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AUV系统辨识与广义预测控制研究的综述报告
近年来，自主水下机器人技术得到迅猛发展并广泛应用于海洋资源开发、海洋科学研究、水下采样调查等领域。AUV是其中最为代表性的自主水下机器人之一，AUV中广义预测控制技术的研究成为当前前沿研究方向。因此，本文将对AUV系统辨识与广义预测控制技术展开综述，以期为相关领域的研究者提供参考借鉴。

一、AUV系统辨识技术的研究现状

1、AUV系统的辨识方法

AUV的系统辨识方法主要有传统的频域辨识方法和时域辨识方法以及基于深度学习的方法。

传统的频域辨识方法主要是针对AUV的输入输出模型进行辨识，其中包括基于传递函数和基于谱估计的方法。时域辨识方法则是利用AUV的输入输出数据进行模型辨识，其中包括基于ARMA模型和基于状态空间模型的方法。近些年，深度学习技术的发展引起了学术界的广泛关注。基于深度学习的AUV系统辨识方法，可以有效地处理非线性系统和复杂的动态系统。

2、应用领域

AUV系统辨识在多个领域具有广泛的应用。航迹规划、路径跟踪、运动控制等都需要对系统进行辨识。同时，辨识也可以用于AUV在探测、测量、采样等作业中的准确性提升，以及在AUV维修和研发过程中利用辨识技术减少实验成本。

二、AUV广义预测控制技术的研究现状

1、广义预测控制方法

广义预测控制（GPC）是一种有效的自适应控制方法，它结合了模型预测控制和补偿控制的优点。广义预测控制采用了ARMAX模型，将ARMA模型直接应用于控制器的设计。广义预测控制与其他控制方法相比，具有较高的控制精度和鲁棒性，并且该方法具有良好的适应性，使得该方法能够有效的处理水下环境中存在的不确定性、非线性、时变等问题。

2、应用领域

AUV广义预测控制技术主要应用于AUV运动自主控制、路径规划以及对AUV动力学模型的辨识。研究根据AUV的运动状态和航线要求，采用广义预测控制算法进行控制策略的优化设计。与传统的控制方法相比，广义预测控制在AUV控制领域中应用发挥了较大的作用。

三、结论

AUV系统辨识与广义预测控制技术是当前AUV技术研究的热点，目前的研究成果表明，该技术具有广泛的应用前景。随着科技的不断发展，相信相关技术的研究会有更加精细的突破，未来AUV会变得更加智能化、效率化和精准化。