网络环境下无人水面艇航向控制器设计

无人水面艇自主航行中受到外部环境干扰及在控制中心-执行器网络通道中存在网络诱导特性(如网络诱导时延、数据丢包等)的影响,会降低系统性能,影响航向控制系统的稳定性.为了能使无人艇按照设定航向快速、稳定地航行,提出一种基于网络的无人艇航向控制策略.首先,建立基于网络的无人艇航向控制系统模型.基于这个模型,运用Lyapunov稳定性理论和凸分析方法导出能使网络环境下无人水面艇航向控制系统渐进稳定的控制律,并设计基于网络的航向控制器.通过仿真验证所提出方法和设计控制器的有效性.     

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.     

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°。     

水面无人艇的模糊建模方法研究

近年来,水面无人艇技术发展迅速,在军事侦察、武装保护等方面发挥显著作用,已成为水面反恐的重要方式之一。然而,水面无人艇航行在线性度、耦合性上存在较大的缺陷,高精度控制方式实现复杂。为实现水面无人艇航行的高精度、高准确度控制,本文将神经网络和模糊技术相结合,提出一种基于神经网络的模糊建模方法,对系统模型进行仿真可知,水面无人艇的模糊建模方法有效,且能够实现对无人艇航行的精确控制,具有进一步推广应用的潜力。     

高效无人艇航向控制器设计

针对无人艇航行中的动态环境特征,提出一种基于动态面控制技术的高效控制算法,以改善无人艇对复杂海洋环境的适应性。该算法运用单一神经网络进行全局逼近环境扰动,控制器设计结构简单,易于实现。仿真结果证明,该控制算法可实现精确的航向控制。     

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。     

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。