无人水面艇直线航迹跟踪控制器的设计与验证

针对欠驱动无人水面艇航迹跟踪控制问题,设计一种直线航迹跟踪控制器.该控制器由导引算法和航向控制器两部分组成.导引算法基于LOS导引原理,根据给定航迹得出无人艇的期望航向;航向控制器采用抗饱和PID控制方法,通过负反馈防止积分器饱和,解决了传统PID控制器的航向超调和振荡问题.该航迹跟踪控制方法在DH-01小型欠驱动无人水面艇上得到验证.试验结果表明,航迹跟踪误差小于0.05 m.     

无人水面艇航向跟踪控制器的设计与验证

为解决"蓝信"号无人水面艇的航向跟踪控制问题,设计并实现了一种基于模糊自适应PID的无人水面艇航向跟踪控制器.首先,建立"蓝信"号无人水面艇的数学模型,利用实船操纵数据对其参数进行辨识;其次,在辨识的USV模型基础上,设计一种模糊自适应PID航向跟踪控制器并在干扰环境下进行仿真;最后,采用卡尔曼滤波算法对USV的姿态数据进行融合,设计并实现了"蓝信"号无人水面艇嵌入式航向跟踪控制系统的软硬件.实船验证结果表明,在实际的海洋环境干扰条件下,该航向跟踪控制器具有良好的动静态控制性能和抗干扰能力,可用于"蓝信"号无人水面艇精确和快速的航向跟踪控制.     

水面无人艇模糊神经网络航向控制器设计

针对常规PID控制器在无人艇航向控制系统中表现出抗干扰能力弱,控制精度低等问题,本文提出了一种应用模糊神经网络算法的航向控制器设计方法.首先通过神经网络分类回归确定隶属度函数,然后经由模糊控制在线整定PID控制器KP、KI、KD三个参数,确保对无人艇航向的实时控制.仿真结果表明,该控制器满足航向控制所需的实时性,具有控制精度高和鲁棒性好的特点,并且提高了无人艇在复杂环境中的自适应能力.     

网络环境下基于观测器的无人水面艇航向控制研究

控制中心-执行器网络通道中存在的网络诱导时延、数据丢包等网络诱导特性以及外部环境干扰均会对无人艇的水面航行产生影响,进而使系统性能显著降低,航向控制系统稳定性受到影响,提出一种基于观测器的无人艇航向控制准则,以使无人艇在既定航向上快速、稳定地航行。在建立基于网络的无人艇航向控制系统模型的基础上,采用Lyapunov稳定性原理和凸分析方法,对能使网络环境下基于观测器的无人水面艇航向控制系统渐进稳定的控制准则进行推导,设计出基于网络的航向控制器和观测器。仿真实验表明了所提出方法以及设计的控制器、观测器具有较好的性能。     

小型吊舱式无人艇航向控制

针对小型吊舱式无人艇航向控制系统精度问题,考虑模型中的不确定性和风、浪干扰等未知项,设计一种基于RBF神经网络和迭代滑模算法的自适应控制器.在建立吊舱式无人艇运动数学模型基础上,采用迭代滑模算法提高收敛时间,并通过RBF神经网络权值逼近模型参数不确定项和未知扰动,最终将该算法与迭代滑模算法进行仿真比较.结果表明,所提出...     

基于航向约束的无人艇位姿保持制导策略

针对欠驱动无人艇位姿保持控制中无法同时兼顾位置和首向角约束的问题,提出了基于航向约束的位姿保持制导策略.首先建立了以无人艇期望位姿为原点的固定坐标系,并将坐标系划分为3个区域:可到达区域A、B和不可到达区域C.在可到达区域内无人艇可依靠前向运动和转首运动回到期望位姿,避免因无法直接产生侧向运动导致首向角变化过大的问题.其次在不同的区域执行不同的制导策略,在制导过程中严格约束无人艇期望航向.最后由制导策略生成的期望速度和期望航向,经由控制器生成执行量,无人艇快速回到期望位姿.基于航向约束的位姿保持制导策略将航向约束由内环控制纳入外环制导,无人艇在不同区域执行不同的制导策略,生成的位姿期望与内环控制相结合,实现了无人艇的位姿保持.外环制导和内环控制约束相结合以兼顾无人艇欠驱动特性,同时简化了控制器设计.仿真实验证明了该制导策略的可行性和有效性.     

基于双体结构的无人测绘艇航向控制

无人艇在海洋测绘中的应用越来越广泛,而航向稳定性是实现其自主航行的重要基础。设计了一种双体结构的无人测绘艇,用于搭载测量设备并实现测绘功能。为了实现无人艇的航向控制,将RBF(radial basis function)神经网络与PID(proportion integration differentiation)算法相结合,利用RBF神经网络的自学习能力实现对PID控制器参数的整定。在仿真过程中,将RBF-PID自适应模型、单一PID模型以及作为对照组引入的BP-PID自适应模型分别仿真,并在同一时刻加入随机扰动,观察系统响应效果。结果表明,基于RBF-PID算法的无人艇航向控制器的超调量为零、稳态时间最短,同时能够及时有效地纠正随机扰动的影响,保障无人测绘艇的航向稳定性。     

水面无人艇远程控制系统设计与实验

针对海上复杂环境对水面无人艇操纵性能的影响,在风、浪等环境因素干扰下研究基于模糊PID （proportional integral differential）的无人艇航向偏差控制,开发以DSP (digital signal processing) 结合ARM为核心控制器的艇载运动控制系统,采用阿里云服务器、Web服务器、Apache服务器及MySQL数据库,研发无人艇远程控制系统,并集成研发了样船。实验表明,所研发的无人艇远程控制系统具有远程通信、运动控制、状态监测、数据存储和数据共享的功能,能够满足远程通信实时性、运动控制灵活性精确性的设计要求,进一步提高对无人艇航迹控制精度,为近海小型智能船舶的研发奠定基础。     

小型无人直升机的双时标鲁棒控制系统设计

针对小型无人直升机,提出一种双时标鲁棒飞行控制器的设计方法.首先根据小型无人直升机模型的特点和时标分离思想,将快速变化的姿态控制回路作为控制系统内环,慢速变化的平移控制回路作为控制系统外环,分别采用基于四元数描述的方法和基于反步法的鲁棒控制完成控制器设计.然后运用Lyapunov方法对所设计的闭环控制系统进行稳定性分析,证明这种双时标飞行控制系统在没有干扰时可以实现跟踪误差的指数收敛.最后对该控制器进行仿真验证,结果表明,在阵风干扰下这种控制器仍然能够保证小型无人直升机实现良好的位置跟踪控制.     

基于双闭环的矢量推进器的AUV转向控制方法

水下无人自航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)在对海洋环境进行勘查与测量时,实际航迹与目标航迹的偏差要求控制在一定精度范围内.在传统常采用的航向单闭环方法控制下,基于矢量推进器的AUV在高速转向时存在航迹跟踪效果差的缺点.针对这一问题,设计了一种双闭环自适应转向运动控制方法.该方法基于矢量推进器机动性强的特性,在AUV转向时将航向控制闭环和航速控制闭环设计成双闭环,调整航向的同时依据航向环偏航角差实时控制航速环AUV转向目标速度.理论分析和实验证明:在AUV转向时,该控制算法可以更好地实现航迹跟踪,实际航行轨迹与目标航迹的最大偏差可以控制在10,m以内.     

基于自适应MPC的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制

根据自适应模型预测控制相关原理,设计一种无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制策略.基于车辆动力学模型,建立轨迹跟踪控制器,并设计目标函数与相关约束,利用自适应MPC(model predictive control)控制算法对其进行求解.在每一个控制时刻工作点,不断更新卡尔曼状态估计器相关增益系数矩阵以及控制器的状态来适应无人驾驶车辆当前的工作环境,以此补偿车辆的非线性以及状态测量噪声带来的影响.在MATLAB中搭建仿真模型并进行仿真验证,得出自适应MPC对于无人驾驶车辆的轨迹跟踪拥有较好的控制精度与鲁棒性,验证了该算法应用在轨迹跟踪控制层的有效性,为轨迹跟踪控制的研究提供了参考.     

考虑横纵向误差协调的智能汽车路径跟踪控制研究

针对传统轨迹跟踪控制方法应用场景局限,精度不高的问题,为实现车辆横纵向联合控制从而提升无人驾驶汽车在结构化场景下的轨迹跟踪效果,本文建立了自然坐标系下的车辆跟踪误差模型,设计基于LQR与PID相结合的车辆横纵向耦合控制器。在横向控制层面,为消除系统稳定误差,通过引入前馈控制量实现系统的整体稳定,减小车辆在实际运行过程中产生的横向误差,提升控制过程的稳定性;在纵向控制层面,运用PID控制策略进行调节,实现车辆的实际速度与规划速度,实际位置与规划位置之间的精确匹配。通过MATLAB/Simulink与Carsim搭建联合仿真平台,针对日常泊车、驶入主路以及超车多种工况进行仿真验证。仿真结果表明：本文所设计的横纵向联合控制器将车辆的轨迹跟踪误差控制在可接受范围之内的同时,轨迹跟踪效果满足乘客对车辆乘坐舒适性的要求,故本文设计的控制器具备一定的稳定性和准确性。     

基于滑模反演的欠驱动水面无人艇航向控制

欠驱动无人艇作为一种水上重要的工作平台,其应用范围非常广泛。针对一种欠驱动水面无人艇的运动控制进行研究,首先分别建立其运动学和考虑了风浪干扰的动力学模型,得出了非线性状态空间模型;然后采用基于指数滑模面的滑模和反演相结合的控制算法设计其航向控制器;最后通过仿真和实物实验验证了设计的动力学方程和控制算法的有效性。     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

采用模糊扩张状态观测器的四旋翼无人机滑模轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机(UAV)的轨迹跟踪控制存在外界未知扰动的问题,提出一种基于模糊扩张状态观测器的非奇异快速终端滑模控制算法.首先,根据双闭环控制结构分别对姿态内环、位置外环引入模糊扩张状态观测器,利用该观测器对系统所受到外部总扰动进行在线估计.然后,根据模糊扩张状态观测器的观测值,设计非奇异快速终端滑模控制器,保证四旋翼无人机的状态变量可在有限时间内收敛于期望轨迹.最后,根据李亚普诺夫理论,得出四旋翼无人机系统的闭环稳定性,并通过仿真对比实验验证该控制算法的优越性.结果表明：所提的控制算法可以提高跟踪性能,并有效增强系统的抗外界干扰能力.     

基于扰动观测器的时变负载四旋翼无人机自适应有限时间控制

针对具有未知外部扰动和阻力系数的时变负载四旋翼无人机系统,提出了一种复合有限时间控制策略。首先,通过牛顿-欧拉方法建立了完整的四旋翼无人机数学模型。位置环采用自适应参数校正方法对负载进行估计,并与反步递推控制相结合,在阻力系数未知情况下设计了自适应轨迹跟踪控制器。其次,采用基于扰动观测器的有限时间滑模控制器,并利用Lyapunov稳定性理论进行无人机系统位置环和姿态环渐近稳定和有限时间稳定性验证。最后,通过数值仿真进行验证。结果表明,所提控制器提高了系统的收敛速度,减少了外界扰动对系统的影响。研究方法克服了已有研究要求阻力系数和负载已知的局限性,提高了系统的抗干扰能力,对于增强四旋翼无人机的实际应用性具有一定的参考价值。     

基于故障估计的无人车容错控制方法

考虑转向控制系统故障和未知干扰同时作用对无人车辆路径跟踪效果的影响,为提高无人车辆控制系统的可靠性,设计了一种无人车路径跟踪容错控制方法. 对转向控制系统输入性故障进行分析,结合未知干扰情况定义了名义故障并建立相应的数学模型. 利用高阶滑模观测器构造名义故障微分方程,并利用自适应容积卡尔曼滤波设计了车辆质心侧偏角和名义故障估计方法,从而为无人车容错控制提供可靠信息源. 基于滑模控制理论设计了无人车路径跟踪容错控制器并证明了其收敛性. 联合仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的估计方法能够得到精确可靠的质心侧偏角和名义故障估计结果,且与无容错控制相比,所设计的路径跟踪容错控制器在面对故障和干扰时能够明显地提高车辆的控制性能,并同时保证车辆的路径跟踪能力及其自身的稳定性.      

Wind disturbance rejection control based on the dynamic parameters estimation of quadrotors UAV

The turbulence or gust in quadrotor flight environment causes drastic changes in the unmanned aerial vehicle(UAV) aerodynamic parameters. Especially, rotor thrust coefficient and reaction torque coefficient of the UAV encounter uncertainty fluctuation, which may undermine the control performance. A real-time estimation strategy for these aerodynamic parameters is proposed to improve the identification on the disturbance. First, the unscented Kalman filter(UKF) algorithm is used to estimate the UAV states and aerodynamic parameters. Then, a double-loop structure, consisting of position and attitude, is designed for the trajectory tracking control. In the outer loop, a proportional-derivative controller is adopted to carry out position tracking and provide Euler angle references for the inner loop, called attitude controller. Moreover, the attitude controller is designed using an inverse dynamic technique. The main contribution of this study is to propose a joint estimation on the aerodynamic parameters with wind disturbance as well as the UAV states. This strategy plays an important role in refining time-varying parameters of wind disturbance. A number of simulations are executed to verify the effectiveness of the proposed method.