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...     

具有避碰和连通性保持的多USV分布式事件触发编队控制

[目的]为解决水面无人艇（USV）编队控制中的实际需求,提出一种具有避碰和连通性保持功能的分布式事件触发编队控制方法。[方法]针对海洋环境扰动和系统模型的不确定性等因素设计扰动观测器;针对编队实现过程中USV间可能发生碰撞和丢失通信连接的问题,基于人工势场函数法设计具有避碰和连通性保持功能的编队控制器;为减少USV控制器的执行频率,设计分布式的事件触发机制,使每个USV根据局部信息来独立决定其控制器的执行时刻。[结果]理论分析证明了编队误差的一致最终有界性,且事件触发机制不存在Zeno行为。仿真结果验证了所设计的控制方法能够显著减少USV控制器更新次数并可实施避碰操作及保持连通性。[结论]研究成果可保证USV编队控制的顺利安全完成,同时减轻USV在复杂海洋环境下的控制机构损耗。     

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。     

未知扰动下的无人艇编队优化轨迹跟踪控制

[目的]针对水面无人艇（USV）编队轨迹跟踪中存在的未知扰动和队形变化问题,提出一种基于有限时间扰动观测器的最优反步控制（FDO-OBC）方法。[方法]首先,基于虚拟结构法,建立无人艇编队控制框架,并设计运动学和动力学编队控制器;其次,设计有限时间扰动观测器,实时估计补偿未知环境扰动;然后,针对编队队形变化的轨迹跟踪问题,提出基于最优反步控制的动态轨迹优化策略,利用扰动观测器信息来计算最优控制输入,实现无人艇编队轨迹跟踪的动态优化;最后,采用李雅普诺夫稳定性理论证明该编队控制方法的稳定性。[结果]仿真对比结果表明,FDO-OBC策略可有效提高无人艇编队系统的精确性和鲁棒性。[结论]对于面向扰动环境下的无人艇编队控制系统设计,FDO-OBC方法提供了一种新的技术手段。     

Obstacle avoidance of unmanned ship swarm based on virtual navigator and improved Hooke's law北大核心CSCD

[目的]针对无人船集群规避障碍物的问题,提出一种基于虚拟领航者和改进胡克定律的弹性集群编队控制方法。[方法]首先,根据障碍物的长和宽得到其外接椭圆,按照长宽比向外扩展出虚拟碰障区、避障反应区、自由航行区,实现水面避障物模型的简化;其次,基于虚拟领航者和改进胡克定律,对编队各成员之间、各成员虚拟领航者之间的相对距离和速度予以约束,采用坐标形式设置编队队形,构建弹性编队模型,并基于障碍物的环形斥力场来实现单无人船的避障,以及在弹性集群编队的组织下实现无人船集群的避障;然后,通过优化处理无人船的航行过程,消除编队及避障过程中的“徘徊”和“振荡”等现象,使各无人船的运动更加平滑;最后,运用Matlab软件对由4艘无人船组成的集群编队进行仿真实验。[结果]实验结果表明,编队可成功绕过设置的所有障碍物,验证了所提方法的有效性和可行性。[结论]该方法可实现无人船集群对水面障碍物的规避,具备在一定复杂环境下的通过能力,可为无人船集群避障的应用及研究提供参考。     

船舶航向的自适应自调节PID跟踪控制

[目的]针对遭受时变环境扰动且存在参数不确定性的船舶航向非线性控制系统,为满足其航向控制的实时性要求,[方法]结合自适应技术,提出不依赖于模型参数与未知输入的自适应自调节的船舶航向跟踪控制方案,并利用Lyapunov直接方法验证该控制律的有界性。[结结果]仿真结果表明,该控制器可以自适应自调节PID的控制增益,不仅继承了传统PID控制器的优点,还对未知时变扰动具有良好的鲁棒性。[结论]研究成果可为船舶航向的跟踪控制设计提供参考。     

无人船集群队形重构的目标任务分配

[目的]针对无人船编队队形重构中的目标分配问题,提出一种队形重构目标分配方法。[方法]首先,在目标点固定的情况下,通过各无人船的当前位置,生成基于距离的收益函数。其次,以拍卖理论为基础,根据无人船队形重构中目标分配的快速性要求,针对传统拍卖算法在重构分配中可能存在的无可行解问题,提出基于最大迭代次数的拍卖终止机制,分散部分计算量,从而缩短分配时间。[结果]仿真结果表明,与匈牙利法相比,所提方法针对大规模无人船集群队形重构能够快速给出目标任务分配方案。[结论]所提方法能为无人船集群队形重构中目标分配问题以及无人船自主决策研究提供一定的参考。     

水面无人艇领航—跟随固定时间编队控制

[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FTO的船舶分布式编队的有限时间控制方法

[目的]由于速度测量值不可直接使用,因此针对有界环境干扰下的船舶编队控制问题,提出一种基于有限时间观测器(FTO)分布式编队的有限时间控制方法。[方法]首先,仅根据船舶的位置信息,设计一种FTO以观测其速度状态;然后,在领航信息仅局部已知的通信结构下,利用观测值和齐次法设计多船分布式编队的有限时间控制律,实现多艘船舶在有限时间内跟踪期望航迹并同时保持期望队形;最后,根据齐次性理论和李雅普诺夫稳定性判据,证明整个闭环系统的误差信号在有限时间内收敛。[结果]仿真结果验证了所提出的有限时间编队控制方法相比于传统渐近收敛的编队控制方法,可以为多船编队提供更快的收敛速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力。[结论]研究结果可为多船编队的控制提供借鉴。     

带扰动观测器的欠驱动水面无人船轨迹跟踪控制

为实现三自由度欠驱动水面无人船在未知外界扰动下的轨迹跟踪,本文设计一种带扰动观测器的反步法轨迹跟踪控制器。首先,构造扰动观测器估计未知扰动,对纵荡以及首摇2个自由度方向上的控制量进行前馈补偿。然后,为增强系统抗扰动能力并加快误差收敛速度,将水面无人船位置误差的积分项引入控制系统,分别在运动学和动力学回路中构造虚拟控制律镇定跟踪误差,过程中结合神经动态模型技术,解决了传统反步法的微分爆炸问题,同时有效避免了控制过程中的控制不连续问题。最后,仿真实验验证了所设计控制器的有效性。     

带有状态/输入量化的无人艇航向跟踪控制

[目的]针对水面无人艇（USV）的海上通信受限的问题,提出一种带有状态/输入量化的USV航向跟踪控制方法。[方法]基于反步法设计系统控制律,结合动态面技术降低虚拟控制律的计算量膨胀问题。对于控制系统中存在的不确定项及外界干扰,利用扩张状态观测器（ESO）进行估计。采用均匀量化器分别对控制系统中的状态变量和控制输入进行量化,且量化后的状态反馈信息仅用于跟踪控制。利用量化状态递归设计基于ESO的USV航向控制器,证明闭环控制系统中量化变量和非量化变量间误差的有界性。[结果]基于李雅普诺夫稳定性理论,提出了量化误差考量及闭环系统稳定性判定方法,严格证明了所设计的带有状态量化和输入量化的USV航向跟踪控制系统的稳定性,仿真实验验证了该控制策略的有效性。[结论]结果表明,所提方法可为USV航向跟踪控制提供借鉴。     

船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制

针对存在不确定性和带有完全未知时变环境扰动的船舶航向非线性控制系统,将指令滤波技术和反步法相结合,设计了一种船舶航向自适应神经网络鲁棒跟踪控制器,该控制器的提出不依赖于外部扰动任何的先验信息。首先,利用神经网络补偿船舶航向非线性控制系统中的非线性项;设计自适应律在线更新神经网络权重向量和估计时变环境扰动的未知界。为了避免传统反步法中对虚拟控制律的反复求导,引入指令滤波技术,使得所设计的航向自适应神经网络跟踪控制器具有结构简单、易于工程实现的特点。理论分析表明,所设计的控制器能使船舶实际输出航向以任意期望的精度跟踪给定的参考航向,保证船舶航向闭环控制系统中所有信号一致最终有界。最后,以大连海事大学远洋实习船“育龙”轮为例进行仿真,仿真结果验证了所提控制器的有效性和鲁棒性。     

基于智能预测控制的鱼雷状小型无人艇轨迹跟踪研究

[目的]针对无人艇（USV）在狭窄湖泊、涵洞作业时存在精度保持难和航迹控制难的问题,以自主研制的一款鱼雷状小型USV为对象,提出一种轨迹跟踪智能预测控制方法。[方法]首先,构建自主研制的欠驱动USV非线性状态空间模型;然后,设计智能预测控制器,该控制器基于模型预测控制的设计思想并结合改进的粒子群算法,在线决策、优化每一时刻的性能指标并纠正预测状态;最后,开展仿真和湖试试验测试系统对参考轨迹的跟踪性能,并与线性模型预测控制器的跟踪性能进行比较。[结果]结果表明,所设计的智能预测控制器超调小、抗干扰性好。[结论]所提方法不仅能运用于鱼雷状小型USV跟踪系统,也能对其他USV跟踪系统起到很好的借鉴作用。     

状态受限下的水下履带式清淤机器人轨迹跟踪控制北大核心CSCD

[目的]针对桥梁建设中运用履带式清淤机器人进行沉井清淤时易出现附着力不足而打滑的工程问题,设计基于障碍Lyapunov函数(BLF)的轨迹跟踪控制器。[方法]考虑到轨迹跟踪控制器算法质心与几何中心不重合的情况、外界未知有界扰动的影响和系统动态不确定性,建立运动学及动力学运动模型。利用终端滑模观测器(TSMO)在有限时间内逼近外界扰动和系统动态不确定性。通过时变对称有限时间BLF稳定性分析,验证控制系统的稳定性,同时限制系统速度状态以防止控制失效。[结果]仿真结果表明,履带式清淤机器人在所设计的控制器控制下能够平滑且快速地到达期望的轨迹。[结论]研究结果证明了所用方法可以将机器人系统的速度状态限制在符合工程实际的区间内。     

欠驱动无人船单目视觉伺服镇定控制

[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。     

基于ESO和动态逆的欠驱动船舶航迹跟踪控制设计

针对欠驱动船舶航迹跟踪控制问题,考虑船舶动态不确定性、未知时变外部扰动和速度不可测的情况,将输出重定义方法、扩张状态观测器(extended state observer, ESO)和动态逆控制方法相结合,设计欠驱动船舶航迹跟踪控制律。输出重定义方法用来解决系统欠驱动问题;构造ESO,估计由船舶动态不确定性、未知时变外部扰动以及船舶各自由度运动状态变量间的耦合构成的总扰动和船舶速度;基于上述,采用动态逆控制方法,设计航迹跟踪控制律,使欠驱动船舶跟踪期望航迹,并保证航迹跟踪闭环控制系统所有信号最终一致有界。以一艘欠驱动船舶为例进行仿真研究,仿真结果验证了所设计的航迹跟踪控制律的有效性和优越性。     

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。     

基于事件触发的船舶编队有限时间控制

为改善船舶编队的时效性，针对船舶编队在海上作业时存在频繁的不必要的通信消耗问题，提出一种基于事件触发机制的有限时间控制策略。设计一个编队扩张状态观测器观测船舶动态信息并补偿船舶模型中的不确定性及外界干扰；针对自身的船舶编队系统定义一个由广义误差变量组成的固定阈值触发函数，将事件触发函数与非线性终端滑模控制器相结合，大大降低了编队控制律的更新频率；利用Lyapunov有限时间理论验证整个编队系统的有限时间稳定性，并证明控制器不存在Zeno行为。仿真结果显示，设计的编队控制器能在5s左右达到预期队形。与连续时间编队控制器相比，设计的编队控制器在保证编队队形的基础上大大降低了触发次数，从而节约了编队系统的通信资源。     

多无人水面船分布式自适应协调跟踪控制

针对多无人水面船(Unmanned Surface Vessel, USV)协调轨迹跟踪控制问题,基于仅邻近USV可以通信的无向连通通信拓扑,提出分布式自适应协调跟踪控制。使用领航者跟随协调策略,引入虚拟领航者,考虑仅虚拟领航者已知期望轨迹和目标速度的情况,通过获取邻居的实时位置和速度信息,计算每艘USV在团队中的实时期望位置和速度,从而定义聚合跟踪误差。基于聚合跟踪误差建立轨迹跟踪误差系统数学模型,使用自适应项补偿外界环境干扰,提出分布式自适应协调跟踪控制算法。基于Lyapunov稳定性理论,论证聚合跟踪误差收敛,进而得到跟随者相对于期望位置的跟踪误差、速度误差均有界并渐进收敛到零,最后仿真验证理论结果。     

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。