基于自适应神经网络的AUVs路径跟踪控制
1. 自适应神经网络在AUVs路径跟踪控制中的应用
自适应神经网络是一种基于机器学习的算法,可以实时地调整网络权值,以适应环境的变化。在AUVs路径跟踪控制中,自适应神经网络可以用来解决参数变化和不确定性问题,例如水动力阻尼引起的参数变化。
2.径向基函数神经网络(RBFNN)在路径跟踪控制中的应用
径向基函数神经网络(RBFNN)是一种特殊类型的神经网络,具有高效的学习能力和泛化能力。在路径跟踪控制中,RBFNN可以用于 unknown assessment algorithm,以评估神经网络权值的最优评估。
3. Lyapunov 稳定性理论在路径跟踪控制中的应用
Lyapunov 稳定性理论是一种数学工具,用于分析和设计稳定的控制系统。在路径跟踪控制中,Lyapunov 稳定性理论可以用于设计自适应神经网络控制器,以确保路径跟踪系统中的所有误差状态都趋于稳定。
4. 机器人路径跟踪控制的关键技术
机器人路径跟踪控制是一项复杂的技术,需要结合机器人的运动学和动力学模型,以确保机器人沿着预定的路径进行运动。在路径跟踪控制中,需要考虑机器人的速度、加速度、方向和位置等因素,以确保机器人的运动轨迹准确性。
5. 仿真结果分析
在论文中,作者提出了直线型和直线加圆弧型路径方案,并对系统施加了虚拟干扰,以验证控制器的可行性。仿真结果表明,该控制器可以有效地消除机器人非线性和模型不确定性造成的干扰。
6. 自适应神经网络控制器的设计
自适应神经网络控制器是基于 Lyapunov 稳定性理论设计的,旨在确保路径跟踪系统中的所有误差状态都趋于稳定。控制器的设计需要考虑机器人的运动学和动力学模型,以确保机器人的运动轨迹准确性。
7. 路径跟踪控制器的性能评估
路径跟踪控制器的性能评估是通过仿真实验来验证的。在论文中,作者提出了直线型和直线加圆弧型路径方案,并对系统施加了虚拟干扰,以验证控制器的可行性。仿真结果表明,该控制器可以有效地消除机器人非线性和模型不确定性造成的干扰。
8. AUVs 路径跟踪控制器的应用前景
AUVs 路径跟踪控制器有广泛的应用前景,例如在水下机器人、无人机、自动驾驶汽车等领域,可以用于实现机器人的智能化和自动化。