Due to the enormous technological improvements obtained in the last decades it is possible to use robotic vehicles for underwater exploration. This work describes the development of a dynamic positioning system for remotely operated underwater vehicles based. The adopted approach is developed using Lyapunov Stability Theory and enhanced by a neural network based algorithm for uncertainty and disturbance compensation. The performance of the proposed control scheme is evaluated by means of numerical simulations.
翻译：由于过去几十年取得的巨大技术改进,有可能使用机器人潜水器进行水下勘探,这项工作描述了为遥控潜水器开发动态定位系统的情况,采用的方法是使用Lyapunov稳定理论开发的,并通过基于神经网络的不确定和扰动补偿算法加以加强。
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神经网络（Neural Networks）是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛，以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交，有助于全面的神经网络研究，从行为和大脑建模，学习算法，通过数学和计算分析，系统的工程和技术应用，大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流，并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此，神经网络编委会代表的专家领域包括心理学，神经生物学，计算机科学，工程，数学，物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学，神经科学，学习系统，数学和计算分析、工程和应用。
官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月4日
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