多无人艇集群协同控制研究进展与未来趋势

当前,海洋航行器呈现智能化、网络化、集群化等重要发展趋势,多无人艇通过协同实现集群化作业,是未来海洋作业的主要形式之一。从无人艇运动数学模型出发,分析了多无人艇集群控制所面临的问题和挑战,根据多无人艇运动不同的场景,从轨迹导引、路径导引、目标导引3个方面综述了多无人艇集群协同控制的研究进展。最后,对多无人艇协同控制的研究方向和未来趋势进行了总结和展望。     

面向水下搜救的自主水下航行器路径跟踪控制

对自主水下航行器（AUV）在执行水下搜救任务过程中遇到的三维路径跟踪控制和定点驻停问题进行研究。在固定坐标系和机体坐标系下建立AUV的运动学模型，引入流体坐标系，设计适宜进行运动控制的三维路径跟踪控制器，并在Serret-Frenet坐标系下建立AUV的路径跟踪误差模型；基于三维视距制导律控制设计AUV的三维路径跟踪控制器，在此基础上提出一种适于水下搜救工况的AUV路径跟踪控制方法，使AUV能完成对参数化路径的跟踪和在预设目标点的驻停；同时，基于李雅普诺夫稳定性原理证明该控制器的稳定性。仿真试验结果表明，设计的控制器有效，能实现对面向水下搜救的AUV路径跟踪控制。     

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。     

Anti-disturbance optimal coverage control of ASVs北大核心CSCD

[目的]针对固定的海洋区域,研究欠驱动水面无人船(ASV)集群的抗干扰最优覆盖控制问题。[方法]首先,在运动学层级,基于邻居ASV位置和环境密度信息进行Voronoi分配,设计欠驱动ASV运动学制导律,引导ASV运动到最优目标点;然后,考虑复杂海洋环境下ASV模型的不确定性以及风浪流引起的外部扰动,在动力学层级设计一种固定时间扩张状态观测器(FTESO),并基于FTESO设计固定时间的动力学控制律。[结果]稳定性分析结果表明了ASV集群的抗干扰最优覆盖控制闭环系统的误差是有界的,仿真结果验证了该方法的有效性。[结论]通过采用该抗干扰最优覆盖控制器,ASV集群可以在任意的初始位置实现对目标区域的最优覆盖。