无人水面舰艇单自由度模型的在线估计方法集合：应用理论和八辆车的初步实地结果
摘要：无人表面载具（USVs）在线系统识别的三种流行方法的实验评估：证明稳定的浅层递归神经网络（RNN），自适应识别（AID）和递归最小二乘法（RLS） 是研究学员们所实现的方法。这些算法在八个USVs上部署了30个小时的在线估计。在线训练期间，将RNN的损失函数增加了违反RNN稳定性的足够条件的成本。此外，我们还描述了一种有效的方法来计算RNN的平衡点，以及对这些点的稳定性特性进行分类。我们发现AID方法在在线预测环境中的平均绝对误差最低，但加权集成在离线处理中的误差更低。
作者：Tyler M. Paine and Michael R. Benjamin
论文ID：2308.00782
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-04