AMC架构控制器

无模型高精度

结合神经网络模型与传统执行器-评价器架构，无需精确动力学模型即可实现AUV三维路径跟踪控制。

马东方 · Xi, Chen · 马伟豪 · 郑华荣 · 瞿逢重

IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2024

技术优势

无需精确模型

通过神经网络模型学习状态转移函数，代替难以获取的AUV动力学模型。

跟踪精度更高

在仿真平台上与MPC及其他强化学习方法对比，取得更好的性能。

应用场景

• 水下机器人控制：为AUV提供三维路径跟踪控制器，替代基于精确模型的传统方法。
• 无人系统运动控制：用于无人系统运动控制，在无精确模型下实现路径跟踪。
• 智能体控制策略：采用AMC架构的强化学习智能体控制策略，直接输出控制指令。