【摘 要】
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Non-parametric system identification with Gaussian processes for underwater vehicles is explored in this research with the purpose of modelling autonomous underwater vehicle(AUV)dynamics with a low amount of data.Multi-output Gaussian processes and their
【机 构】
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Australian Maritime College,University of Tasmania,Newnham 7248,Australia;Jo?ef Steftan Institute,Lj
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Non-parametric system identification with Gaussian processes for underwater vehicles is explored in this research with the purpose of modelling autonomous underwater vehicle(AUV)dynamics with a low amount of data.Multi-output Gaussian processes and their aptitude for modelling the dynamic system of an underactuated AUV without losing the relationships between tied outputs are used.The simulation of a first-principle model of a Remus 100 AUV is employed to capture data for the training and validation of the multi-output Gaussian processes.The metric and required procedure to carry out multi-output Gaussian processes for AUV with 6 de-grees of freedom(DoF)is also shown in this paper.Multi-output Gaussian processes compared with the popular technique of recurrent neural network show that multi-output Gaussian processes manage to surpass RNN for non-parametric dynamic system identification in underwater vehicles with highly coupled DoF with the added benefit of providing the measurement of confidence.
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