31、基于近似线性化的自主车辆控制

基于近似线性化的自主车辆控制

1. 引言

在自主水下航行器(AUV)和垂直起降飞机(VTOL)的控制中,由于系统的非线性和不确定性,实现精确控制是一个具有挑战性的问题。本文将介绍基于近似线性化的控制方法,用于解决 AUV 和 VTOL 的控制问题。

2. 自主水下航行器(AUV)的控制
2.1 AUV 的运动学和动力学模型

AUV 的联合运动学和动力学模型可以表示为以下状态空间形式:
- 状态变量定义为 (x = [x_1, x_2, x_3, x_4, x_5, x_6]^T = [x, y, \psi, u, v, r]^T),其中 ((x, y)) 是 AUV 重心的笛卡尔坐标,(\psi) 是航向角,(u) 和 (v) 分别是纵荡和横荡速度,(r) 是横摇角的变化率。
- 控制输入定义为 (u = [u_1, u_2, u_3]^T = [F_u, F_v, F_r]^T),其中 (F_u)、(F_v) 和 (F_r) 是推力向量。

状态空间模型如下:
(\dot{x} 1 = x_4 \cos(x_3) - x_5 \sin(x_3))
(\dot{x}_2 = x_4 \sin(x_3) + x_5 \cos(x_3))
(\dot{x}_3 = x_6)
(\dot{x}_4 = \frac{M
{\dot{v}}}{M_{\dot{u}}} x_5 x_6 - \frac{X_u}{M_{\dot{u}}} x_4 - \frac{D_u}{M_{\dot{u}}} x_4 |x_4| + \frac{u_1}{M_{\dot{u}}}

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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