论文研究 哈密​​尔顿伺服:控制和估计的一大批自动机器人车辆

本文提出了一种新颖的哈密顿伺服系统，这是一个用于控制和估算大型自动机器人车队/舰队的组合建模框架。 哈密​​顿伺服框架代表了经典卡尔曼伺服系统的高维，非线性和非高斯概化。 在将卡尔曼伺服系统定义为动机之后，我们定义了仿射哈密顿神经网络，用于连续时间内对一队UGV进行自适应非线性控制。 然后，我们定义了一个高维贝叶斯粒子滤波器，用于估计离散时间中的一组UGV。 最后，我们通过将连续时间控制和离散时间估计组合到一个像预测器-校正器系统一样工作的相干框架中，来制定混合哈密顿伺服系统。