基于轨迹线性化控制方法的全驱动自主式水下航行器轨迹跟踪控制

基于轨迹线性化控制(Trajectory Linearization Control,TLC)方法研究了全驱动自主式水下航行器（AUV）的轨迹跟踪控制.利用微分方程奇异摄动理论中的时标分离思想,将全驱动AUV的轨迹跟踪控制系统分成快、慢回路,分别基于轨迹线性化思想设计出快、慢回路控制器;利用Lyapunov稳定性理论对闭环控制系统进行了稳定性分析,通过AUV爬升转弯过程的仿真验证了该控制方法的有效性.     

基于级联思想的欠驱动AUV三维轨迹跟踪控制

为解决模型预测控制器(MPC)在执行器约束下初始状态量偏差大导致的无解问题,设计一种基于级联思想的MPC控制方法：首先,针对欠驱动AUV模型进行级联系统划分,再对划分出的模型分别进行MPC控制器设计;然后,利用微分跟踪器将期望量平滑处理;最后,基于非线性干扰观测器对外界干扰进行补偿。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于滑模控制的ROV深度方向轨迹跟踪研究

未知海流等外界干扰,系统的不确定性信息对小型ROV深度控制造成不利影响。针对该问题,本文首先建立小型ROV深度方向运动数学模型,在理想和有干扰的情况下设计相应地滑模变结构控制器来实现水下机器人的位置轨迹的跟踪,利用李雅普洛夫定理在理论上证明了所设计的控制器是稳定的。仿真结果验证了跟踪控制系统的全局渐进稳定性,及对有界外部扰动的鲁棒性。     

多AUV水下协作搜索研究现状与展望

随着各国对海洋研究的不断深入,海上作业越来越频繁,作为探索海洋的重要工具,自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）在海事搜索方面的发展也越来越受到关注。多AUV协作搜索控制作为多AUV研究的主要方向之一,在促进海洋科学与工程技术进步、海洋资源探测与开发、国家海防安全与海洋战略实施等方面有着十分重要的意义。首先,综述了近些年来多AUV协作搜索控制的国内外研究现状;然后,从AUV自身和环境的外界约束,以及海洋探测等方面,分析了多AUV水下协作搜索控制研究所面临的技术难点和存在的问题;最后,通过分析当前多AUV协作搜索控制的进展和实际需要,对多AUV协作搜索系统的发展趋势进行了探讨。     

面向无缆水下机器人水下对接的轨迹跟踪控制

针对欠驱动无缆水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)的特点,面向水下对接的应用需要,在考虑其非完整约束的条件下,对水下机器人的非线性系统的可控性进行深入分析,并推导如何将非线性系统通过反馈变换转换成链式模型,在此基础上提出一种使用近似线性化的全状态反馈进行三维链式控制器设计的方法。最后,为了验证轨迹跟踪控制器的控制性能,在Matlab仿真环境下进行了实验,结果表明该方法可以实现路径跟踪误差的全局渐近稳定,验证了其有效性和合理性。     

非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制

文章讨论了包含电机动力学模型的非完整轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种新型速度跟踪控制策略,使该非完整系统全局渐近稳定,并能有效克服外部扰动带来的影响,使系统具有良好的鲁棒性。仿真结果证明,该控制策略是有效的。     

基于视觉和后推方法的智能车轨迹跟踪控制

通过基于视觉的车道标志线识别系统建立智能车的期望跟踪轨迹,并将智能车运动学模型转换为链式系统模型,同时利用Backstepping方法设计控制律,克服了动态反馈线性化的方法设计的控制器维数较高以及滑模变结构控制器会呈现高频的抖振的缺点。通过仿真试验表明该方法得到了较好的轨迹跟踪控制效果和良好的全局稳定性。     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

自动驾驶车辆轨迹跟踪横向偏差影响因素研究

车辆轨迹跟踪精度是目前智能驾驶技术发展的瓶颈问题之一.影响车辆轨迹跟踪精度的因素很多,从模型离散化处理参数-采样时间间隔和初始航向角入手,研究对自动驾驶车辆的轨迹跟踪精度影响规律.采用车辆二自由度动力学模型,基于模型预测控制算法(the model predictive control,MPC)控制车辆进行轨迹跟踪.仿...     

AUV同时定位与跟踪算法研究

为了提高自治水下航行器的水下适应能力,对比目标跟踪与协同导航的概念,并仿照同时定位与制图方法,提出了基于EKF-SLAM框架和FastSLAM框架的自治水下航行器同时定位与跟踪算法.根据装备在携带低精度自定位传感器AUV上的声纳传感器持续探测非合作目标并估计目标航迹的同时,利用探测到的AUV与目标间的相对信息修正其自身航位推算带来的累积估计误差,从而提高AUV的自定位精度,AUV的定位和目标的状态估计同时进行,且要满足一定的精度.仿真比较了所提出的两种算法的精度,并验证了算法的有效性和一致性.     

基于遗传算法的水下机器人大范围路径规划

智能水下机器人（AUV）研究领域中的一个重要问题是全局路径规划，它的目标是在已知障碍物的环境中寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径。提出一种分层遗传算法来解决大范围海洋环境下AUV的路径规划问题。详细介绍了算法的实现，并进行了仿真实验，仿真结果证明了该算法的有效性。     

水下自重构机器人的自动对接控制

讨论了平面内水下自重构机器人的2个模块间的对接控制问题. 根据传感器信号强度与模块相对坐标的误差之间的关系,给出了对接控制问题的优化目标函数. 考虑到模块的运动学方程可逆,将该问题分解成了3个自由度上的子优化问题. 依据对中法思想,给出了各自由度上自动搜索的优化目标函数,并设计了相应的调整控制律. 建立了模块的逆运动学离散方程,并设计了一种稳定化修正格式以提高数值计算精度. 仿真实验结果表明,所提出的自动对接控制算法能够很好地实现模块之间的对接.     

新型水下自重构机器人水下机电对接技术

研究了一种应用于水下自重构机器人的新型水下湿式机电对接技术.采用多卡爪机械锁紧机构和充油密封方式,实现了水下可靠的机械与电气连接;利用机器人逆运动学方法实现关节的协调控制,进行对接过程末端模块的轨迹规划;利用对光电引导传感器组信号的优化来辅助水下对接;成功研制了该水下连接装置和基于该装置的水下自重构机器人样机.通过在样机上的实际应用,验证了该技术的有效性.     

非完整移动机器人的路径跟踪控制、

针对非完整四轮式移动机器人,基于人工驾驶的思想,在初始偏差较大的情况下调整机器人的角度并规划临时路径,采用模糊控制技术,分别设计了角速度和速度控制器,实现了机器人跟踪路径的目的。通过对初始角度的精确调整,使得角速度模糊控制器变得简便,提高了跟踪的效率。对直线和圆形路径进行了跟踪仿真,结果表明跟踪效果良好稳定。     

面向作业任务的AUV用自主式机械手结构设计

论述了研制的自主作业水下机械手的总体、结构设计特点和主要性能技术指标.机械手装备于自主式潜水器(AUV)上,具有五个自由度,直流力矩电机驱动,最大作业水深为100m.机械手具有结构轻巧、运动传递精确、手爪可更换和被动柔顺功能等特点.可在计算机控制下面向对象自主作业.讨论了机械手的运动学计算、计算机仿真和调试试验情况.     

四轮转向汽车路径跟随控制

路径跟随控制是汽车实现自动驾驶的重要工具,已在前轮转向汽车上取得了较好的效果,但是前轮转向汽车的路径跟随控制不完全适用于四轮转向汽车.对此,基于横向误差,提出一种四轮转向汽车路径跟随模糊控制算法.首先,建立响应面模型作为优化目标函数.然后,利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计.最后,通过Carsim-Simulink联合仿真实验,对该算法进行验证.仿真结果表明,路径跟随横向误差得到有效降低,车身质心侧偏角也控制在0.6°以内.该算法能够实现精准的路径跟随,并提高汽车的操纵稳定性.     

基于Hamilton理论的无人车路径跟踪控制

针对当前车辆路径跟踪控制存在精度低、可靠性差的问题,基于Hamilton理论提出一种四轮驱动四轮转向无人车路径跟踪分层控制方法.通过集成车辆动力学模型和路径跟踪模型,建立了路径跟踪误差模型,结合系统控制目标,提出采用Hamilton理论设计车辆上层控制器,用于实现路径跟踪误差模型的镇定,从而提高车辆路径跟踪的精度与鲁棒性.同时,在下层控制器中,设计4个车轮纵向轮胎力分配算法,通过轮胎力的动态分配满足车辆上层控制需求.利用CarSim和Simulink搭建车辆路径跟踪联合仿真模型并进行仿真实验,仿真结果表明,提出的无人车路径跟踪分层控制策略能够通过前后轮转角以及4个轮胎力的实时控制与分配,抑制路径跟踪过程中的横向误差和航向误差,提高路径跟踪精度并确保控制系统的可靠性.      

基于曲率平滑的智能车辆道路跟踪控制

推导了车辆转向动力学状态方程.利用GPS全球定位系统和数字地图提供的道路曲率信息,提出了一种回旋曲线道路曲率平滑算法.对道路曲率发生突变的路段进行平滑处理,从而消除道路曲率突变.仿真实验结果表明,该算法能够有效减小车辆道路跟踪误差,提高驾驶舒适度.     

水下机器人自适应S面控制

以某机器人为研究对象,使用S(Sigmoid)面控制方法构造了速度控制器并分析了该控制器的稳定性. 参考滑模变结构控制思想,提出了参数自适应S面速度控制器,使控制参数根据运动状态自适应调整. 同时,为了提高S面位置控制器的适应性,改进了控制器的自适应调整项,增强了控制器消除稳态误差的能力,实现了S面控制器局部动态调整. 水池中的对比实验和海洋验证实验表明,改进方法获得了良好的控制效果,有效提高了水下机器人运动控制的适应性.     

遗传算法在AUV局部路径规划中的应用研究

利用遗传算法（GA）实现AUV（自主水下机器人）对于运动目标的自主避碰,根据前视声纳信息探测到的障碍物距离信息,AUV的运动信息以及航迹规划信息.算法采用了二进制编码规则,并把避碰、航迹跟踪等约束条件作为适应度函数的影响因子,将AUV的下一步的航向和速度作为避碰算法的输出结果.仿真表明,AUV对动目标的自主避碰效果良好、避碰和航迹回归路径平滑.