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申请/专利权人:西北工业大学太仓长三角研究院
摘要:本发明公开了一种基于RBF神经网络的水下机器人运动控制方法,包括以下步骤:构筑地球坐标系,在坐标系下构建水下机器人的动力学模型;基于所述动力学模型,设计水下机器人的理论控制律;获取水下机器人的实际控制律,并基于实际控制律与理论控制律之间的等量关系,获得动力学模型中的不精确部分模型;基于RBF神经网络对所述不精确部分模型进行自适应逼近;基于自适应逼近后的不精确部分模型对理论控制律进行修正,获得修正后的控制律;基于修正后的控制律对水下机器人的运动进行控制。本发明的控制方法可以有效的提高控制的精度、鲁棒性和自适应性,实现水下机器人作业过程中的姿态稳定以及精准控制。
主权项:1.一种基于RBF神经网络的水下机器人运动控制方法,其特征在于,包括以下步骤:构筑地球坐标系,在坐标系下构建水下机器人的动力学模型;基于所述动力学模型,设计水下机器人的理论控制律;获取水下机器人的实际控制律,并基于实际控制律与理论控制律之间的等量关系,获得动力学模型中的不精确部分模型,并对所述不精确部分模型进行自适应逼近;基于自适应逼近后的不精确部分模型对理论控制律进行修正,获得修正后的控制律;基于修正后的控制律对水下机器人的运动进行控制。
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权利要求:
百度查询: 西北工业大学太仓长三角研究院 一种基于RBF神经网络的水下机器人运动控制方法
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