水面无人艇领航—跟随固定时间编队控制

[目的]为解决复杂扰动下的领航—跟随水面无人艇(USV)编队控制问题,提出一种固定时间控制(FTC)方法。[方法]针对跟踪控制子系统,设计一种基于积分滑模的固定时间跟踪控制(IMS-FTC)策略;针对编队控制子系统,设计一种基于有限时间扰动观测器的固定时间编队控制(FDO-FFC)策略;基于Lyapunov稳定性理论证明所设计的编队控制方法的整体稳定性。[结果]采用经典CyberShip II试验模型进行仿真研究,结果显示所设计的控制方案能够有效提高领航—跟随USV编队系统的精确性和鲁棒性。[结论]研究成果可为无人艇编队控制系统设计提供先进的技术手段。     

基于扩张状态观测器的双桨推进无人艇抗干扰目标跟踪控制

[目的]针对无人艇(USV)的模型不确定性和未知海洋环境扰动,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的双桨推进无人艇抗干扰目标跟踪控制算法。[方法]在运动学层级,设计基于平行接近制导原理的目标跟踪制导律;在动力学层级,针对模型不确定性和未知环境扰动,设计基于ESO的纵荡速度和艏摇角速度自抗扰控制律,以减小模型不确定性和环境扰动的影响;最后,通过输入状态稳定性定理和级联定理分析所提控制器的稳定性。[结果]实验结果表明,基于所提的自抗扰目标跟踪控制方法能使跟踪船有效地跟踪虚拟目标点。[结论]研究成果可为无人艇在环境扰动下的目标跟踪提供参考。     

多领航者导引无人船集群的分布式时变队形控制

[目的]针对含有模型高度不确定性和未知海洋环境扰动的无人船集群,研究多领航者导引的欠驱动无人船(USV)集群的分布式时变队形控制问题。[方法]首先,在运动学层级,基于包含策略和路径操纵原理,设计时变队形分布式制导律;然后,在动力学层级,针对USV航行中存在的模型不确定性以及未知海洋环境扰动,设计基于扩张状态观测器(ESO)的前向速度和艏摇角速度控制律,减小模型不确定性和未知海洋环境扰动带来的影响;最后,进行级联系统稳定性分析和控制器有效性的仿真验证。[结果]研究表明,无人船集群采用的分布式时变编队闭环控制系统输入状态稳定,仿真结果证明了控制方法的有效性。[结论]所提出的控制器可以使无人船集群形成预定的时变编队队形,并跟踪多领航者形成的凸包。     

推力受限的ROV预设性能精准跟踪控制北大核心CSCD

[目的]针对有缆水下机器人(ROV)推进器推力/力矩受限的现实情况,研究面向三维轨迹跟踪的预设性能精准控制问题,同时考虑系统不确定性、水下环境干扰等未知因素,提出基于有限时间扩张状态观测器和预设性能变换的精准跟踪控制方案,确保轨迹跟踪误差快速镇定。[方法]首先,针对推进器饱和约束,设计补偿系统消除输入饱和限制;其次,设计有限时间扩张状态观测器,对外界扰动和未知系统动态进行集总观测和补偿;进而,基于预设性能函数和误差转换函数,将受预设性能限制的跟踪误差转换成非受限的跟踪误差并构造积分滑动模态,采用快速幂次趋近律和边界层减缓执行器抖振;最后,采用Lyapunov理论证明所提出算法的整体稳定性。[结果]仿真结果验证了所设计控制方法的有效性和优越性。[结论]该控制方案可为解决集总扰动下推力受限的ROV轨迹跟踪预设性能精准控制问题提供一种新的解决方案。     

考虑模型偏差和时变扰动的水下机器人轨迹跟踪控制

本文针对考虑模型不确定性和时变外界环境扰动的水下机器人轨迹跟踪问题展开研究。首先基于水下机器人水平面运动学和动力学方程,结合有限时间控制方法设计一个有限时间扰动观测器用于对总扰动进行实时估计。随后基于反步滑模控制完成带扰动观测器的轨迹跟踪控制律设计,并采用二阶滤波器对虚拟控制信号进行过滤,增设滤波补偿系统用于保证滤波信号的精度。选择高增益扰动观测器和传统反步滑模控制器分别作为扰动观测器和控制器的对比项。最后在Matlab Simulink平台中进行了轨迹跟踪仿真实验。仿真结果表明,所设计的扰动观测器能够对总扰动实现快速且准确的观测估计,且水下机器人能够对目标轨迹能实现较好的跟踪效果。本文所设计的控制器可以使水下机器人快速地跟踪上目标轨迹,且相较于传统反步滑模控制器有着更小的跟踪误差。     

状态受限下的水下履带式清淤机器人轨迹跟踪控制北大核心CSCD

[目的]针对桥梁建设中运用履带式清淤机器人进行沉井清淤时易出现附着力不足而打滑的工程问题,设计基于障碍Lyapunov函数(BLF)的轨迹跟踪控制器。[方法]考虑到轨迹跟踪控制器算法质心与几何中心不重合的情况、外界未知有界扰动的影响和系统动态不确定性,建立运动学及动力学运动模型。利用终端滑模观测器(TSMO)在有限时间内逼近外界扰动和系统动态不确定性。通过时变对称有限时间BLF稳定性分析,验证控制系统的稳定性,同时限制系统速度状态以防止控制失效。[结果]仿真结果表明,履带式清淤机器人在所设计的控制器控制下能够平滑且快速地到达期望的轨迹。[结论]研究结果证明了所用方法可以将机器人系统的速度状态限制在符合工程实际的区间内。     

带扰动观测器的欠驱动水面无人船轨迹跟踪控制

为实现三自由度欠驱动水面无人船在未知外界扰动下的轨迹跟踪,本文设计一种带扰动观测器的反步法轨迹跟踪控制器。首先,构造扰动观测器估计未知扰动,对纵荡以及首摇2个自由度方向上的控制量进行前馈补偿。然后,为增强系统抗扰动能力并加快误差收敛速度,将水面无人船位置误差的积分项引入控制系统,分别在运动学和动力学回路中构造虚拟控制律镇定跟踪误差,过程中结合神经动态模型技术,解决了传统反步法的微分爆炸问题,同时有效避免了控制过程中的控制不连续问题。最后,仿真实验验证了所设计控制器的有效性。     

基于领导跟随的船舶航迹控制

无人艇协同编队控制具有重要的军事和商船应用前景。利用多智能体聚集模型,基于leader-follower的目标跟踪,实现了含有模型不确定性与未知海浪流干扰项的多无人艇协同编队控制。采用单隐层神经网络逼近船舶整体未知项和环境干扰,引入一阶滤波器代替反步计算中的微分项,显著减少了计算量。利用时-空解耦方法,各船舶通过交互航迹参数信息,间接实现分散协同编队控制。利用Lyapunov稳定性分析方法,证明闭环系统所有状态和信号收敛于一有界集。通过选择合适参数,可使控制精度误差范围为任意小,仿真结果验证了控制算法的有效性。     

复杂扰动下水下机器人的轨迹精确跟踪控制

[目的]针对外界复杂干扰下水下机器人三维轨迹精确跟踪控制的问题,提出一种基于有限时间扰动观测器的非奇异终端滑模控制方法.[方法]设计非奇异终端滑模轨迹跟踪控制器,保证跟踪误差在有限时间内精确收敛到零.在外界多维度时变干扰下,设计有限时间扰动观测器,提高系统的抗干扰能力.[结果]利用Lyapunov函数证明所设计控制策略...     

基于FTO的船舶分布式编队的有限时间控制方法

[目的]由于速度测量值不可直接使用,因此针对有界环境干扰下的船舶编队控制问题,提出一种基于有限时间观测器(FTO)分布式编队的有限时间控制方法。[方法]首先,仅根据船舶的位置信息,设计一种FTO以观测其速度状态;然后,在领航信息仅局部已知的通信结构下,利用观测值和齐次法设计多船分布式编队的有限时间控制律,实现多艘船舶在有限时间内跟踪期望航迹并同时保持期望队形;最后,根据齐次性理论和李雅普诺夫稳定性判据,证明整个闭环系统的误差信号在有限时间内收敛。[结果]仿真结果验证了所提出的有限时间编队控制方法相比于传统渐近收敛的编队控制方法,可以为多船编队提供更快的收敛速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力。[结论]研究结果可为多船编队的控制提供借鉴。     

基于改进RRT算法的无人艇编队路径规划技术

[目的]为了解决无人艇编队在智能航行时全局路径规划与局部自主避碰问题,提出基于改进快速搜索随机树(RRT)算法的无人艇编队路径规划技术。[方法]针对无人艇编队形状稳定问题,在RRT算法扩展环节提出一种非严格保形修正向量与非严格保形控制圆区域,使搜索树有朝着严格保形坐标点生长的趋势;针对突发障碍物与非严格保形规划点碰撞问题,在RRT算法碰撞检测环节提出可调节避碰圆区域与障碍物修正向量,使无人艇安全避碰并最大程度地保持队形稳定。[结果]结果显示,无人艇编队在该算法作用下表现出了良好的保形性能,并能对突发障碍物进行有效的避碰。[结论]该算法效能高、稳定性强、路径规划质量高,在实际工程应用中具有重要的意义。     

基于相对时变跟踪点位的无人艇目标跟踪策略

[目的]无人艇（USV）进行目标跟踪时,采用相对固定跟踪点位（RFTP）策略得到的参考轨迹含有拐点,导致跟踪不稳定,针对该问题提出相对时变跟踪点位（RTTP）策略以提高跟踪的稳定性。[方法]首先,使用一阶滞后滤波对目标艇艏向变化量进行处理;然后,根据滤波后的数据设计时变跟踪点位,将目标跟踪问题转化为轨迹跟踪问题,并得到参考轨迹;最后,使用模型预测控制（MPC）方法实现对目标艇的跟踪。[结果]仿真结果表明,USV在RTTP策略下的跟踪效果更稳定,跟踪距离均方根差（RMSE）下降了28.06%,能耗降低了5.93%,且控制量更加平稳。[结论]相比传统的RFTP策略,采用RTTP策略可有效提高USV目标跟踪的稳定性,为USV的目标跟踪提供了新策略。     

双推进无人艇轨迹跟踪控制系统设计

针对无人艇(USV)航行环境复杂,模型建立困难的问题,以双推进无人艇为研究对象,根据PID神经网络自学习和滑模控制对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识的特点,提出一种由外环的轨迹控制和内环的航速艏摇角速度控制组成的双闭环轨迹跟踪控制方法。其中航速艏摇角速度控制由两个单变量PID神经网络构成,轨迹控制采用动态系统全局渐进稳定定理和滑模变结构控制理论设计轨迹跟踪的位置控制律和姿态控制律,从而实现双推进无人艇轨迹跟踪。理论分析和实船实验均表明,该轨迹跟踪控制系统能够较好地实现无人艇对参考轨迹的跟踪。     

带扰动观测器的船舶轨迹跟踪自适应动态面滑模控制

针对遭受未知外部环境扰动的三自由度全驱动船舶轨迹跟踪控制问题,设计一种带扰动观测器的自适应动态面滑模控制方法。该方法构造扰动观测器估计未知扰动,并对控制量进行前馈补偿,采用σ修正泄漏项的自适应律估计扰动观测误差的界以提高控制精度,结合动态面技术解决传统反演法的微分爆炸问题,并选取李雅普诺夫函数证明该控制器可保证闭环系统内所有信号的一致最终有界性。基于一艘供给船舶进行仿真试验,结果表明,所设计的控制器输出合理有效且跟踪精度高,在工程实际中具有一定的参考价值。     

带有状态/输入量化的无人艇航向跟踪控制

[目的]针对水面无人艇（USV）的海上通信受限的问题,提出一种带有状态/输入量化的USV航向跟踪控制方法。[方法]基于反步法设计系统控制律,结合动态面技术降低虚拟控制律的计算量膨胀问题。对于控制系统中存在的不确定项及外界干扰,利用扩张状态观测器（ESO）进行估计。采用均匀量化器分别对控制系统中的状态变量和控制输入进行量化,且量化后的状态反馈信息仅用于跟踪控制。利用量化状态递归设计基于ESO的USV航向控制器,证明闭环控制系统中量化变量和非量化变量间误差的有界性。[结果]基于李雅普诺夫稳定性理论,提出了量化误差考量及闭环系统稳定性判定方法,严格证明了所设计的带有状态量化和输入量化的USV航向跟踪控制系统的稳定性,仿真实验验证了该控制策略的有效性。[结论]结果表明,所提方法可为USV航向跟踪控制提供借鉴。     

具有避碰和连通性保持的多USV分布式事件触发编队控制

[目的]为解决水面无人艇（USV）编队控制中的实际需求,提出一种具有避碰和连通性保持功能的分布式事件触发编队控制方法。[方法]针对海洋环境扰动和系统模型的不确定性等因素设计扰动观测器;针对编队实现过程中USV间可能发生碰撞和丢失通信连接的问题,基于人工势场函数法设计具有避碰和连通性保持功能的编队控制器;为减少USV控制器的执行频率,设计分布式的事件触发机制,使每个USV根据局部信息来独立决定其控制器的执行时刻。[结果]理论分析证明了编队误差的一致最终有界性,且事件触发机制不存在Zeno行为。仿真结果验证了所设计的控制方法能够显著减少USV控制器更新次数并可实施避碰操作及保持连通性。[结论]研究成果可保证USV编队控制的顺利安全完成,同时减轻USV在复杂海洋环境下的控制机构损耗。     

基于多策略免疫遗传算法的无人艇航向自适应控制

针对无人艇在真实水面环境下的航向跟踪控制问题，提出一种基于多策略融合改进免疫遗传算法（MSFIGA）的无人艇航向自适应控制方法。首先，建立无人艇的二阶非线性运动模型和环境风浪流干扰模型。其次，提出一种基于多策略融合改进的免疫遗传算法，通过引入混沌初始化、向量角相似度及自适应差分接种等策略，改善基本算法收敛缓慢、易陷入局部最优的缺点；在此基础上，设计基于MSFIGA的无人艇航向自适应控制器及性能评价函数，以实现对无人艇控制参数的自适应优化。最后，通过对比仿真试验和在线仿真试验验证该方法的优越性和实用性。     

基于自适应反步滑模的水面无人艇集群控制

[目的]针对多艘欠驱动水面无人艇组成的集群系统控制问题,研究虚拟结构法的控制策略。[方法]首先,将集群控制问题转化成无人艇与虚拟结构之间位姿跟踪误差的镇定问题,通过改变虚拟结构的几何形状,实现集群的队形变换。然后,将集群控制器的设计分为运动学和动力学2个部分,充分考虑不确定干扰,设计欠驱动水面无人艇集群的自适应反步滑模控制器,基于李雅普诺夫理论证明闭环系统的稳定性。最后,采取直、曲线航迹航行,开展集群队形变换等仿真试验。[结果]仿真结果表明,无人艇集群的协同运作效果显著,队形变换流畅,且能够自适应应对各种不确定干扰。[结论]集群系统展现出较强的鲁棒性与灵活性,可为后续实艇试验奠定理论基础。     

基于扰动观测器的船舶动力定位反步控制

针对船舶动力定位系统模型受到风浪流等环境未知有界扰动的问题，提出一种基于干扰估计补偿的反步控制算法。首先基于滑模面有限时间收敛特点设计干扰观测器，在有限时间内实现对未知有界干扰的估计，并采用一阶低通滤波器连续化干扰观测器估计值，减少抖振；然后基于干扰观测器设计船舶动力定位反步控制器，并应用Lyapunov函数证明了所设计的控制器使船舶的位置和航向收敛于期望值。最后通过铺缆船仿真结果表明所设计控制器具有较好的控制性能，对系统的有界干扰具有良好的鲁棒性。     

基于最优控制的双喷推无人艇路径跟踪方法

针对双喷推无人艇自主航行时的路径跟踪问题,采用最优控制的方法进行求解。根据双喷推无人艇的动力学特性建立双喷推无人艇三自由度运动方程,并由任务需求设定目标函数;在此基础上,根据航行实况建立约束条件,从而得到求解双喷推无人艇路径跟踪问题的数学模型。通过建立含有拉格朗日松弛项的哈密顿函数,将带有复杂约束的优化问题转化为无约束优化问题,采用粒子群优化算法求解最优拉格朗日乘子,并将其代入哈密顿函数;采用广义梯度下降法对数学模型进行求解,得到最优的喷泵电机转速,从而实现对双喷推无人艇的路径跟踪控制。设计实船试验验证方法的有效性,双喷推无人艇路径跟踪试验结果表明,双喷推无人艇实测的轨迹与设定轨迹的最大偏差不超过3m,该方法具有可行性和实用性。