Efficient Navigation of a Robotic Fish Swimming Across the Vortical Flow Field

要約

渦流場を効率的に移動することは、さまざまなロボット用途において大きな課題となります。
渦流の動的で非定常な性質は、水中ロボットの制御を妨げることが多く、流体力学環境でのロボットの動作を複雑にします。
正確なモデリングに依存する従来の制御方法は、非定常流体力学によって引き起こされる流体構造相互作用 (FSI) の複雑さのため、これらの設定では失敗します。
この研究では、渦流を泳ぐロボット魚の効率的なナビゲーションを可能にする、データ駆動型の方法でトレーニングされた深層強化学習 (DRL) アルゴリズムを提案します。
私たちが提案するアルゴリズムには LSTM アーキテクチャが組み込まれており、多くの場合センサーの制限による部分的な観測の問題に対処するために、最近のいくつかの連続した観測を状態として使用します。
浸漬境界格子ボルツマン法 (IB-LBM) を利用して、均一な流れの中に固定円柱を配置することによって作成されたカルマン渦ストリート内でのナビゲーションの数値研究を紹介します。
目的は、ロボット魚を訓練して効率的なナビゲーション方針を発見し、さまざまな初期位置からカルマン渦の通りを渡って指定された目標地点に到達できるようにすることです。
トレーニング後、魚はさまざまな初期位置からターゲットに迅速に到達する能力を実証し、提案したアルゴリズムの有効性と堅牢性を示しています。
結果の分析により、ロボット魚が渦によって引き起こされる速度の増加と圧力差を利用してターゲットに到達できることが明らかになり、複雑な流体力学環境でのナビゲーションを強化する際の私たちの提案したアルゴリズムの可能性が強調されます。

要約(オリジナル)

Navigating efficiently across vortical flow fields presents a significant challenge in various robotic applications. The dynamic and unsteady nature of vortical flows often disturbs the control of underwater robots, complicating their operation in hydrodynamic environments. Conventional control methods, which depend on accurate modeling, fail in these settings due to the complexity of fluid-structure interactions (FSI) caused by unsteady hydrodynamics. This study proposes a deep reinforcement learning (DRL) algorithm, trained in a data-driven manner, to enable efficient navigation of a robotic fish swimming across vortical flows. Our proposed algorithm incorporates the LSTM architecture and uses several recent consecutive observations as the state to address the issue of partial observation, often due to sensor limitations. We present a numerical study of navigation within a Karman vortex street, created by placing a stationary cylinder in a uniform flow, utilizing the immersed boundary-lattice Boltzmann method (IB-LBM). The aim is to train the robotic fish to discover efficient navigation policies, enabling it to reach a designated target point across the Karman vortex street from various initial positions. After training, the fish demonstrates the ability to rapidly reach the target from different initial positions, showcasing the effectiveness and robustness of our proposed algorithm. Analysis of the results reveals that the robotic fish can leverage velocity gains and pressure differences induced by the vortices to reach the target, underscoring the potential of our proposed algorithm in enhancing navigation in complex hydrodynamic environments.

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