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面向水下无人机在水流干扰下的自适应控制参数的虚实转换
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于学习驱动的自适应控制方法，通过生物启发的经验回放机制、领域随机化技术和物理平台上的评估协议，实现了仿真到真实的迁移策略。实验结果表明，该方法能够从AUV的次优仿真模型中学到有效的策略，并在实际环境中将控制性能提高3倍。
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关键要点
- 提出了一种基于学习驱动的自适应控制方法。
- 结合了基于模型的控制架构和最大熵深度强化学习框架。
- 采用生物启发的经验回放机制和增强的领域随机化技术。
- 实现了仿真到真实的迁移策略。
- 实验结果表明，该方法能够从AUV的次优仿真模型中学到有效的策略。
- 在实际环境中，该方法将控制性能提高了3倍。
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