基于DRNN-S控制的AUV三维轨迹跟踪方法
Ship Science and Technology（2021）
摘要
本文基于对角回归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Networks,DRNN)和自适应S面控制器与虚拟目标法,研究了欠驱动自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的三维轨迹跟踪控制问题,并讨论了该非线性无模型控制器的效果.首先给出六自由度欠驱动AUV的动力学模型,之后建立三维轨迹跟踪运动误差方程.为验证轨迹跟踪效果,基于DRNN-S控制器进行了运动仿真.该控制器无需先验动力学模型信息,具有一定的鲁棒性,并能较好地克服模型不确定带来的影响.仿真结果显示,DRNN-S控制器能以较高精度完成欠驱动AUV三维曲线轨迹跟踪任务.
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