AUV平面直线航迹跟踪控制算法

针对自主水下航行器（AUV）在平面直线航迹跟踪过程中的航迹超调问题,设计基于航向航速双闭环运动控制的航迹跟踪控制算法.跟踪算法以视线导引法（LOS）为基础,设计时变前视距离提高AUV的机动性,并以一阶惯性滤波抑制因航向切换产生期望航向角的阶跃变化.控制算法采用抗积分饱和PID控制及参数自适应,以增加算法的鲁棒性,并将航向航速控制设计成双闭环,使得AUV航行时期望航迹段终点的距离偏差实时调整期望航速.结果表明,此航迹跟踪控制算法根据距离偏差调节实时航速,可使AUV提前减速以低速转向,抗积分饱和可避免航速超调,参数自适应以适应多种航行工况. AUV能准确跟踪期望航迹,最大航迹偏差小于1.0 m,并且大角度转向时可有效减小航迹超调.     

水面无人艇航迹规划算法设计与仿真

针对水面无人艇在复杂多变的海洋环境下,其航迹实时规划难度较大的问题,提出了一种基于简单模型的无人艇航迹规划算法。根据由电子海图获得的静态障碍物信息,建立航行海区的全局静态环境模型,再利用粒子群优化算法进行全局航迹规划得到参考航迹;当无人艇沿着参考航迹航行时,建立基于雷达探测的局部动态威胁模型,并按提出的动态威胁规避策略实时调整航行轨迹。仿真结果验证了该算法的可行性,提高了水面无人艇对海洋环境的适应性,可得到比较理想的航迹路线。     

水上无人艇目标跟踪控制方法研究

水上无人艇(USV)在浅水和海洋作业中发挥着越来越重要的作用,为使水上无人艇能够更快、更自主、更灵活地执行任务, USV需要适当地设计一个控制系统.本文针对无环境干扰下的水上无人艇自主跟踪问题,在估算航向角的基础上提出了一种模型预测控制(MPC)的方法,可将问题转换为二次规划问题,该方法能快速稳定地实现目标点跟踪.仿真实验结果表明该方法优于LQR控制方法.     

基于改进PSO-GWO算法的无人艇路径跟踪控制系统研究

随着海洋经济的迅猛发展,水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)的重要性更加显著。由于无人艇本身具有非线性不确定性和欠驱动的特点,在航行过程中易受到风、浪等环境因素的干扰,使得未知扰动下USV的路径跟踪控制问题非常困难。将无人艇路径跟踪控制分解为对USV航向的控制和导引策略的设计两个问题。首先采用由粒子群算法改进的灰狼算法(PSO-GWO)对自抗扰航向控制器的相关参数进行在线整定,降低了传统自抗扰控制器参数调整的复杂度;再设计LOS导引策略计算期望航向角,实现对USV的路径跟踪控制。经Matlab仿真实验验证,所设计的系统能实现对航向角的快速稳定跟踪,具有很强抗干扰能力;USV在给定航行速度下能以较短路径到达期望的直线路径和曲线路径,跟踪精度高。     

欠驱动水面船舶非线性信息融合航迹跟踪控制

针对欠驱动水面船舶的航迹跟踪控制问题,提出了一种非线性信息融合控制算法。将连续的船舶模型转化为非线性离散状态方程,利用信息融合估计定理融合软约束信息、硬约束信息,具体为二次型性能指标函数中包含的期望航迹和控制能量的软约束信息,以及船舶状态方程和输出方程的硬约束信息,获得控制量的最优估计。与传统的最优控制方法不同,信息融合控制方法无需求解非线性黎卡提方程。仿真结果表明该算法具有良好控制效果,且对外界环境干扰具有一定的鲁棒性能。     

基于量子蚁群算法的无人水面艇航迹规划

针对无人水面艇的航迹规划问题,本文采用了量子蚁群算法在海洋环境中为无人水面艇规划出一条航程最短、航行能耗最低和能够安全避障的航迹。量子蚁群算法既能体现量子并行计算的高效性,又拥有蚁群算法中较好的寻优能力。仿真实验结果表明:该算法能够避免局部极值和拥有比蚁群算法更快的收敛速度,并可以规划出无人水面艇在复杂海洋环境中的优化航迹。     

无人艇自适应路径跟踪控制器的设计与验证

针对航行环境和船速变化下的无人艇路径跟踪控制问题,本文提出了一种基于变增益内模控制方法的无人艇自适应路径跟踪控制器。结合状态空间型船舶线性数学模型、差分GPS和电子罗经的数据实现对无人艇操纵响应模型的在线参数估计;建立基于变增益内模控制方法的无人艇艏向控制器,并根据计算出的无人艇操纵性指数在线调节控制器的参数;利用Line-of-Sight(LOS)制导算法设计并实现无人艇的自适应路径跟踪控制器。实船实验结果表明:在实际的航行环境中,该自适应路径跟踪控制器具有良好的控制性能。     

基于微分平滑的欠驱动船舶航迹控制

对于欠驱动船舶水平面运动的直接航迹控制问题,由于其具有欠驱动和非线性的特点,不能采用静态反馈线性化的方法来处理．首先证明了欠驱动船舶航迹控制系统属于微分平滑系统,基于微分平滑系统中所有状态量均可表示为平滑输出及其导数的函数这一特点,在进行船舶航迹控制器设计时,采用直接动态反馈线性化的方法,建立模型的等价表达式,并将其解耦成为2个可控的线性系统,设计反馈控制律,使欠驱动水面船舶在外界干扰的情况下相对于预先设定的航迹,跟踪误差全局渐近镇定．该方法解除了以往轨迹跟踪控制律中要求角速度持续激励的假设条件．通过仿真试验验证了该方法的有效性。     

Trajectory planning and tracking control for underactuated unmanned surface vessels简

The trajectory planning and tracking control for an underactuated unmanned surface vessel（USV） were addressed.The reference trajectory was generated by a virtual USV,and the error equation of trajectory tracking for underactuated USV was obtained,which transformed the tracking and stabilization problem of underactuated USV into the stabilization problem of the trajectory tracking error equation.A nonlinear state feedback controller was proposed based on backstepping technique and Lyapunov＇s direct method.By means of Lyapunov analysis,it is proved that the proposed controller ensures that the solutions of closed loop system have the ultimate boundedness property.Numerical simulation results are presented to validate the effectiveness and robustness of the proposed controller.     

欠驱动水面船舶的曲线航迹跟踪控制

针对欠驱动水面船舶的航迹跟踪控制面临着本质非线性、强耦合和无法线性化处理的控制等问题,首先通过对欠驱动水面船舶航迹控制系统的非线性模型.进行全局微分同胚和反馈变换,构造了由2个级联的子系统构成的航迹跟踪误差系统,然后基于反步法的设计原理,运用Lyapunov直接方法对变换后的误差系统设计了航迹跟踪控制律,该控制律可以实...     

基于改进切换增益自适应率的欠驱动USV滑模轨迹跟踪控制

针对参数的不确定性和外界干扰的非线性给欠驱动无人艇(USV)的精确轨迹跟踪控制带来的挑战,提出基于改进切换增益自适应率（ISGA）的欠驱动USV滑模轨迹跟踪控制算法. 该算法结合反步法和PI滑模控制,以保证欠驱动USV跟踪并保持期望的轨迹;采用基于理想增益的ISGA算法,以提高系统的鲁棒性和抑制滑模抖振现象. 借助李雅普诺夫直接法证明轨迹跟踪控制系统的全局指数稳定性. 仿真结果显示,所提算法具有鲁棒性强、滑模抖振弱和控制精度高等优点. 相较2种先进的轨迹跟踪控制算法,所提算法的位姿控制精度提高超过25.0%.     

欠驱动AUV的鲁棒位置跟踪控制

为了实现具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV的水平面鲁棒位置跟踪,基于李雅普诺夫理论,使用反步法设计了一个非线性控制器,并利用滑模控制方法提高控制系统的鲁棒性;为了检验该控制器的性能,选择有时变参考速度的正弦曲线作为参考轨迹,在控制输入受限的情况下,对具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV系统进行了数值仿真,结果表明本文设计的控制器能很好地实现欠驱动AUV的水平面位置跟踪控制,具有很强的鲁棒性。     

欠驱动USV神经网络自适应轨迹跟踪控制

为解决欠驱动USV系统在模型不确定性和未知海流干扰下的水平面轨迹跟踪问题,基于反步法与自适应技术,提出一种非线性鲁棒轨迹跟踪控制策略. 针对欠驱动USV参数不确定问题,运用神经网络自适应方法对欠驱动USV系统未知函数进行估计和逼近;然后,运用动态面方法获取虚拟变量的导数,不仅控制律结构简单,易于工程实现,而且有效地减小了传统反步法中虚拟变量直接求导的复杂性;针对未知时变海流的干扰,设计了一种指数收敛海流观测器,有效估计未知缓慢时变海流速度;其次,基于李雅普诺夫理论证明了所设计的控制器能够保证运动轨迹收敛于期望值,并且保证了该轨迹跟踪闭环控制系统所有信号最终一致有界;最后,在控制输入受限条件下,为检验该控制器的跟踪性能,选取圆轨迹作为参考轨迹,仿真实验表明,该控制器能够有效地实现预期轨迹,神经网络自适应方法对系统未知函数可有效估计和逼近,对未知时变海流干扰具有较强的鲁棒性,轨迹跟踪误差和速度跟踪误差均收敛到零附近的一个邻域内,从而验证了所提出控制器的有效性.     

欠驱动水面船舶的非线性滑模轨迹跟踪控制

针对模型参数存在不确定性和风、浪、流时变干扰的三自由度欠驱动水面船舶动态轨迹跟踪控制问题,根据滑模控制对系统的不确定性和外界干扰具有鲁棒性的特点,提出了一种新型的非线性滑模控制律设计方法.在设计时根据欠驱动水面船舶的固有特性,船舶在横向上没有驱动,如果要同时控制船舶水平面位置和艏摇角3个自由度的运动,就需要分别引入关于纵向跟踪误差的一阶滑动平面和关于横向跟踪误差的二阶滑动平面来间接设计控制律.仿真结果表明,所设计的控制器能够使船舶跟踪虚拟船产生的参考轨迹,对参数不确定和外界扰动具有强的鲁棒性.     

自适应LOS制导结合MPC控制的车辆循迹优化

为提升无人驾驶车辆循迹过程的动态响应能力,确保车辆能快速且稳定地跟踪参考路线,首先基于模糊控制的思想,在传统视线(line-of-sight, LOS)制导策略中引入了时变前视距离,提出了改进后的自适应LOS制导策略,把目标轨迹的跟踪简化为目标点航向的跟踪。其次,建立车辆三自由度动力学模型,并结合自适应LOS状态方程设计路径跟踪系统的线性数学模型。最后,基于模型预测原理,使用多步预测、滚动实时优化、反馈校正等控制方式,求解出最优反馈的方向盘控制指令。本文为验证上述所提及跟踪策略的有效性,在Simulink仿真环境中分别以直线路径和曲线路径作为参考轨迹进行追踪仿真实验,结果表明:所提自适应LOS制导策略能使循迹车辆的轨迹横向误差和航向误差迅速地收敛到零,从而验证了改进LOS制导算法可以提高无人车路径跟踪的响应速度和平稳性。     

非完整约束下腿轮式机器人的路径跟踪控制

在分析一种腿轮式机器人运动原理的基础上,建立了机器人在非完整约束作用下的动力学模型并讨论了路径跟踪控制问题．由于机器人受到非完整约束,线性控制方法难以实现准确的路径跟踪,为此设计了基于滑模控制的路径跟踪控制器,实验结果证明了所提出控制方法的有效性．