一种针对多场景随机化动力学仿真与DNN代理模型的无人艇路径跟踪方法

本发明公开了一种针对多场景随机化动力学仿真与DNN代理模型的无人艇路径跟踪方法，包括以下步骤：基于真实海洋统计模型随机生成多组海况参数；在每组海况参数下，通过改变控制器参数与滤波器系数的组合，进行无人艇动力学仿真，记录误差指标；将控制器参数、滤波器系数和海况参数作为输入，将误差指标作为输出，将输入与对应的输出作为一组训练样本；构建以海况参数和控制器参数为输入，以误差指标为输出的深度神经网络模型，利用训练样本对深度神经网络模型进行训练，得到预测误差指标的代理模型；根据误差指标预测值，采用粒子群优化算法对无人艇的控制器参数或滤波器系数进行自动调整。