RBF网络Q-学习在水下机器人首向角锁定中的应用

摘要

水下机器人工作环境的多变性和复杂性,对其控制系统提出了鲁棒性、自适应性等更高要求。本文研究水下机器人的运动特点,在RBF神经网络的基础上阐述Q-学习在水下机器人首向角锁定中的应用,最后将其与RBF网络控制进行仿真对比,实验结果表明本文算法控制稳定、精度高。