仿生欠驱动水下机器人，用强化学习实现低能耗游动，适合生态监测。
Underactuated Biomimetic Autonomous Underwater Vehicle for Ecosystem Monitoring
- 基于仿生设计，仅通过尾部摆动实现运动，减少控制复杂度。
- 在FishGym仿真中验证了强化学习驱动的稳定游动行为。
- 适用于海洋与淡水环境的长期生态监测任务。
本文提出一种适用于海洋和淡水环境生态系统监测的欠驱动仿生水下机器人。我们更新了类鱼机器人的机械结构设计，并提出通过强化学习获得的最小化驱动行为。介绍了尾部摆动机构的初步机械设计，并在FishGym仿真平台上展示了游泳行为，后续将在此平台测试强化学习技术。
原文摘要 · Abstract (English)
In this paper, we present an underactuated biomimetic underwater robot that is suitable for ecosystem monitoring in both marine and freshwater environments. We present an updated mechanical design for a fish-like robot and propose minimal actuation behaviors learned using reinforcement learning techniques. We present our preliminary mechanical design of the tail oscillation mechanism and illustrate the swimming behaviors on FishGym simulator, where the reinforcement learning techniques will be tested on
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