【摘 要】
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考虑水下机器人运动控制系统的输入输出均为随时间连续变换的过程量,在过程神经元模型的基础上,结合S函数和预先规划的思想,提出一种过程神经元运动控制模型.在参数学习过程
【机 构】
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哈尔滨工程大学船舶工程学院,哈尔滨工程大学水下机器人技术国防科技重点实验室,
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考虑水下机器人运动控制系统的输入输出均为随时间连续变换的过程量,在过程神经元模型的基础上,结合S函数和预先规划的思想,提出一种过程神经元运动控制模型.在参数学习过程中,引入遍历性的渐变混沌噪声,以增强控制全局的优化能力.海浪和海流外界干扰下机器人仿真实验验证了该方法的有效性,取得了满意的结果.
Considering that the input and output of underwater robot motion control system are all continuous process variables with time, a process neuron motion control model is proposed based on the process neuron model and S-function and pre-planning. In the process of learning, ergodic noise of ergodicity is introduced to enhance the optimization ability of global control.A robot simulation experiment under the influence of waves and ocean currents has verified the effectiveness of the proposed method and achieved satisfactory results.
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