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。     

大尺度高速水下无人艇控制系统设计与试验验证

[目的]为了在三维空间宽航速段内实现大尺度高速水下无人艇(UUV)的路径跟踪,在考虑无人艇的试验动作要求、控制精度要求及水动力特性的情况下,设计了基于模糊控制理论的自适应制导方法。[方法]基于解耦控制方法,首先将水下无人艇的航行控制分解为航速、航向、纵倾和深度控制问题;然后分别设计积分分离比例—积分—微分控制器(PID控制器),并引入指令及状态滤波器,以改善该水下无人艇动态响应特性;最后,通过湖试验证水下无人艇在不同航速下的控制性能。[结果]结果表明,在6,9,13 kn等试验航速下,水下无人艇跟随目标路径和深度的误差均在合理范围内,验证了该控制体系及控制方法的有效性。[结论]所得结果对新一代试验艇的运动控制技术研究具有一定参考价值。     

多约束条件下无人艇和无人机集群协同航迹规划

[目的]为实现海上无人集群在执行任务过程中的安全航行和通信保持,开展无人艇(USV)和无人机(UAV)集群协同航迹规划问题的研究。[方法]采用禁入和禁出地理围栏进行场景建模,将规避威胁和障碍问题转化为地理围栏约束。针对平台之间的碰撞冲突和通信连接问题,提出基于时序检测的碰撞冲突和通信保持约束判断准则。以集群平均航行时间为航迹优化函数,将多约束条件转化为惩罚函数,采用自适应差分进化算法进行优化求解。[结果]仿真结果表明,所提方法能够在威胁和障碍环境中保持无人艇和无人机集群的安全航行和通信连接,并在满足多约束的条件下实现集群平均航行时间最短。[结论]该方法可用于海上无人集群面对威胁和障碍环境时的离线航迹规划,具有一定的应用价值。     

吊舱推进的小型水面无人船航迹控制系统设计

为解决适应内河通航环境的小型水面无人船(USV)航迹控制的快速性和鲁棒性问题,以小型水面无人船为研究对象,设计一种基于吊舱推进的USV航迹控制系统,该航迹控制系统由航迹控制器、航向控制器、转向操作机构、电罗经、D-GPS,以及角度检测传感器组成。其中航迹控制采用改进的LOS(Line of Sight)导航算法;航向控制器由两级模糊控制器构成,可同时满足大角度转向控制和小角度航向保持的性能要求。仿真和实船试验结果皆表明,该控制系统能够满足内河复杂通航条件下USV对航迹控制的要求。     

无人水面艇航向航速协同控制方法

针对无人水面艇(USV)在未知干扰环境下的自主运动控制问题,研究基于模糊自适应算法的USV航向、航速协同控制方法。设计以航向角偏差量和直线距离偏差量为输入量,以及以舵角偏转控制量和油门开度控制量为输出量的模糊控制算法,并通过以航向角偏差率为输入量及以控制周期为输出量的自适应控制,使系统响应外部环境的变化。以抵达目标点的时间和舵角变化次数的加权最小值作为优化目标函数,分析论域、控制周期等参数对控制效果的影响。优化分析的结果表明:此方法在不同海面风、浪、流随机干扰的条件下,均能使无人艇抵达目标点,实现点对点的自主航行。     

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。     

基于深度强化学习的智能船舶航迹跟踪控制

[目的]智能船舶的航迹跟踪控制问题往往面临着控制环境复杂、控制器稳定性不高以及大量的算法计算等问题。为实现对航迹跟踪的精准控制,提出一种引入深度强化学习技术的航向控制器。[方法]首先,结合视线(LOS)算法制导,以船舶的操纵特性和控制要求为基础,将航迹跟踪问题建模成马尔可夫决策过程,设计其状态空间、动作空间、奖励函数;然后,使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法作为控制器的实现,采用离线学习方法对控制器进行训练;最后,将训练完成的控制器与BP-PID控制器进行对比研究,分析控制效果。[结果]仿真结果表明,设计的深度强化学习控制器可以从训练学习过程中快速收敛达到控制要求,训练后的网络与BP-PID控制器相比跟踪迅速,具有偏航误差小、舵角变化频率小等优点。[结论]研究成果可为智能船舶航迹跟踪控制提供参考。     

高速无人艇动目标避碰规划方法研究

提出基于蚁群算法(ACA)实现高速无人艇对运动目标避碰规划的方法,该方法把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为目标函数,使得路径搜索过程快速高效.计算机仿真表明:该方法使高速无人艇能够较好的实现对运动目标的避碰;由此说明此项研究具有一定的可行性和有效性.     

基于双桨无人艇的转速协调控制策略研究

以双螺旋桨水面无人艇的推进控制系统为研究对象,以永磁同步电机作为推进电机,在取消常规舵的情况下,设计一种利用左右螺旋桨转速差来实现舵效的桨舵合一系统。设计转速协调控制器,通过模糊PID算法对常规PID进行补充,实现对直行情况下航向的稳定控制,最终验证了双桨推进的转速协调控制方案的可行性和有效性。     

Path planning method for unmanned surface vehicle with controllable distance from obstacles北大核心CSCD

[目的]为了解决水面无人艇(USV)路径规划中安全性和平滑性方面的问题,提出一种与障碍物距离可控的USV路径规划方法。[方法]首先,结合雷达图像生成栅格化环境信息,利用维诺场算法(VFA)为每个栅格添加危险势场并建立航行界限;其次,建立与航行界限关联的危险度函数对A^(*)算法的评价函数进行改进,利用改进的A^(*)算法进行路径规划;最后,针对航行路径转向角较大的问题,采用梯度下降法(GDM)进行航行路径的平滑处理,得到满足USV实际航行要求的连续平滑路径。[结果]仿真结果表明,所提路径规划方法通过设置不同的航行界限可以实现路径与障碍物之间距离的控制且平滑性符合航行要求。[结论]该方法在USV路径规划过程中具有一定的合理性和有效性,可为USV自主避障决策提供参考。     

基于无人水面艇感知网的目标船航迹关联与数据融合

针对现有无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题，提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统（GPS）数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法，并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理，构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时，开展USV试验研究，验证整体融合方法。结果表明，目标原始数据预处理方法合理可靠，融合算法稳定可信，可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。     

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。     

小型无人艇集成控制系统设计与实验研究

针对传统无人艇控制系统集成度低、可靠性差、通信距离有限等问题和在运动控制中存在的艇身水动力系数不确定性,加上外界风浪流的干扰等非线性因素,设计开发了一种小型无人艇集成控制系统。首先详细阐述了该集成控制系统的硬件结构、软件工作模式、控制模型及运动控制算法,使用 Matlab/simulink工具箱进行速度、航向及深度的运动控制仿真实验。然后以自研的无人艇样机为实验对象进行下水实验。最终计算机仿真和实物下水试验结果表明,所设计的运动控制器不仅能实现艇上各传感器的数据采集与通信功能,下达和反馈运动控制指令的功能,也可以在一定外界干扰下跟踪运动控制中的期望目标,实现控制要求。     

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智能演进方法,设计一种可演进的无人艇自主系统控制体系架构,并在实海域测试。[结果]以无人艇避碰算法为例,基于实海域测试结果,初步验证了所提方法在提升无人艇效能方面的可行性与有效性。[结论]基于机器学习的无人艇智能演进方法是持续提升无人艇效能的有效途径,具有较高研究价值和应用意义。     

无人水面艇性能测试与分析系统数据库设计与应用

为解决无人水面艇（Unmanned Surface Vessel,USV）航行数据在信息多样化、来源不一、存储格式不同、难以共享等问题,利用数据库技术,建立USV性能测试与分析系统。对该系统进行数据预处理、数据库整体设计和数据表结构设计,完成USV航行状态监测数据的集中管理。该系统为PC端和云服务平台提供数据可视化、航迹查询和历史数据查询等功能服务,可实现USV航行状态的多点实时监测。     

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。     

基于精确罚函数的无人艇航迹规划和自动避障算法

[目的]对于已知多个障碍物的局部水域,如何规划安全高效的无人艇(USV)运动航迹,是当前的研究热点。[方法]首先,采用简洁有效的圆形包络面和凸四边形包络面处理障碍物区域,并将避障问题转化为时间最优控制问题中的状态不等式约束;然后,利用控制参数化和时间尺度变换,将时间最优控制问题转化为最优参数选择问题;最后,对于由多个障碍物带来的多个连续状态不等式约束,采用精确罚函数法将所有的状态约束都附加到目标函数中,从而构建适用于任何有效优化技术予以求解的非线性优化问题。[结果]数值仿真结果表明,该算法所规划的航迹能成功规避水域中的所有障碍物,同时符合无人艇的运动特性。[结论]研究成果可为无人艇航迹规划的避障问题提供参考。     

某型无人艇综合健康管理系统分析

[目的]为确保无人艇(USV)航行安全,降低维修保障费用,推行高效的维修保障模式,开展无人艇综合健康管理(IVHM)系统分析。[方法]根据某型无人艇的功能结构,对若干关键设备和船体展开故障模式、影响及危害度分析(FMECA);基于运维需要,分析无人艇IVHM系统的功能需求,以设计其系统框架,并提出设计该系统所需的关键技术;采用基于智能体仿真模型评估无人艇主题任务的成功性,分析保障资源需求。[结果]将设备故障参数和功能性参数作为输入,建立了基于智能体的IVHM系统模型,为USV的任务成功性评估和保障资源需求分析提供了推理依据。[结论]研究结果可为此类IVHM系统的设计提供思路。