【摘 要】
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随着人们对海洋探索的不断深入,开发一种自主性强、灵活度高、可重构的智能浮体(ASV)至关重要。文中以四推进器ASV为研究对象,建立了其动力学模型,基于概率推理的学习控制算法设计了控制器,并进行了定点控制和轨迹跟踪的仿真实验。仿真结果表明:ASV仅需进行少量的实验即可获得自主学习控制策略,在有水流扰动或采用近似动力学模型时,能够实现对其的运动控制,从而验证了文中算法的有效性。
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随着人们对海洋探索的不断深入,开发一种自主性强、灵活度高、可重构的智能浮体(ASV)至关重要。文中以四推进器ASV为研究对象,建立了其动力学模型,基于概率推理的学习控制算法设计了控制器,并进行了定点控制和轨迹跟踪的仿真实验。仿真结果表明:ASV仅需进行少量的实验即可获得自主学习控制策略,在有水流扰动或采用近似动力学模型时,能够实现对其的运动控制,从而验证了文中算法的有效性。
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