小脑模型神经网络：水下机器人运动控制的关键

本论文深入探讨了人工智能在水下机器人领域的具体应用，特别是在小脑模型神经网络控制器在开架式遥控水下机器人——堤坝综合检测机器人（简称GDROV）中的重要角色。作者王珏，攻读硕士学位的专业为船舶与海洋结构物设计，其研究目标旨在解决堤坝检测中的关键问题，如确保机器人载体的平稳运动以及精确的探测距离和方位，这对于堤坝安全评估具有实际价值。 探坝机器人面对复杂的水下环境和未知因素，经济性、安全性是设计时必须考虑的关键要素。通过仿真系统进行运动控制器的设计和调试显得尤为关键。作者首先针对GDROV的开架式框架结构，采用了经验公式估算方法来计算其水动力系数，这是建立仿真系统的基础。 论文的核心内容分为两个部分：一是构建开架式水下机器人仿真系统，这包括详细研究如何通过经验公式获取机器人在水中的动态特性；二是对开架式水下机器人的运动控制进行深入研究。在运动控制部分，人工神经网络和联想记忆神经网络的原理被深入剖析，特别是小脑模型神经网络，因其对处理非线性、耦合系统的优势而被选为控制策略。这种控制方法能够有效应对水下环境的复杂性。 小脑模型神经网络以其独特的结构和学习能力，能够实时适应和优化机器人运动控制，从而提高精度和稳定性。论文不仅提供了仿真结果，还通过实际的水池试验验证了小脑模型神经网络控制技术的有效性和优越性。关键词包括“开架式水下机器人”、“人工神经网络”、“联想记忆神经网络”以及“小脑模型神经网络”，这些都是论文研究的核心概念和技术。 该论文展示了如何将人工智能技术，特别是小脑模型神经网络，应用于实际的水下机器人系统中，以提升其在堤坝检测任务中的性能，这对推进水下机器人技术的发展和实际应用具有重要的学术价值和实践意义。