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摘要：本发明提供一种六自由度水下无人航行器在线模型辨识方法，属于水下无人航行器的系统建模技术领域。本发明对航行器时间序列和状态变量分别采用基于操纵控制数据流的多头自注意力机制，构建水下无人航行器真实状态数据缺失的模型辨识策略，并基于此提出了编码器‑解码器结构的端到端水下无人航行器在线模型辨识深度学习方法。本发明方法可以对缺失的状态数据进行估计或重建，能够以较小的计算成本实时建立精确的六自由度水下无人航行器模型，从而保证航行器在海洋环境中能够稳定、可靠地工作。
主权项：1.一种六自由度水下无人航行器在线模型辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：推导六自由度水下无人航行器的动力学模型，将采集到的航行数据作为训练数据，输入所述六自由度水下无人航行器在线模型辨识方法中，辨识出六自由度水下无人航行器模型；步骤2：在时间序列和所述六自由度水下无人航行器的状态变量间，分别针对时间序列和航行器状态变量构建基于操纵控制数据流的多头自注意力机制，挖掘数据中时间序列相关性、状态变量间相互依赖性和非线性关系、环境影响的隐含信息；步骤3：构建真实状态数据缺失的辨识策略；对缺失的状态数据进行估计或重建；步骤4：构建端到端的编码器-解码器结构，解码器的输出即为所述六自由度水下无人航行器当前的状态，以此获取辨识结果；所述端到端的编码器-解码器结构包括：编码器和解码器。
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百度查询： 东北大学 一种六自由度水下无人航行器在线模型辨识方法
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