无人艇直线航迹跟踪算法优化设计

为解决无人艇(USV)直线航迹跟踪工程应用中的航迹转向阶段航向角波动大、航向角曲线不平缓的问题,考虑到航迹切换点圆半径参数R对航向角曲线平缓度的影响,本文以参数R为优化对象,并以横向偏差累积结果为目标函数,提出一种基于二分法查找的参数寻优方法,并且以经典的基于LOS制导律与PID控制律的航迹跟踪算法为设计基础,给出了航...     

粒子群算法优化PID的USV航向稳定性控制

航向稳定性直接影响水面无人艇(USV)的安全航行,针对当前USV航向稳定性控制存在的控制误差大、抗干扰能力弱等缺陷,设计了粒子群算法优化PID的USV航向稳定性控制方法。首先将PID控制方法引入到USV航向稳定性控制中,然后采用粒子群算法对PID控制参数进行动态优化,以适应USV航向稳定性控制误差的变化,提高USV航向稳定性控制的鲁棒性,最后与其他USV航向稳定性控制方法进行对比测试,本文方法的USV航向稳定性控制精度高达90%以上,而且在受到外界干扰时,可以快速保证USV航向稳定,提高了USV航向稳定性控制的抗干扰能力,本文方法的USV航向稳定性控制效果要优于经典USV航向稳定性控制方法,验证了本文方法的优越性。     

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。     

改进粒子群算法在USV航向稳定性控制中的研究

水面无人艇(USV)在军事侦查、海洋环境探测和执行特殊作战任务等方面有重要应用,近年来引起了世界各国的普遍重视。水面无人舰艇是一个不确定性系统,在实际工况下易受海浪、海流等外部环境因素的干扰,因此,USV的航向稳定性控制一直以来是研究的重点和难点。本文基于改进粒子群控制算法,同时结合PID自适应控制技术,设计和开发了USV的航向稳定性控制系统。     

基于自适应专家S面算法的微小型USV控制系统设计

研究一类微小型水面无人艇(unmanned surface vessel,USV)的运动控制系统设计问题,提出了一种自适应专家S面运动控制算法。首先,基于STM32-ARM核心板设计了一类微小型无人艇的运动控制系统,基于Labwindows/CVI软件开发了上位机监控系统;其次,充分融合专家系统和S面控制算法的优势,提出了一种自适应专家S面运动控制算法,用于微小型无人艇的航速和航向控制;最后以所研制的"神龙号"微小型无人艇为载体,通过大量的水池试验和外场试验,验证了所设计和开发的运动控制系统的有效性和可靠性;同时通过对比试验,体现出了所提出的自适应专家S面控制算法在无人艇航向和航速控制方面的优越性。     

水面无人艇环形轨迹跟踪方法研究与实现

为提高无人航行器对轨迹的实航跟踪能力,结合航行器运动特性,提出势点跟踪算法,实现对典型航迹(环形轨迹)的稳定跟踪。以无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle, USV)作为验证平台,基于拟合偏差的最小二乘航向辨识,获得系统数学模型,并设计相应的控制律,在搭建好仿真平台后,针对无人水面艇控制特性设计相关控制策略及制导律,完成势点跟踪算法的设计及仿真验证。后经典型海况下多航次试验,经过对实航轨迹及USV与环形轨迹间距离变化规律分析,并结合数据均方根大小,表明了环形轨迹跟踪方法设计的合理性。     

基于自抗扰的双桨单舵水面无人艇航行控制

根据双桨单舵驱动水面无人艇的运动特点,针对正常驱动及单桨故障的状态,给出了一种基于增量式比例-积分-微分(proportion-integral-differential,PID)控制器和自抗扰控制算法的水面无人艇航行控制方案。该方法在双桨单舵正常状态下采用自抗扰控制方法,在故障状态下采用增量式PID方法获取平衡舵角,并配合自抗扰方法实现对水面无人艇航行控制。仿真结果表明:在风浪干扰情况下自抗扰控制方法较PID控制方法超调小、抗干扰能力更强。实艇水面测试结果表明:增量式PID与自抗扰相结合的控制方案在单侧螺旋桨出现故障情况下,能保持无人艇目标航向,且具有较好控制效果,能够满足双桨单舵驱动水面无人艇的航行控制要求。     

基于模糊神经网络控制的水面无人艇建模与仿真

水面无人艇(USV)的控制是智能控制与船舶控制的一个重要研究方向.由于船舶运动的复杂性,自动航向控制是水面无人艇研究中的一个关键问题,传统控制方法很难取得好的控制效果.本文对模糊逻辑和神经网络智能控制方法及其在船舶航向控制的运用进行了研究.选取滑行艇作为无人艇艇体,采用喷水推进装置,利用模糊神经网络对艇体的航向进行控制,利用Matlab软件对水面无人艇进行建模,对3种海况干扰无人艇的情况进行实时仿真,仿真结果基本令人满意.     

多无人艇的航迹分散控制算法

传统多无人艇航迹控制算法有效控制范围较小。对此,设计多无人艇的航迹分散控制算法。对无人艇航迹参数进行坐标定位,建立航行轨迹方程,获取无人艇漂角等参数坐标,利用无人艇初始位置和航向漂角等信息,生成无人艇期望航向角,明确无人艇控制航迹,提出船舶PID控制规律算法和辅助性指标TTAR算法,解决多无人艇期望航向角重合问题,实现多无人艇航迹分散控制。实验数据表明,设计的无人艇轨迹分散控制算法无人艇控制绝对有效控制范围扩大27%,次级控制范围扩大19.5%。具有实际应用优势。     

基于混合遗传算法的无人船自动航向控制方法

本文针对无人船航向控制提出了基于模糊及遗传算法的控制策略。考虑无人船航向控制,以及无人船航向控制具有强非线性和不确定性,本文将智能策略和常规策略作为无人船航向的舵角控制作为主要控制框架。通过导引律计算期望的角度,并根据自主船的无人船航向控制动态模型进行分析。该模型考虑了舵和船舶推进系统的物理阈值,提出了一种适用于不同无人船航向控制的自适应控制算法,借助增益调度方法(GS),利用PID控制器和遗传算法(GA)对不同的操作点进行全流程的(GS-PID-GA)混合优化。通过真实数据比例缩小进行模型实验并与传统控制方法进行比较,验证了所提出的控制方法的有效性。     

基于GD-FNN和参考模型的无人艇航向鲁棒自适应控制

为使无人艇在复杂环境干扰下能按希望要求改变航向,本文设计了一种基于广义动态模糊神经网络和参考模型的鲁棒自适应控制器.首先针对因环境干扰产生的不确定干扰项基于广义动态模糊神经网络建立了无人艇运动控制的逆动态模型,设计了模糊神经网络的自适应率以进一步调整神经网络权值,并结合无人艇运动控制模型的参考模型设计了无人艇航向鲁棒自适应控制器,然后通过Lyapunov稳定性理论,证明了基于该控制器的无人艇航向控制系统的稳定性,最后采用半物理仿真实验验证了该控制方法的有效性和准确性.     

限制区域水面无人艇路径规划与跟踪控制研究

路径规划与跟踪控制是水面无人艇自主航行的关键技术.首先,采用概率地图法(PRM)对水面无人艇的路径规划进行了研究,详细介绍了概率地图法的原理以及算法实现流程,针对传统方法在工程实际中存在的问题,结合无人艇操纵性能约束提出了简单有效的改进方法,进行了算例验证;其次,以PRM规划路径为目标对象,开展了欠驱动无人艇路径跟踪控制技术研究,对操舵响应非线性模型进行线性化处理,考虑舵角饱和约束限制,设计了模型预测控制器,舵角的执行指令可以通过二次规划算法求解;最后,进行了限制区域水面无人艇路径规划和跟踪控制的联合仿真验证.研究结果表明:概率地图法可以成功地应用于限制区域无人艇路径规划,方法可实现性好、效率高;规划所得的路径由一系列直线段组成,有利于路径跟踪控制;通过模型预测控制可以快速平稳地实现欠驱动无人艇对目标路径的跟踪控制.     

无人艇的双桨双舵推力优化分配仿真

针对无人艇的欠驱动模型特点,建立无人艇双桨双舵系统数学模型,将舵、桨组合起来进行推力建模,以最小能耗为优化目标,对推进器系统中的舵角大小、舵角变化率和螺旋桨推力大小、推力变化率作了约束,建立非线性等式和不等式约束。采用约束条件的非线性优化命令计算方法,对无人艇系统推力分配进行仿真计算。分析结果表明,在实际无人艇航行中,该方法是可靠有效的,具有较高的实时应用能力。     

基于泊位水岸线检测的无人艇自主靠泊方法

针对无引导标志物的自然泊位，提出一种基于泊位水岸线检测的无人艇自主靠泊方法。首先，通过无人艇搭载的摄像机对泊位进行采集，从中提取出泊位与水面交接的水岸线，并将其作为无人艇的跟踪对象；其次，通过图像中泊位左右两侧水岸线的消失点以及相机坐标系下原点与泊位水岸线投影点连线所形成的几何关系建立导航模型，求得偏航角、偏航距离、无人艇与期望停泊点的距离以及无人艇速度。靠泊控制器由航向控制器和速度控制器构成，其中航向控制器采用PD控制，根据偏航角和偏航距离实时控制无人艇的航向，速度控制器根据无人艇与期望停泊点的距离和无人艇速度来控制无人艇进行减速运动，使无人艇平稳安全驶向期望停泊点且在到达时速度为零。最后通过仿真和实船试验验证了该方法的可行性。     

基于视觉伺服的欠驱动无人水面艇自主靠泊方法

无人水面艇在开阔水域的自主航行得到了广泛的应用，但由于码头结构复杂、船只较多等因素，目前无人水面艇的靠泊还是需要人工来完成，这已成为无人水面艇全自主作业的瓶颈问题。为此本文提出了一种基于视觉伺服的无人水面艇自主靠泊方法。首先，通过无人水面艇搭载的视觉系统采集泊位的场景，从中提取出泊位标志物并将其作为视觉跟踪的对象；然后，利用标志物图像和期望图像的几何参数计算出航向偏差角，通过标志物图像计算标志物和无人艇的位置关系并求得虚拟航线，进而得到偏航距离；最后，选取航向偏差角和偏航距离作为控制变量，控制器实时调整无人水面艇航向和航速使其驶向泊位，当标志物图像与期望图像的差值小于设定阈值时即停止自主靠泊任务。实船试验结果表明，在较小风浪条件下靠泊位置误差小于0.7m，航向误差小于12°。     

基于改进人工势场法的欠驱动无人艇避障

针对欠驱动无人艇水面避障任务中使用人工势场法避障时存在期望避障航向角变化过大，引起无人艇避障轨迹摆动大的问题，提出引入自衰减斥力场的改进人工势场方法，解决期望航向角突变和抖动的问题。改进方法通过叠加环绕斥力克服了局部极小点问题，利用自衰减斥力的特性，使无人艇避障斥力变化平缓，避免了无人艇靠近障碍物后期望避障航向角急剧变化，优化了避障轨迹。进行多组湖面试验，测试该方法的效果，并对比传统方法与改进方法在相同避障场景下的避障轨迹。结果表明，改进方法的避障轨迹更加平滑，期望避障航向角变化平缓。     

风浪流干扰下的无人艇航向模糊自适应模型的研究

由于无人艇在风浪流航行环境下具有非线性和复杂性的特点,运用经典控制理论和现代控制理论建立无人艇的模型较为困难。论文通过对无人艇航行过程中所受的风浪流扰动进行分析,以无人艇运动操纵模型作为基础,采用分类建模的方式,融合模糊控制的思想及Nomoto模型,建立了无人艇在风浪流环境干扰下的航向模糊自适应模型。借助Matlab建模工具搭建模糊控制器,观测数据变化情况,获得较为准确的模型参数。     

Multiple USV cooperative algorithm method for hunting intelligent escaped targets北大核心CSCD

[目的]针对无人艇协同围捕过程中逃跑目标具备智能性,现有无人艇策略难以围捕成功的问题,提出一种基于双层切换策略的多无人艇协同围捕算法。[方法]第1层围捕策略采用改进势点法,以无人艇与势点的总直线距离最小为优化目标,采用匈牙利算法为无人艇动态分配势点,并采用人工势场法实现无人艇的协同避碰;第2层围捕策略利用了阿波罗尼奥斯圆的性质,在两艘无人艇前往逃跑目标的目标点进行拦截,剩余无人艇运动方向保持与逃跑目标相同,以不断缩紧包围区域;为应对逃跑目标不同的逃跑方式,第1层围捕策略和第2层围捕策略可互相转化。[结果]仿真实验表明,该算法相较于顺序分配势点算法和极角分配势点算法,围捕时间更少或持平,证明了该算法的有效性和先进性。[结论]该多无人艇协同双层围捕算法,对具备典型智能性的逃跑目标具有围捕效果。     

面向回收任务的无人艇自适应级联跟踪控制

[目的]针对当前艉滑道式回收技术中的高精度回收引导控制要求,提出一种面向艉滑道回收的无人艇（USV）自适应级联跟踪控制方法。[方法]建立欠驱动无人艇运动模型,基于艉滑道式回收技术要求,利用滤波算法实现对母船航行状态和回收位姿的预测;引入平行接近制导思想,结合滑模变结构控制理论,构建出稳定的级联控制系统,以解决无人艇回收过程中的跟踪控制问题。[结果]通过采用李雅普诺夫理论和级联定理分析系统的稳定性,证明无人艇能够稳定跟踪目标。[结论]仿真结果表明,所提控制方法可使无人艇具有稳定的跟踪性能,且对不确定性干扰表现出较强的鲁棒性。     

基于机器学习的实海域无人艇避碰算法智能演进方法

[目的]无人艇(USV)效能是指在给定时间内的特定海域完成指定任务的能力,是多层次多技术节点耦合作用的结果,而针对单一技术节点的传统优化方法,对无人艇效能的提升效果有限.[方法]针对无人艇自主系统的特点,从智能算法的角度,提出无人艇智能演进的2种主要形式:一是算法函数;二是算法参数.在此基础上,给出基于机器学习的无人艇...