基于AI的水下推进控制方法

本申请提供一种基于AI的水下推进控制方法，应用于水下机器人的水下推进系统，水下推进系统包含k个推进器，所述方法包括：获取水下机器人的实时状态和期望状态；基于水下机器人的实时状态，确定出水下推进系统的动态方程和动力学模型；基于水下机器人的实时状态和期望状态，以及水下推进系统的动态方程和动力学模型，通过基于神经网络的控制律，确定出水下推进系统的驱动信号，以通过驱动信号驱动水下推进系统中每个推进器的运行。通过水下推进系统的动态方程和动力学模型，可以精确地描述水下推进系统的动态行为，从而提高控制精度。引入神经网络使控制策略能够适应复杂多变的水下环境，在保证控制效率的基础上，进一步优化控制的稳定性。