浮力驱动水下滑翔机

深度控制精度高

集成Argo与Glider的新型观测平台，通过实测数据与ASLS算法实现大深度精确深度控制。

Ping, Cheng · 曹军军 · Jialuan, Xiao · 钟一鸣 · 于曹阳

Ocean Engineering 2024

技术优势

收敛更快

ASLS算法调整协方差矩阵实现抗数据饱和，相比传统最小二乘和支持向量机辨识算法收敛速度更高。

预测误差更小

通过离散运动模型重构降低外部干扰影响，ASLS算法预测误差小于传统辨识算法。

抗数据饱和

通过调节协方差矩阵的值实现参数辨识算法的抗数据饱和功能。

应用场景

• 海洋观测：用于大深度海洋剖面观测，获取时空尺度上的科学数据。
• 水下机器人：作为水下机器人平台，提供精确深度控制能力。
• 深度控制：实现大延迟驱动系统的深度预测与控制。