技术架构全景
本项目采用“感知-决策-控制”闭环架构，利用人工智能解决传统算法在复杂水流下的滞后与震荡问题。
核心算法与逻辑
深度强化学习
采用深度Q网络框架。系统通过不断的“试错-奖励”机制，自主学习如何在风浪中保持航向。
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循环神经网络
引入长短期记忆单元处理时间序列数据。使系统能“记住”过去几秒的水流趋势，从而预测下一秒的漂移。
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主动预测抗流
不同于被动的传统控制，AI 能在误差发生前预判环境干扰，提前输出反向推力，消除“S”型轨迹。
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人因工程奖励函数
将舒适度指标写入算法：若角速度超过 2.5度/秒或摆动超过 12度，AI 将受到“惩罚”，强制其学习平滑操作。
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硬件系统架构
多矢量推进布局
双艉推 + 侧推器的物理拓扑。通过优化力臂实现 < 5米的转弯半径。
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一体化推进单元
包含核心电机、安装套件及展开支架的模组化设计，适配快速安装。
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感知与航电模组
AI 的“眼睛”：集成 9轴惯导、电子罗盘及卫星定位接收器，实时回传 100赫兹动态数据。
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电源与通讯架构
基于 48V 电池系统供电，采用控制器局域网络总线实现控制器与多电机的毫秒级通讯。
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仿真、计算与部署
纯本地边缘计算
所有 AI 推理在船载电脑完成。不依赖云端，确保在海上无网络环境下的绝对安全与低延迟。
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VRX 仿真环境
基于虚拟机器人X 构建数字孪生。模拟风、浪、流的物理特性，在虚拟世界中训练 AI 模型。
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AI 策略训练与迁移
在虚拟环境中进行离线训练，通过课程学习掌握抗流策略，并实现虚实迁移。
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安全边界锁
设置硬性规则边界。当 AI 输出指令超出安全阈值时，传统控制逻辑将强制接管，保障人员安全。
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性能指标与价值
精度 ±10 度
在动态水流干扰下，始终将航向偏差控制在 ±10 度以内。
目标成本 6,000 港币
通过标准化设计硬件，将高端 AI 航控系统的成本降至消费级水平。
能效优化
消除蛇形轨迹和无效修正，大幅减少电池或燃油消耗。