基于神經網絡的多水下機器人協(xié)調控制方法研究.pdf

1、21世紀是海洋的世紀.海洋對于人類的發(fā)展和社會進步將起到至關重要的作用.自主式水下機器人(AUV)系統(tǒng)是未來海洋探測和開發(fā),以及完成各種水下智能作業(yè)任務的重要工具.作為水下機器人技術中的關鍵技術,研究如何實現水下機器人運動的精確控制以及多機器人系統(tǒng)控制具有重要意義.本文首先研究了神經網絡技術在水下機器人運動控制中的應用,為多機器人的協(xié)調控制提供基本技術保障.研究的重點在于通過優(yōu)化神經網絡算法以提高網絡學習的收斂速度和提高網絡學習的穩(wěn)定性

2、.實驗證明,設計的神經網絡控制器具有良好的控制效果,為水下機器人的運動控制開辟了一種新的思路和設計方案,這對研究自主式水下機器人的智能控制起到積極的推動作用.其次我們對多水下機器人系統(tǒng)的分布式控制進行了探索性的研究,多水下機器人系統(tǒng)的群體組織方式與機器人混合控制結構,機器人之間的行為協(xié)調是本文的研究重點.試驗的結果表明基于混合結構的行為協(xié)調可以構建一個有效的多機器人分布式控制系統(tǒng),強化學習的引入使得系統(tǒng)可以得到較好的優(yōu)化結果.絕大部分的