1. 本选题研究的目的及意义
随着海洋资源开发和海洋科学研究的不断深入，水下机器人作为一种重要的工具，其应用领域日益广泛，涵盖了海洋工程、资源勘探、军事侦察等多个方面。
水下机器人的动力学模型参数是进行运动控制、路径规划、系统仿真的基础，准确的参数辨识对于提升水下机器人的自主性和作业效率至关重要。
然而，水下机器人工作环境复杂多变，传感器测量噪声、水动力系数不确定性、模型简化等因素都会给参数辨识带来挑战，导致传统辨识方法难以获得准确可靠的参数估计。
2. 本选题国内外研究状况综述
水下机器人动力学模型参数辨识是水下机器人研究领域的一个重要方向，近年来受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在水下机器人参数辨识方面开展了大量研究工作，取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是利用HuberM估计方法的鲁棒性，设计一种抗干扰能力强的参数辨识算法，并通过仿真和实验验证算法的有效性。
1. 主要内容
1.建立水下机器人动力学模型：基于水下机器人运动学和动力学原理，建立六自由度水下机器人动力学模型，并对其进行参数化，确定待辨识参数。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和水池实验相结合的研究方法。
首先，进行理论分析，研究水下机器人动力学模型、HuberM估计方法以及鲁棒辨识算法的设计。
具体步骤包括：
1.基于水下机器人运动学和动力学原理，建立水下机器人动力学模型，并推导参数化的动力学方程。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将HuberM估计方法应用于水下机器人动力学模型参数辨识，提出了一种基于HuberM估计的鲁棒辨识算法。
具体创新点如下：
1.提出了一种基于HuberM估计的水下机器人动力学模型参数鲁棒辨识算法，该算法能够有效克服传统参数辨识方法在噪声和干扰环境下参数估计不准确的问题。
2.分析了HuberM估计方法在水下机器人参数辨识中的应用，推导了基于HuberM估计的参数辨识目标函数，并设计了相应的迭代优化算法。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] Felipe Gonzalez, Javier Capitan, Francisco Herrera. An insight into classification with imbalanced data: From tackling the class imbalance problem to exploiting order[J]. Information Sciences, 2018, 433-434: 10-39.
[2] Alberto Fernández, Salvador García, Mikel Bustamante. An illustration of the use of R in outlier detection and robust estimation of linear models[J]. Computational Statistics, 2016, 31(4): 1541-1558.
[3] Vladilen A. Kharlamov. Robust estimation of parameters of nonlinearly parameterized regression models[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2020, 1441(1): 012177.
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