高阶CMAC神经网络及其在水下机器人运动控制中的应用

对高阶ＣＭＡＣ神经网络的结构和工作原理进行了研究,提出了中间层作用函数地址的计算方法,给出了计算高阶基函数的不同方法,利用高阶ＭＣＡＣ神经网络对水下机器人模糊深度控制器进行了学习,仿真结果显示了不同高阶基函数ＭＣＡＣ网络的不同建模能力,证明了中间层作用函数地址的计算方法正确。     

基于神经网络的无人无缆水下机器人运动建模与控制技术研究

对自主型水下机器人（ＡＵＶ）神经网络运动模型的结构进行了理论分析和探讨,提出了非完全回归型神经网络、增加积分层的输出层结构及相应的分步式学习方法。对ＡＵＶ运动过程中目标运动路径和目标运动速度的同时跟踪控制进行了系统研究。提出了由主控网络和伴随网络构成的神经网络控制器结构,给出了通过计算机模拟来生成教师样本的方法,提出了预测控制的思想。计算机仿真及水下机器人“Ｔｗｉｎ－Ｂｕｒｇｅｒ”的水池实验结果验证了本文所提出的建模方法和跟踪控制方法的有效性和可行性。     

美研发定点悬浮式潜水机器人

据《21世纪趋势》周刊报道，美国麻省理工研发出一型可悬浮在海里的潜水机器人“奥德赛4号”。 它能在深达6000米的水下活动，并能停留在任何水流中，适时调整自己的位置。同时，还能行驶到预先设定的任何目的地。