎo)致的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力下降的問題，在對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)采樣數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸擬合時(shí)，需采樣多條不同的控制軌跡樣本。以控制動(dòng)作為指導(dǎo)標(biāo)簽，狀態(tài)誤差為特征，通過DDPG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸學(xué)習(xí)來擬合逼近最優(yōu)策略。需要注意的是，如果狀態(tài)空間的樣本數(shù)據(jù)較多，僅基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)會(huì)帶來時(shí)間累積誤差，因此需要合理控制監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的介入程度。

2.3監(jiān)督式DDPG算法的Actor網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新

DDPG算法是以Actor網(wǎng)絡(luò)最終的學(xué)習(xí)策略為最優(yōu)策略，基于梯度下降原理進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新：

式中： α 為梯度更新步長(zhǎng)。

Critic網(wǎng)絡(luò)的 估計(jì)值基于動(dòng)作 a 求導(dǎo)數(shù)獲得梯度，并與Actor網(wǎng)絡(luò)對(duì)其他參數(shù)的導(dǎo)數(shù)相乘得到更新梯度。

融合監(jiān)督學(xué)習(xí)算法后，通過調(diào)整損失函數(shù)使策略更新向?qū)＜沂痉恫呗苑较虮平?，從而完成專家示范策略的克隆。在Critic網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新時(shí)，引入邊界函數(shù)，增加當(dāng)前狀態(tài) s 下Actor網(wǎng)絡(luò)的選擇動(dòng)作與專家示范策略下選擇動(dòng)作之間的差值，其損失函數(shù)也會(huì)同步增大。用 π_s（s） 表示專家示范策略函數(shù)，示教差距定義為

以監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為指導(dǎo)標(biāo)簽的DDPG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新可以表示為

Δθ^s←αδ（a_s，a_π）?_θπ_θ（s）

式中： δ 為監(jiān)督學(xué)習(xí)算法下的TD-error，可用示教差距來計(jì)算：

δ（a_s，a_π）=E（s）

以監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的每個(gè)采樣狀態(tài)誤差來計(jì)算損失函數(shù)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出向?qū)＜沂痉恫呗苑较虮平?/p>

與DDPG算法原有的損失函數(shù)合并后，監(jiān)督式DDPG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)為

采用最速梯度下降法對(duì)DDPG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行啟發(fā)式更新，通過損失函數(shù)對(duì)誤差的負(fù)梯度進(jìn)行調(diào)整：

Δθ_s=-α?_θE_θ（s）

基于鏈?zhǔn)椒▌t將公式（15）展開，并將同一狀態(tài) s 下的專家示范動(dòng)作替換為采樣動(dòng)作，則監(jiān)督學(xué)習(xí)部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度可表示為

最終，監(jiān)督式DDPG 算法歸一化處理 Q 值梯度和監(jiān)督誤差梯度的合并值，從而得到包含監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)Actor網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新公式：

式中： β 為權(quán)重系數(shù)，可通過人為調(diào)整 β 值來調(diào)整DDPG算法和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的梯度比例。

在融合應(yīng)用DDPG算法和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法時(shí)，需將DDPG控制器和監(jiān)督學(xué)習(xí)控制器串聯(lián)使用。兩種算法的控制策略均要求智能體與環(huán)境進(jìn)行交互，通過經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制存儲(chǔ)狀態(tài)信息和專家示范策略信息，在損失函數(shù)中引入監(jiān)督誤差，使參數(shù)更新過程中在探索更大獎(jiǎng)勵(lì)值的同時(shí)向?qū)＜沂痉恫呗员平?/p>

3監(jiān)督式DDPG控制器的設(shè)計(jì)

基于本文提出的監(jiān)督式DDPG算法設(shè)計(jì)監(jiān)督式DDPG控制器，其框架如圖3所示。

監(jiān)督式DDPG控制器的工作原理如下：在訓(xùn)練初期，利用預(yù)訓(xùn)練的監(jiān)督控制器提供專家示范策略，主導(dǎo)決策以確保策略安全探索；同時(shí)，將DDPG控制器的Actor-Critic機(jī)制（Critic網(wǎng)絡(luò)評(píng)估動(dòng)作價(jià)值，Actor網(wǎng)絡(luò)生成初始策略）與監(jiān)督控制器提供的專家示范策略融合，通過調(diào)整融合度權(quán)重系數(shù)實(shí)現(xiàn)控制權(quán)從模仿到自主決策的平滑過渡。在此過程中，Actor網(wǎng)絡(luò)持續(xù)受到專家示范策略與獎(jiǎng)勵(lì)的雙重引導(dǎo)，使DDPG控制器在保障安全性的前提下漸進(jìn)優(yōu)化策略，最終形成適應(yīng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境的自主控制能力。

DDPG算法采用在線探索和離線策略結(jié)合的方式進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。為了更好地發(fā)揮監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的引導(dǎo)作用，設(shè)計(jì)了2個(gè)獨(dú)立的經(jīng)驗(yàn)池：一個(gè)用于存放DDPG算法的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)；另一個(gè)用于存放監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的監(jiān)督示范經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練階段，從這2個(gè)經(jīng)驗(yàn)池中并行采樣，并利用監(jiān)督示范經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)引導(dǎo)DDPG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方向。

監(jiān)督式DDPG算法融合度權(quán)重系數(shù) k 按以下方式自動(dòng)調(diào)節(jié)：

1）訓(xùn)練初始階段（ k=1 ），此時(shí)監(jiān)督控制器完全主導(dǎo)控制運(yùn)動(dòng)過程，每完成一個(gè)訓(xùn)練回合， k 減小為原來的 90% （即 k←k×0.9 ），直到 k=0.5 ：2）當(dāng) k=0.5 時(shí)，經(jīng)驗(yàn)池已填滿，DDPG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，此時(shí)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和DDPG算法并行發(fā)揮作用，每完成一次網(wǎng)絡(luò)參數(shù)更新， k 值減小為原來的 90% （即 k←k×0.9 ），直到 k=0 監(jiān)督控制器完成引導(dǎo)使命，完全退出，DDPG控制器完全主導(dǎo)控制運(yùn)動(dòng)過程。

4仿真試驗(yàn)與分析

通過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證本文提出的監(jiān)督式DDPG算法對(duì)小型ROV的控制效果。設(shè)定Actor網(wǎng)絡(luò)的更新速率和Critic網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率均為0.002，折扣因子 γ =0.9 。為便于仿真，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)均采用軟更新的方式，更新速率為0.01，經(jīng)驗(yàn)池訓(xùn)練樣本的容量為2000個(gè)，仿真步長(zhǎng)為0.01s，試驗(yàn)周期為600個(gè)回合，每回合步數(shù)為500步。

以ROV偏航角姿態(tài)定位控制為例進(jìn)行仿真驗(yàn)證。設(shè)ROV的初始偏航角 ψ₀=0^° ，經(jīng)過訓(xùn)練后，ROV能夠在2節(jié)航速下維持 ψ_t=60^° ；同時(shí)，在定航運(yùn)行時(shí)，在第 20～25s 期間引入幅度為 2^° ，均值為0的隨機(jī)擾動(dòng)。DDPG算法和監(jiān)督式DDPG算法的獎(jiǎng)勵(lì)值變化趨勢(shì)對(duì)比如圖4所示，監(jiān)督式DDPG算法下的偏航角鎮(zhèn)定過程如圖5所示。

由圖4可知，監(jiān)督式DDPG算法能更快地學(xué)習(xí)到具有更大獎(jiǎng)勵(lì)值的動(dòng)作，且融合監(jiān)督學(xué)習(xí)算法后，穩(wěn)定后的獎(jiǎng)勵(lì)平均值由約300增加到400多，至少增加了 33% ，證明了監(jiān)督式DDPG算法的有效性。

由圖5可知：不同學(xué)習(xí)次數(shù)的學(xué)習(xí)效果存在差異，學(xué)習(xí)次數(shù)越多，控制性能越優(yōu)異。在第300次學(xué)習(xí)后，監(jiān)督式DDPG算法對(duì)偏航角的控制性能基本上達(dá)到了預(yù)期要求；對(duì)比第50次學(xué)習(xí)和第600次學(xué)習(xí)的情況，偏航角超調(diào)量由 30% 下降到 3% ，鎮(zhèn)定耗時(shí)由15s縮短至4s，說明融合監(jiān)督學(xué)習(xí)算法后的DDPG算法學(xué)習(xí)效果有明顯提升。

5結(jié)論

本文在DDPG算法中引入監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，提出了監(jiān)督式DDPG算法。從仿真試驗(yàn)結(jié)果可知，本文提出的監(jiān)督式DDPG算法與DDPG算法相比，控制效果有明顯提升。但將該算法應(yīng)用于小型ROV運(yùn)動(dòng)控制時(shí)，仍然存在虛實(shí)遷移效果差的問題，后續(xù)仍需對(duì)該問題進(jìn)行深入研究。

? The author（s） 2024.This is an open access article under the CC BY-NC-ND 4.0 License （htps：//creativecommons.org/licenses/ by-nc-nd/4.0/）

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作者簡(jiǎn)介：

黃兆軍，男，1982年生，碩士研究生，高級(jí)工程師，主要研究方向：智能控制。E-mail：hzj4735@126.com張彥佳，女，2003年生，專科，主要研究方向：電氣自動(dòng)化技術(shù)。

左曉雯，女，2002年生，?？?，主要研究方向：電氣自動(dòng)化技術(shù)。

陳澤汛，男，2002年生，專科，主要研究方向：電氣自動(dòng)化技術(shù)。