Lyapunov-based model predictive control for dynamic positioning of autonomous underwater vehicles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel Lyapunov-based model predictive control (LMPC) framework for the dynamic positioning (DP) control of autonomous underwater vehicles (AUVs). Due to the optimization essential, LMPC can explicitly consider the practical constraints on the real system and generate the best possible DP control. Meanwhile, taking advantage of the existing Lyapunov-based DP controller, a contraction constraint can be imposed to the formulated optimal control problem, which guarantees the closed-loop stability. In addition, the thrust allocation (TA) subproblem can be solved simultaneously with LMPC-based DP control. The most widely used proportional-integral-derivative (PID) type DP controller is investigated for the construction of the contraction constraint. Sufficient conditions that ensure the recursive feasibility hence closed-loop stability of the LMPC are derived. An arbitrarily large region of attraction can be claimed. The proposed LMPC framework serves as a bridge connecting modern optimization technique and the conventional control theory, which enables a direct integration of online optimization into control system design to improve the control performance. Simulation results on the Saab SeaEye Falcon open-frame ROV/AUV reveal the effectiveness of the proposed method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle