一种三维未知环境下数模协同驱动的AUV最优艏向控制方法

本发明公开了一种三维未知环境下数模协同驱动的AUV最优艏向控制方法，该方法首先建立未知时变海流环境下欠驱动AUV的三维六自由度运动学模型和动力学模型，并设计滑模控制器。其次针对滑模控制器在三维未知海流环境中受到的干扰力，设计PPO强化学习算法的补偿方案，并构建状态空间、动作空间和奖励函数，以及演员网络和评价者网络，对AUV进行训练。训练完成后，强化学习根据欠驱动AUV在当前三维未知时变海流影响下的位置和速度，实时输出滑模控制中干扰力补偿，由滑模控制器输出最终控制量。本发明提高了滑模控制在复杂海流环境中的精度和鲁棒性，实现水下自主航行器在三维空间中的环境最优艏向定位控制。