AUV trajectory optimization with hydrodynamic forces for Icy Moon Exploration

为了探索太阳系中覆盖冰层的卫星上的海洋，需要使用能源高效、具有长程的自主水下机器人（AUVs）以记录和收集足够的数据。这些通常是欠驱动的车辆，当执行垂直对接或检查垂直壁时，很难进行控制。本文介绍了DeepLeng的控制策略，以在木卫二上的冰覆盖海洋中进行导航，并提供了模拟结果，随后讨论了任务期间需要什么进一步的鲁棒控制。

探索太阳系中覆冰卫星的海洋需要使用能够高效节能的自主水下车辆（AUVs），但这些车辆在执行任务时很难控制，尤其是在垂直对接或垂直壁面检查时。本文介绍了DeepLeng的控制策略，以在木星卫星欧罗巴的覆冰海洋中导航，并提供了仿真结果，随后讨论了在任务期间需要什么进一步的鲁棒控制。

本文提出了DeepLeng的控制策略，通过使用深度强化学习算法来控制AUVs，以实现在欧罗巴的覆冰海洋中的导航和探索。相比当前的研究状况，本文的方案具有更好的鲁棒性和可靠性。

本文使用深度强化学习算法控制AUVs，以实现在欧罗巴的覆冰海洋中的导航和探索；作者提出了一种新的控制策略，具有更好的鲁棒性和可靠性；本文设计了仿真实验并展示了实验结果；本文为进一步的鲁棒控制提出了讨论和建议。

在这个领域中，最近的相关研究包括：1. "Autonomous Underwater Vehicle Navigation and Control for Oceanographic and Naval Applications"；2. "Learning-Based Control of Autonomous Underwater Vehicles: A Survey"；3. "AUV Docking and Charging: A Review"等。