この論文では、ASVの制御システム開発において、変更点検出と深いKoopman学習を組み合わせたC3Dフレームワークが提案されました。シミュレーションと実世界の実験的検証を通じて、提案手法の性能が明らかになりました。シミュレーション結果では、再学習されたモデルを用いるC3Dが他のコントローラーに比べて優れており、位置誤差が1.9m未満、方向誤差が9.7°未満に達しています。実世界でのテストでも、平均位置誤差が1.6m未満、方向誤差が12.8°未満で安定した結果を示しています。今後の展望としては、システムモデルの改善やMPC(Model Predictive Control)の導入などが挙げられます。
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