基于零值化神经网络的AUV轨迹追踪方法

本发明公开了基于零值化神经网络的AUV轨迹追踪方法，所述方法包括下列步骤：构建AUV运动学模型，并使用梯度下降方法和性能指标来约束所述AUV运动学模型；基于所述AUV运动学模型，将AUV轨迹跟踪问题重述为动态二次规划问题；构建PEZNN模型，所述PEZNN模型表示投影与椭圆零值化神经网络模型；基于PEZNN模型以及速度、加速度投影函数构建AUV‑TTN网络，所述AUV‑TTN网络表示AUV路径跟踪神经网络;利用AUV‑TTN网络求解动态二次规划问题，对AUV期望轨迹进行跟踪，对预测轨迹进行不断迭代，最终实现AUV轨迹追踪。