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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请涉及一种融合深度学习的无人艇模型预测控制方法和装置，该方法通过获取无人艇的目标状态数据，然后根据目标状态数据构建无人艇的优化动力学模型，以及根据优化动力学模型对无人艇的初始动力学模型进行优化，得到目标动力学模型，再根据目标动力学模型控制无人艇进行运动。上述方法通过优化动力学模型对现有的初始动力学模型进行优化，得到目标动力学模型，相比于现有的动力学模型，上述方法中利用优化后的目标动力学模型进行无人艇控制时，能够准确的实现无人艇的控制，可以一定程度上提高无人艇的动力学模型的控制精度。
主权项：1.一种融合深度学习的无人艇模型预测控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取无人艇的目标状态数据；根据所述目标状态数据构建所述无人艇的优化动力学模型；根据所述优化动力学模型对所述无人艇的初始动力学模型进行优化，得到目标动力学模型；根据所述目标动力学模型控制所述无人艇进行运动。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 融合深度学习的无人艇模型预测控制方法和装置
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