【摘 要】
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无人水面艇(USV)目标路径跟踪优化控制研究是为了实现自主、准确、快速的路径跟踪。时变风干扰是无人艇目标路径跟踪过程中不可忽略的环境因素,在时变风干扰的影响下采用变船
【机 构】
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上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51309148)
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无人水面艇(USV)目标路径跟踪优化控制研究是为了实现自主、准确、快速的路径跟踪。时变风干扰是无人艇目标路径跟踪过程中不可忽略的环境因素,在时变风干扰的影响下采用变船长比(LOS-PD)控制方法会产生较大的跟踪误差,因此无人水面艇目标路径跟踪优化控制的难点技术之一是有效抵抗时变风干扰的影响。针对上述问题,提出了一种基于神经网络的电压控制量学习算法。通过在时变风干扰下采用LOS-PD控制方法经过多次调参后得到大量先验数据,利用这些数据对神经网络进行训练,得到了一组从距离偏差、角速度、风速大小、目标路径方向的
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