摘要

本文由Nishesh Singh等人撰写，探讨了在行星探索中，特别是在火星探索中，如何通过深度强化学习实现新型闭链五杆主动悬挂系统的自主控制。文章针对火星车在崎岖地形中的稳定性和高效穿越能力问题，提出了一种结合软演员-评论家（SAC）算法和比例积分微分（PID）控制的新型悬挂系统。该系统能够根据周围障碍物的距离、障碍物的高度以及车体的姿态，精确控制悬挂系统的控制链路，从而在Gazebo环境中进行模拟验证。

原理

本文提出的悬挂系统基于一个改进的五杆机制，通过深度强化学习中的软演员-评论家（SAC）算法进行控制。SAC算法是一种策略梯度方法，特别适用于连续动作空间，它通过最大化累积奖励和策略的熵来训练智能代理。在本文中，SAC算法被用来预测火星车控制链路在遇到障碍时所需的角度，并通过PID控制实现这些角度的精确执行。这种结合了SAC和PID的控制策略，使得悬挂系统能够主动适应不同的地形和障碍，提高了火星车的稳定性和穿越能力。

流程

文章详细描述了悬挂系统的工作流程，包括在Gazebo环境中创建模拟环境、使用统一机器人描述格式（URDF）和模拟描述格式（SDF）来定义和模拟五杆机制、以及通过gym-gazebo接口将OpenAI Gym与Gazebo环境集成。在训练过程中，火星车根据当前的姿态（如俯仰和横滚角度）、与障碍物的距离和障碍物的高度等状态信息，通过SAC算法生成控制链路的动作，这些动作通过PID控制器转化为实际的机械动作，帮助火星车克服障碍。

应用

本文提出的主动悬挂系统不仅适用于火星探索，还可以扩展到其他行星探索任务以及地球上的恶劣环境探测。随着深度强化学习技术的进一步发展，这种基于SAC的悬挂系统有望实现更高的自主性和适应性，为未来的太空探索和地球应用提供强大的技术支持。