AUV神经网络水平面航迹跟踪控制研究的开题报告_第1页
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AUV神经网络水平面航迹跟踪控制研究的开题报告一、选题背景自主水下机器人（AUV）作为一种重要的水下工具，已广泛应用于海洋勘探、海洋地质、资源开发、生态环境监测等领域。在AUV中，水平面航迹控制系统是至关重要的一环，其目的在于将AUV控制在设定的水平面轨迹上。为了保证控制系统的快速响应、鲁棒性和精度，传统的控制方法已无法满足需求。因此，基于神经网络的控制方法被广泛应用于AUV的航迹控制中，在实现高性能的同时，提高了控制系统稳定性和适应性。本文旨在针对AUV水平面航迹控制问题，提出一种基于神经网络的水平面航迹跟踪控制方法，以提高控制系统的性能和智能化水平，为AUV在海洋环境中的应用提供技术支持。二、研究内容1.AUV水平面航迹控制系统以及控制需求分析本部分主要介绍AUV水平面航迹控制系统的结构、控制流程以及控制系统的需求分析。包括传统的PID控制方法的不足之处，对神经网络控制方法的介绍以及该控制方法的优点。2.AUV水平面航迹控制中的神经网络建模本部分主要介绍在AUV水平面航迹控制中采用的神经网络建模方法以及神经网络的选择原则。主要包括神经网络结构的选择、神经元激活函数的选择以及训练算法的选择等。3.基于神经网络的水平面航迹跟踪控制算法设计本部分主要介绍基于神经网络的水平面航迹跟踪控制算法的设计过程，包括各个模块的设计方法、控制算法的设计思路以及系统的仿真分析等。4.系统实现与实验分析本部分主要介绍系统的实现过程以及实验分析。根据所提出的控制算法，实现AUV水平面航迹控制系统，并进行实验和分析，以验证所提出的方法的有效性和优越性。三、研究意义针对AUV水平面航迹控制问题，本文提出了一种基于神经网络的控制方法，用以提升控制系统的性能和智能化水平。该方法不仅可以提高控制系统的鲁棒性和精度，而且可以适应不同的海洋环境，在实际应用中具有重要意义。四、研究方法1.文献调研法：通过文献调研，了解目前AUV水平面航迹控制的现状以及基于神经网络的水平面航迹控制方法的优点。2.模型建立法：通过建立AUV水平面航迹控制模型以及基于神经网络的模型，研究神经网络在航迹控制中的能力和适应性。3.算法设计法：基于神经网络的特点，设计出适合航迹控制的算法，并进行仿真分析和实验验证。五、论文进展计划1.第一阶段（2022年6月-2022年10月）：文献调研和模型建立2.第二阶段（2022年11月-2023年3月）：基于神经网络的航迹控制算法设计3.第三阶段（2023年4月-2023年8月）：系统实现与实验分析4.第四阶段（2023年9月-2023年12月）：论文撰写和答辩六、预期成果1.提出一种基于神经网络的AUV水平面航迹控制方法，以提高控制系统的性能和智能化水平。2.通过仿真和实验验证，证明所提出的方法

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