一种基于改进神经网络的水下机器人视觉伺服控制方法

本发明涉及自动化控制技术领域，具体涉及一种基于改进神经网络的水下机器人视觉伺服控制方法。包括：根据IBVS算法的原理，确定神经网络模型的输入和输出；将所述神经网络模型的输入和输出作为神经网络模型的训练样本集并进行预处理；基于伪逆的权值直接确定方法来优化神经网络模型算法流程，并直接计算出神经网络模型算法在反向传播过程中最小误差对应的含阈值等效权值；使用双阶段结构自确定算法确定神经网络模型的最优隐藏层神经元个数；使用训练完成的神经网络模型替代IBVS算法中图像雅可比矩阵的运算，实现水下机器人的视觉伺服控制。本发明能提升水下机器人视觉伺服控制的精度和稳定性。