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| 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 |
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