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# 0-1先生  8 篇

阶段三终极研讨（一）：阻尼力矩阵的非线性分解——Sim-to-Real可行性保障的物理核心

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摘要
本文全面系统地构建并实现了水下机器人阻力矩阵 D(ν) 的非线性分解框架，覆盖物理机理、数学参数化、实验设计、合成与实测数据处理、系统辨识方法、数值仿真与控制集成。本文给出可执行的 Python/Matlab 代码、合成实验数据、参数辨识流程与验证指标，并提供 BibTeX 与 APA 格式的参考文献。目标读者为水下机器人研究者与工程师，旨在提供从建模到部署的端到端方法

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阶段三终极研讨：高级模型校准、声呐深度合成与硬件在环（HIL）验证

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研讨主题：从虚拟到现实——确保RL策略可部署性的终极工程

我们上一次的研讨奠定了高保真模拟器的基础架构，包括

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阶段三启动：智能体的摇篮——高保真海洋模拟器深度工程设计与实现

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研讨主题：虚拟海洋的创造——从理论方程到高保真训练场

我们已完成了智能体的感知（YOLO）和决策（DDPG奖励函数）设计。

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阶段二终极深化：感知-行动回路的深度稳定化、时序记忆与层次化策略

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研讨主题：从独立模型到智能系统——保障感知-行动回路的稳定与高效

我们已经为智能体打造

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阶段二核心（三）：DDPG训练启动——智能体“大脑”的深度架构与超参数工程

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研讨主题：赋予智能体行动的智慧——DDPG模型实战训练与策略评估

在

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阶段二实战（二）：YOLO模型性能评估与调优的五大策略

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研讨主题：从“能用”到“好用”——模型性能的深层优化

经过最初几轮的训练，我们获得了 YOLOv8 模型在第一批声呐数据集

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阶段二实战（一）：YOLO模型的首次训练与声呐数据挑战

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研讨主题：点亮智能体的“眼睛”——YOLO模型启动

根据之前的规划，我们正式进入模型训练阶段。第一步是构建智能体的

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阶段二深度研讨：智能体的“大脑”——模型选择与训练策略

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研讨主题：从感知到决策——构建智能体的双核大脑

完成了数据基础的搭建后，我们来到了最核心的阶段：赋予智能体“思考”和“行动”的能力。与

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