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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 总被引:3,自引:1,他引:2
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。 相似文献
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水下机器人非完全回归型神经网络运动模型的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了基于神经网络建立水下机器人(AUV)运动模型的方法,提出以非完全回归形式来表现输入输出变量的时序列影响和输出层向输入层回归的封闭式结构以实现运动模型的模拟机能,并给出了相应的训练和学习方法。此外,又提出了对输出层增加积分环节及神经网络输入输出变量进行正规化处理的方法。计算机的仿真及实际水下机器人“PW45”的建模结果,表明本文所提出的建模方法的有效性和可行性。 相似文献
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