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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供基于在线建模和模型预测控制的水下机器人轨迹跟踪方法，属于水下机器人控制的技术领域。本发明方法包括离线部分和在线部分。离线部分先通过模糊c‑均聚类算法对水下机器人水平运动的离线数据进行聚类，并记录每一簇的中心。然后根据所推导的偏航模型非参数形式通过最小二乘支持向量建立每一类的离线非参模型。在线部分中通过设计了一种数据选择窗结构，对水下机器人的偏航模型进行在线更新，这样做提高了对于数据的利用率，并降低了切换模型预测时产生的误差，进而通过引入模型预测控制方法解决轨迹跟踪问题，其中模型预测控制所用的预测模型即为在线建立的AUV偏航模型。
主权项：1.基于在线建模和模型预测控制的水下机器人轨迹跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集水下机器人的离线数据，通过模糊c-均值算法计算每一个数据的隶属度，并将数据分类为k簇；步骤2：根据Abkowitz整体型模型推导出水下机器人偏航模型的非参数模型形式；步骤3：根据所述非参数模型形式并利用最小二乘支持向量机LS-SVM算法建立每一类的离线非参模型；步骤4：记录当前时刻采样的状态变量，并计算该时刻数据属于每一簇的隶属度；步骤5：通过所设计的数据选择窗结构对每一簇中的训练数据进行筛选，并通过LS-SVM算法更新隶属度最大簇的模型；步骤6：建立约束条件和代价函数，应用在线建立的水下机器人偏航预测模型并根据约束条件和代价函数进行滚动优化，求解出舵角。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 基于在线建模和模型预测控制的水下机器人轨迹跟踪方法
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