Например, Бобцов

ФИЗИЧЕСКИ СОГЛАСОВАННЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ ДОЛГОСРОЧНОГО РОБАСТНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОДВОДНЫХ РОБОТОВ

Аннотация:

Моделирование динамики подводных роботов представляет собой сложную задачу из-за наличия как параметрических и функциональных неопределенностей, связанных с взаимодействием с вязкой средой, априорной неопределенностью и варьируемостью динамических параметров системы, а также громоздкостью первопринципных моделей и сложностью организации процедур идентификации. Предлагается использовать нейросетевую параметризацию обыкновенных дифференциальных уравнений на основе порт-гамильтонова формализма для получения точных и вычислительно эффективных динамических моделей подводных роботов, которые могут быть использованы как для прогнозирования траекторий и дальнейшего комплексирования с данными бортовых сенсоров при построении систем локализации, так и для синтеза регуляторов. Данный подход позволяет учитывать как физическую структуру системы, так и влияние неопределенностей, приводя к созданию физически обоснованных основанных на данных описаний сложной нелинейной динамики. Сравнение предложенного метода с классическими подходами к идентификации и динамическому моделированию систем на реальных данных, собранных с подводного робота, показывает преимущества полученного результата по точности предсказания и ее сохранении при прогнозировании на длинных временных горизонтах.

Ключевые слова:

Статьи в номере