新框架利用海试数据模拟AUV机动

研究人员开发了一种新的微分复合逼近框架，用于利用海试数据对自主水下航行器（AUV）的机动进行建模。该框架联合校准多项式基分量和数据自适应分量，从而能够更准确地预测AUV行为。采用具有灵敏度感知机制的基于梯度的协同校准方法和神经网络残差分量进行预测。该系统还包含一个用于估计和补偿洋流影响的程序，以改进学习目标。使用7米AUV的海试数据进行的评估表明，与现有方法相比，轨迹和速度预测得到了改进。 AI

影响 该框架通过实现更好的实时建模和预测，有望提高自主水下航行器运行的准确性和效率。

排序理由 该条目是一篇学术论文，详细介绍了用于AUV机动建模的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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