水下机器人建模与鲁棒控制技术研究

"人工智能-机器学习-水下机器人建模与鲁棒控制研究.pdf" 这篇PDF文档涉及的主题是人工智能和机器学习在水下机器人建模与鲁棒控制中的应用。水下机器人，特别是无人自主水下机器人（AUV），在海洋探测、资源开发以及军事活动中扮演着越来越重要的角色。随着技术的快速发展，AUV成为了获取海洋环境数据的主要工具。 水下机器人的运动控制是其性能的关键，涉及到两个主要方面：精确的水动力模型和高效的鲁棒控制策略。水动力模型的准确性对于减少模型参数不确定性、提升控制系统性能至关重要。然而，构建这样的模型是一项挑战，特别是在处理外形复杂的水下机器人时，获取准确的动力和水动力参数尤为困难。 水下机器人的动力学特性与陆地机器人或飞行器有显著区别。首先，这些模型是非线性的，这给控制器设计带来了复杂性。二次阻尼效应会导致传统控制策略的性能下降。其次，在实际操作中，水下机器人会遇到各种不确定性和环境干扰，如水流、水压变化等，这些都需要通过鲁棒控制技术来应对，以确保机器人的稳定性和任务完成能力。 鲁棒控制旨在设计控制器，使其在面临模型不确定性、外部扰动或内部动态变化时仍能保持良好的性能。在水下机器人控制中，可能需要采用如滑模控制、自适应控制或模糊逻辑控制等鲁棒控制方法，以适应水下环境的不可预测性。 这份文档深入探讨了如何利用人工智能和机器学习技术来改进水下机器人的建模过程，以及如何设计鲁棒控制器以增强其在复杂水下环境中的导航和定位能力。它不仅涵盖了理论分析，可能还包括实验验证和实际应用案例，为水下机器人技术的进步提供了有价值的参考。