基於確定學習方法的無人水面艇智慧型控制研究

《基於確定學習方法的無人水面艇智慧型控制研究》是依託華南理工大學，由戴詩陸擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於確定學習方法的無人水面艇智慧型控制研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：戴詩陸
• 依託單位：華南理工大學

項目摘要

在不可預測的動態海洋環境裡，無人水面艇通常需要具有良好的自適應、自學能力及快速精確的控制能力來確保自身安全並完成複雜的工作任務。智慧型是無人水面艇的基本特徵和技術難點之一。本項目針對未知海洋動態環境下無人水面艇的軌跡跟蹤控制與學習問題，擬提出穩定的自適應神經網路控制方法來實現無人艇控制系統閉環動態的局部準確神經網路辨識（知識獲取）、並將所學知識以常值神經網路權值的方式進行表達和存儲。在此基礎上，擬利用所學知識提出基於動態模式的無人水面艇智慧型控制方法。該方法將把不同類別的無人艇控制情形定義為不同的動態模式，並對不同的控制情形進行學習和分類；當新的控制情形出現時，採用動態模式估計器來迅速判斷是否與曾學習過的控制情形（即經驗）相似，並採用切換控制技術選用包含相應知識的神經網路控制器進行控制，實現無人艇快速準確的跟蹤控制性能。本項目的研究將為無人艇智慧型控制理論的發展做出有意義的貢獻。

結題摘要

在不可預測的動態海洋環境裡，無人水面艇通常需要具有良好的自適應、自學能力及快速精確的控制能力來確保自身安全並完成複雜的工作任務。智慧型是無人水面艇的基本特徵和技術難點之一。近年來，人工智慧尤其是深度學習在圖像處理、語音識別等多個領域取得了重要突破。然而，當前人工智慧領域取得的進展主要針對靜態或平穩環境下的學習及識別問題，對動態環境下的學習與識別的研究進展還十分有限。具有自主學習能力的智慧型控制應具備在動態的反饋控制過程中自主獲取知識、及把所學到的知識用於閉環穩定控制並提高系統的性能等能力。本項目基於確定學習方法研究了未知海洋動態環境下無人水面艇控制系統閉環動態的局部準確神經網路辨識學習與智慧型自主控制問題。根據項目計畫書，本項目已完成了計畫任務，獲得的主要研究成果包括：（1）針對無人艇的模型不確定性和風浪流等外部干擾影響，提出了基於自適應神經網路控制方法對無人水面艇的模型不確定進行線上學習的方法，並構造了擾動觀測器對外界風浪流干擾進行線上估計與補償；（2）基於確定學習理論提出了單個無人艇控制系統閉環動態的局部準確神經網路辨識方法；（3）利用所學知識提出了基於動態模式的無人艇系統的智慧型自主控制方法，實現了無人艇快速準確的跟蹤控制性能。項目組發表基金標註科研論文 39 篇，其中SCI 論文26 篇（IEEE 彙刊長文 8 篇、ESI 高被引論文2篇）；申請國家發明專利 6 項。本項目的研究擴展了確定學習理論，為我國無人艇的智慧型自主控制方法提供關鍵技術儲備。