【摘 要】
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针对常规反步控制方法在路径跟踪中出现的速度跳变与推进器驱动饱和等问题,将生物启发神经动力学模型应用到水下机器人路径跟踪控制中。利用生物启发神经动力学模型的渐变和
【机 构】
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上海海事大学水下机器人与智能系统实验室
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针对常规反步控制方法在路径跟踪中出现的速度跳变与推进器驱动饱和等问题,将生物启发神经动力学模型应用到水下机器人路径跟踪控制中。利用生物启发神经动力学模型的渐变和有界输出等特性,设计基于生物启发的反步路径跟踪控制器,并同传统反步跟踪控制器进行对比分析。仿真结果表明：在较大的初始跟踪误差下,所设计的跟踪控制器可以有效克服水下机器人跟踪控制中的速度跳变,避免推进器的驱动饱和,满足水下机器人推进器的推力约束。
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