RBF网络Q-学习在水下机器人首向角锁定中的应用 |
| |
作者单位: | ;1.商丘职业技术学院 |
| |
摘 要: | 水下机器人工作环境的多变性和复杂性,对其控制系统提出了鲁棒性、自适应性等更高要求。本文研究水下机器人的运动特点,在RBF神经网络的基础上阐述Q-学习在水下机器人首向角锁定中的应用,最后将其与RBF网络控制进行仿真对比,实验结果表明本文算法控制稳定、精度高。
|
关 键 词: | RBF神经网络 Q-学习 首向角锁定 |
Application of Q-learning of RBF network in underwater robot heading angle lock |
| |
Abstract: | |
| |
Keywords: | |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|