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機器學(xué)習(xí)在路徑跟蹤誤差分析中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2021-03-08 03:43
  為了提高無人駕駛船舶的控制精度,使無人駕駛船能夠更好地完成探測任務(wù),有必要對無人駕駛船舶的路徑誤差與控制進行研究。本文介紹了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器算法,基于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,設(shè)計了一種無人駕駛船舶路徑跟蹤與誤差控制系統(tǒng),取得了良好的效果。 

【文章來源】:艦船科學(xué)技術(shù). 2020,42(08)北大核心

【文章頁數(shù)】:3 頁

【部分圖文】:

機器學(xué)習(xí)在路徑跟蹤誤差分析中的應(yīng)用


無人駕駛船的運動坐標系圖Fig.1Motioncoordinatesystemdiagramofunmannedvessel

模型圖,自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)元,算法


的位置信息、航行狀態(tài)信息等,由于采集過程中存在著設(shè)備誤差,信號傳輸誤差等干擾因素,本文設(shè)計了一種非線性估計濾波器,實現(xiàn)對無人駕駛船舶的狀態(tài)信息過濾。本文采用的非線性估計濾波器電路圖如圖3所示。建立非線性濾波器的數(shù)學(xué)模型為:˙ξ=Amξ+k0y0,˙S=k1(ψ)+k2y,M˙v=Dv+k1T(ψ)+k3y,y=k4+C0ξ。圖1無人駕駛船的運動坐標系圖Fig.1Motioncoordinatesystemdiagramofunmannedvessel圖2自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的神經(jīng)元模型Fig.2Neuralmodelofadaptiveneuralnetworkalgorithm圖3非線性估計濾波器電路圖Fig.3Circuitdiagramofnonlinearestimationfilter第42卷董晨,等:機器學(xué)習(xí)在路徑跟蹤誤差分析中的應(yīng)用·23·

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納杓屏艘恢址竅咝怨蘭?濾波器,實現(xiàn)對無人駕駛船舶的狀態(tài)信息過濾。本文采用的非線性估計濾波器電路圖如圖3所示。建立非線性濾波器的數(shù)學(xué)模型為:˙ξ=Amξ+k0y0,˙S=k1(ψ)+k2y,M˙v=Dv+k1T(ψ)+k3y,y=k4+C0ξ。圖1無人駕駛船的運動坐標系圖Fig.1Motioncoordinatesystemdiagramofunmannedvessel圖2自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的神經(jīng)元模型Fig.2Neuralmodelofadaptiveneuralnetworkalgorithm圖3非線性估計濾波器電路圖Fig.3Circuitdiagramofnonlinearestimationfilter第42卷董晨,等:機器學(xué)習(xí)在路徑跟蹤誤差分析中的應(yīng)用·23·

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于機器學(xué)習(xí)算法的研究熱點趨勢預(yù)測模型對比與分析——BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機與LSTM模型[J]. 李靜,徐路路.  現(xiàn)代情報. 2019(04)
[2]關(guān)于支持向量機的分類優(yōu)化算法研究[J]. 汪慧玲.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報. 2019(07)
[3]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在無人駕駛感知技術(shù)上的應(yīng)用[J]. 劉新磊,趙星洋,王琪琛.  機械研究與應(yīng)用. 2019(01)
[4]具有機器學(xué)習(xí)能力的智能車間調(diào)度系統(tǒng)[J]. 龔宇,熊光楞.  高技術(shù)通訊. 1996(06)



本文編號:3070348

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