以多水下机器人的编队任务为例探讨了分布式强化学习在多机器人系统中的应用模式。
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自主式水下机器人 ( AUV ) 系统是未来海洋探测和开发,以及完成各种水下智能作业任务的重要工具.
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The algorithm was applied to the control of an autonomous underwater vehicle designed by HEU.
作者运用该神经网络算法设计了水下机器人的运动控制器.
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With the help of path planning, the AUV can avoid the obstacle autonomously.
此外,因为具有了路径规划能力, 水下机器人能够自治式绕过障碍物.
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本文建立了水下机器人的多普勒 测速 声纳 仿真系统.
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This paper is of great significance for the application of GA and AUV s autonomous navigation.
本论文对于遗传算法的应用和智能水下机器人自主导航的研究有重要意义.
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水下机器人是各个运动自由度上强耦合的严重非线性系统,其精确的运动方程通常难以获得.
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