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摘要：本发明涉及一种基于机器学习的智能转舵，属于舵机控制技术领域。包括步骤：规划船舶从当前位置回归目标路径的追踪路径，从追踪路径选取参考点作为转舵控制的误差计算基准点；通过设定参数和检测参数获取追踪偏差，基于机器学习模型对追踪偏差进行运行工况条件的修正；根据修正后的追踪偏差转换为舵机的转角，依次建立两两参考点之间的转舵控制参数表，以舵机为执行机构使用PD控制器进行控制输出；本发明通过规划追踪路径选取参考点进行追踪偏差计算，同时基于机器学习对干扰因素造成的偏差影响进行补偿，提高了路径追踪的精确度和效率。
主权项：1.一种基于机器学习的智能转舵，其特征在于：包括以下步骤：选择参考点：规划船舶从当前位置回归目标路径的追踪路径，从追踪路径选取参考点作为转舵控制的误差计算基准点；获取舵角参数：通过设定参数和检测参数获取追踪偏差，基于机器学习模型对追踪偏差进行运行工况条件的修正；目标路径追踪：根据修正后的追踪偏差转换为舵机的转角，依次建立两两参考点之间的转舵控制参数表，以舵机为执行机构使用PD控制器进行控制输出；所述选择参考点，还包括子步骤：生成追踪路径：根据船舶的当前位置和目标路径生成追踪路径；获取参考点：从生成的最优追踪路径上根据控制细度要求，设定参考点选择间距，从追踪路径起点开始选择一组舵角控制参考点；其中，所述生成追踪路径，还包括子步骤：选取目标点：设定方向差和曲率差的阈值，从目标路径上采样一组候选目标点，遍历候选目标点，筛选出方向差和曲率差都在阈值范围内的目标点，选择距离当前位置最近的点作为最终的目标点；生成初始追踪路径：根据船舶当前位置和选取的目标点，采用B样条控制点随机生成船舶初始追踪路径；搜索控制点：将B样条曲线的控制点进行编码，通过遗传算法的进化过程来搜索最佳的控制点配置，实现最优的追踪路径规划目标。
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百度查询： 零度新能源科技(广东)有限公司 基于机器学习的智能转舵
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