Model1000水下机器人容错控制

摘要

针对复杂海洋环境中水下机器人的可靠性问题，将在线学习的RCMAC递归小脑神经网络应用于水下机器人时变、非线性故障的辨识和容错控制中。在OUTLANDROV水下机器人Model1000上设置各种传感器和推进器故障进行水下故障辨识和容错控制实验，实验结果证明了RCMAC网络在水下机器人故障辨识和容错控制中的有效性。