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本发明提供一种基于神经网络的无人船控制方法及其系统,将姿态信息(ωy,ax,az,vx,vz,δ,γ)以及无人船的左右电机实际功率数据作为训练样本对神经网络模型进行预训练,上述姿态信息(ωy,ax,az,vx,vz,δ,γ)可以反映水流、风速和惯性的影响,故神经网络模型对水流、风速、惯性的泛化能力强,通过该神经网络模型的输出可以对无人船进行精确控制,无需采用动力学模型和PID控制算法,经过测试,本发明在直线行驶和90度以内转弯时都能达到较好的跟踪轨迹。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112346454 A
(43)申请公布日 2021.02.09
(21)申请号 202011168949.4
(22)申请日 2020.10.28
(71)申请人 博康智能信息技术有限公司
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