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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Igor Astrov (Tallinn University of Technology) Ennu Rüstern (Tallinn University of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
560 - 564 (5page)

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This paper focuses on a critical component of the situational awareness (SA), the neural control of depth flight of an autonomous underwater vehicle (AUV). Constant depth flight is a challenging but important task for AUVs to achieve high level of autonomy under adverse conditions. The fundamental requirement for constant depth flight is the knowledge of the depth, and a properly designed controller to govern the process. With the SA strategy, we proposed a two stage depth control procedure using two adaptive neural networks to address the dynamics variation and performance requirement difference in various stages of AUV’ trajectory for a nontrivial mid-small size AUV “2D4” model. Two adaptive neural network controllers are designed for fast and stable diving maneuvers of this AUV model. This hybrid control strategy for chosen AUV model has been verified by simulation of diving maneuvers using software package Simulink and demonstrated good performance for fast SA in real-time search-and-rescue operations.
#Autonomous underwater vehicles #depth control #neural networks #simulation #situational awareness

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. AUV MODEL
3. AUV’S POSITION VECTOR
4. SIMULATION
5. CONCLUSIONS
REFERENCES

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