基于非线性模型预测控制的无人船航迹跟踪控制方法

为了实现复杂场景下无人船（USV）的实时、高精度、抗干扰运动控制,以欠驱动双推进差速无人船作为研究对象,基于三自由度无人船水动力模型设计非线性模型预测航迹跟踪控制器（NMPC）,在考虑控制约束与状态约束的情况下,根据快速稳定航行的目标设计优化范式,引入多重打靶算法求解思想提升控制器求解速度;根据无人船航行时风、浪、流等环境干扰的特点,设计一种适用于复杂场景无人船控制的非线性干扰观测器（NDO）,根据干扰观测结果对控制模型进行在线补偿,并通过仿真试验,验证了所提控制算法的精确性、实时性和抗干扰能力。     

考虑系统延时的无人船路径跟踪控制

针对无人船因控制系统延时而导致的路径跟踪性能退化,提出计及系统延时的路径跟踪控制策略,并设计了基于模型预测控制算法的双层路径跟踪控制器。基于线性模型预测控制算法,设计了USV运动学控制器,以此减小无人船路径跟踪偏差并得到期望速度。将系统延时处理为一阶系统,并将其和无人船的动力学模型耦合。基于非线性模型预测控制,设计了USV动力学控制器,用于响应无人船的期望速度。数值仿真结果表明,在存在系统延时的仿真环境中,论文提出的针对控制系统延时的处理策略可减小无人船的路径跟踪偏差和改善控制形态输入的平顺性。     

基于混合遗传算法的无人船自动航向控制方法

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及其具有的强非线性和不确定性,文章将基于智能策略和常规策略的无人船航向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混合遗传算法(GS-PID-GA)优化。通过将真实数据比例缩小进行模型试验,并与传统控制方法进行比较,验证了所提控制方法的有效性。     

基于模型预测控制的无人帆船轨迹跟踪方法

[目的]面向无人帆船在水面、水下跨域异构海洋机器人的协同作业场景,提出基于模型预测控制（MPC）的无人帆船轨迹跟踪方法。[方法]针对“海鸥”号无人帆船,建立其动力学模型及运动学模型,通过分析无人帆船动力学特点及执行器约束条件,构建MPC目标函数及系统约束条件,将无人帆船的轨迹跟踪问题转化为优化问题,并利用Matlab软件开展仿真实验验证。[结果]仿真结果表明,与“帆–舵”分离的PID轨迹跟踪控制方法相比,所提出的无人帆船“帆–舵”联合MPC控制方法更便于添加约束条件,其在风向变化的情况下能以更小的轨迹跟踪误差来更快地收敛于指定轨迹,且其可以实现逆风折线航行。[结论]研究成果可为无人帆船的帆、舵控制提供新的思路,提高其轨迹跟踪能力,进一步为无人帆船与AUV的高效协同作业提供技术保障。     

基于模型预测控制的无人艇VO避障

在高速行驶中,无人艇速度快、反应时间短,为了达到安全避障的要求,避障算法必须实时性好、稳定性高。同时,在高速场景中,无人艇的静浮力较小,流体升力较大,风浪流对无人艇的影响较低速场景更加显著,稳定的航迹跟踪与避障控制面临挑战。为了达到良好的避障效果,无人艇必须要满足控制量的约束,同时要削减外界扰动带来的不利影响。无人艇控制系统是一个多输入多输出系统,而模型预测控制则是处理多变量约束优化问题最有效的方法之一。本文提出基于模型预测控制的无人艇VO避障算法,通过仿真实验实现了该算法的避障功能,并将该算法与传统的VO算法避障效果作对比,验证了该算法的有效性,同时,通过分析模型不确定性对该避障算法性能的影响,证明了该算法的鲁棒性。     

基于MPC的多无人船系统分布式协同控制策略研究

针对多无人船系统的路径跟踪和编队控制问题,本文提出一种分布式协同控制策略,基于模型预测控制算法为各子系统设计独立的控制器,通过实时迭代框架实现系统之间的一致性。同时,将上层运动控制与底层推力分配进行一体化集成,实现对推力器的直接控制和约束条件一致化。数值模拟结果显示所提策略能够提高系统对外部环境变化的适应性,减少计算成本25.02%并降低能耗6.89%,对于包含多个子系统的大规模协同控制问题具有一定的实际应用价值。     

基于分数阶微积分的无人船运动非线性数学控制模型

一旦遇到大风、海浪等恶劣天气,无人船很容易受到影响,发生非线性运动,若不能及时实施稳定性控制,很容易发生翻船事故。针对上述问题,研究一种基于分数阶微积分的无人船运动非线性数学控制模型。该研究中描述无人船6种类型非线性运动,即纵荡,横荡,垂荡,横摇,纵摇和首摇;通过各种设备采集船舶运动参数,明确无人船状态;结合分数阶微积分函数以及算子,建立无人船运动非线性数学控制方程并求解,得出x轴、y轴和z轴3个方向上的控制量,完成控制模型构建。结果表明：与基于神经网络的控制模型、基于反馈线性化的控制方法以及模糊控制系统相比,所构建模型应用下,减摇和减荡效果更强,能够保证船舶在大风、大浪情况下的稳定性。     

人工智能的航迹控制方法研究

在船舶自动化和电气化的发展历程中,航迹控制作为一项非常重要的功能,正受到越来越多的研究。航迹控制系统中的核心部件之一自动舵,正向着高速化和集成化方向发展。由于海洋环境越来越复杂,天气变化多端,船舶的航行安全受到了更多的威胁,急需一种高性能的自动舵航迹控制系统。本文正是基于这项需求,开发出了基于人工神经智能算法的航迹控制方法,此算法具备了强鲁棒性、自适应性和高可靠性。从仿真结果看,本控制方法的性能优越,易于推广使用。     

基于改进的视线导引算法与自抗扰航向控制器的无人艇航迹控制

[目的]无人艇(USV)在复杂环境情况下会出现偏离目标航线的情况,为提高水面无人艇的抗干扰能力及实际航行的稳定性,实现对航迹的准确控制,提出一种改进的无人艇航迹控制方法.[方法]根据导航信号受环境影响的情况,对GPS信号有效和无效2种情况下的航迹控制分别进行分析,在自主可控平台上设计并实现了基于模糊控制可变船长比的视线...     

基于Pixhawk开源飞控项目的无人艇开发

针对Pixhawk开源项目的特点,开发一型基于开源飞控的无人艇平台。首先围绕Pixhawk项目的特点,从硬件框架、软件框架以及MAVLink通信协议3个方面对其进行介绍。通过相关的实船试验,验证了所开发无人艇平台的可行性及有效性。     

基于反步滑模算法的水下无人航行器变深控制

针对水下无人航行器(UUV)的深度控制问题,提出一种反步法与滑模控制相结合的变深控制策略,避免了一般反步法中因虚拟控制量调节过度而导致的UUV姿态失衡问题。首先,基于反步法和Lyapunov稳定性理论设计纵摇角和纵摇角速度两个虚拟控制量,并建立误差方程;然后,引入一阶滑模面并结合李雅普诺夫第二方法设计控制律,消除部分模型非线性项,保证所有状态误差全局渐进收敛于零;最后,对两组仿真算例进行分析。结果表明:在慢时变有界干扰下,所设计的控制器具有较好的深度跟踪性能和鲁棒性。     

基于收缩理论的水下无人航行器轨迹跟踪控制

考虑水下无人航行器的轨迹跟踪控制,在水动力系数已知的条件下,基于收缩理论设计了全局指数收敛的理想控制器.首先,对收缩理论进行简要的介绍.与常用的李雅普诺夫方法不同,收缩理论在进行控制系统的设计和稳定性分析时,采用虚位移验证系统的稳定性,避免因无明确平衡点信息而带来的阻碍,从而更容易证明控制系统的稳定性.接着,介绍了水下...     

无人艇智能航路规划系统研究

近年来,随着人工智能等高新技术的发展,无人平台的发展日新月异,以无人水面艇为代表的无人平台受到国内外专家学者越来越多的关注。其中航路规划系统是实现无人艇正常航行和体现无人艇智能化的关键技术之一。目前大多数航路规划算法适用的场景主要为无人艇的自由航行,避碰能力单一,且未充分考虑无人艇自身欠驱动型以及机动能力的限制,很难满足复杂障碍环境下智能避碰的需求。本文设计基于分层规划的航路规划方案,提出多单元模块下的无人艇航路规划策略,并基于无人艇自身特性设计对应的轨迹规划单元。最后在GIS数据上,对所设计的智能航路规划系统进行仿真验证,实验结果验证系统的有效性和实用性。     

水面无人艇集群系统研究

  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...     

基于无人艇平台的AUV回收技术发展趋势

针对无人艇（USV）艏向控制存在模型摄动、外部干扰等不确定性问题,提出一种适用于USV的改进无模型自适应控制（MFAC）方法。

基于USV艏向控制子系统存在非自衡特性,直接使用紧格式MFAC方法讨论USV的艏向控制子系统在不确定影响下的控制问题。在标准控制准则中引入历史输入项,提出一种变输出紧格式MFAC方法,削弱USV艏向控制子系统中存在的积分作用。最后,开展艏向控制仿真实验以及“海豚IB”小型USV的外场试验验证所提方法的有效性。

结果显示,相比标准紧格式MFAC方法和PID方法,变输出紧格式MFAC方法的USV艏向控制更加稳定。

所做研究可为USV提供一种对环境扰动、模型摄动等影响不敏感、具有较好自适应性及鲁棒性的艏向控制算法。

     

无人水面艇局部路径规划算法研究综述

  目的  针对全球定位系统拒止环境下的欠驱动无人船（USV）精准位姿镇定问题,提出一种基于单应性的欠驱动无人船单目视觉伺服镇定控制方法。  方法  借助单应性分解技术,直接从当前图像和期望图像中重构出具有未知尺度因子的位姿误差,可完全摆脱相机外部参数标定和目标物先验信息;针对欠驱动约束,在连续时变输出反馈控制器中引入基于持续激励艏摇角的周期函数,使得欠驱动无人船能够在图像深度、运动速度、模型参数均未知的情况下实现镇定控制。  结果  在李雅普诺夫理论框架下,采用芭芭拉引理严格证明了欠驱动无人船视觉伺服闭环控制系统的渐近稳定性。  结论  仅采用船载单目相机,所提出的视觉伺服策略能够确保欠驱动无人船实现精准位姿镇定,为海上接驳对接、靠离泊、动力定位等实际需求提供重要技术支撑。     

Application of A* algorithm for real-time path re-planning of an unmanned surface vehicle avoiding underwater obstacles

This paper describes path re-planning techniques andunderwater obstacle avoidance for unmanned surface vehicle （USV）based on multi-beam forward looking sonar （FLS）. Near-optimalpaths in static and dynamic environments with underwaterobstacles are computed using a numerical solution procedure basedon an A algorithm. The USV is modeled with a circular shape in 2degrees of freedom （surge and yaw）. In this paper, two-dimensional（2-D） underwater obstacle avoidance and the robust real-time pathre-planning technique for actual USV using multi-beam FLS aredeveloped. Our real-time path re-planning algorithm has beentested to regenerate the optimal path for several updated frames inthe field of view of the sonar with a proper update frequency of theFLS. The performance of the proposed method was verifiedthrough simulations, and sea experiments. For simulations, theUSV model can avoid both a single stationary obstacle, multiplestationary obstacles and moving obstacles with the near-optimaltrajectory that are performed both in the vehicle and the worldreference frame. For sea experiments, the proposed method for anunderwater obstacle avoidance system is implemented with a USVtest platform. The actual USV is automatically controlled andsucceeded in its real-time avoidance against the stationary underseaobstacle in the field of view of the FLS together with the GlobalPositioning System （GPS） of the USV.     

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...