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J-GLOBAL ID：202102247314788365   整理番号：21A0268091

表面容器のための拡張Kalmanフィルタ訓練ニューラルネットワークを用いたオートパイロットの実験的および数値的研究【JST・京大機械翻訳】

Experimental and numerical study of autopilot using Extended Kalman Filter trained neural networks for surface vessels

著者 (4件)： Wang Yuanyuan (National Centre for Maritime Engineering and Hydrodynamics, Australian Maritime College, University of Tasmania, Launceston, TAS, 7250, Australia) ,  Wang Yuanyuan (Research and Development Centre of Maritime Autonomous Surface Ship, iCloudNav, Zhuhai, Guangdong, 519000, China) ,  Chai Shuhong (National Centre for Maritime Engineering and Hydrodynamics, Australian Maritime College, University of Tasmania, Launceston, TAS, 7250, Australia) ,  Nguyen Hung Duc (National Centre for Maritime Engineering and Hydrodynamics, Australian Maritime College, University of Tasmania, Launceston, TAS, 7250, Australia)
資料名： International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering  (International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering)
巻： 12  ページ： 314-324  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3445A  ISSN： 2092-6782  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非線形性と環境不確実性のため,船舶のステアリング制御装置の設計は,長期チャレンジである。本研究の目的は,拡張Kalmanフィルタ(EKF)訓練動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)制御アルゴリズムに基づく知的自動操縦を設計することである。新たに開発した自由走行モデル縮尺表面容器を用いて,運動制御実験を行った。EKF訓練RBFNN自動操縦装置の設計を記述した後に,提案した制御システムの性能を,湖に関する物理モデルと対応する数学モデルを用いたシミュレーションを用いて,実験によって調査した。結果は,開発した制御システムが,環境擾乱の存在における船舶の運動制御に使用できることを示した。さらに,バックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークと比例微分(PD)ベースの制御方法と比較して,EKFRBFNNベースの制御方法は,コース保持と軌道追跡に関してより良い性能を示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制御装置 ,  *自動操縦装置 ,  船舶 ,  自動操縦 ,  数学モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  微分 ,  制御方式 ,  逆伝搬法 ,  運動制御 ,  走行
準シソーラス用語： *拡張Kalmanフィルタ ,  物理モデル ,  動径基底関数ニューラルネットワーク ,  湖 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ニューラルネットワーク ,  拡張Kalmanフィルタトレーニング ,  自由走行実験 ,  モデルスケール化容器

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 拡張Kalmanフィルタ ,  訓練 ,  ニューラルネットワーク ,  オートパイロット ,  実験 ,  数値 ,  研究