无人艇航迹跟踪控制系统设计与验证

针对复杂湖面环境干扰下的无人艇自主航行控制问题,设计了一种有效的无人艇航迹跟踪控制系统。该系统从航迹跟踪控制算法、数据融合处理、上位机监控三个部分展开设计。在算法设计层面,将航迹跟踪控制问题分为外环和内环两部分,外环部分提出了一种自适应视线(Line of sight,LOS）制导算法,以求解目标航向角作为航向控制器的输入;内环部分设计了无模型自适应PID航向控制器,以实现无人艇稳定的航行。在数据处理层面,采用卡尔曼滤波算法对传感器信息进行融合,实现了对无人艇位置和姿态信息的准确估计。在监控层面,设计了一种可视化上位机软件,实时监测无人艇航行状态,保证航行安全。最后,利用实艇进行湖测实验,验证了该控制系统的有效性,结果表明该系统具备在内湖执行任务的能力以及应对复杂环境干扰的能力。     

速度矢量场二阶滑模无人艇引导律

针对航速和航道未知扰动等因素,提出一种速度矢量场二阶滑模无人水面艇(USV)引导律。首先,建立无人艇运动学和航向角动力学模型;其次构造路径误差(y_e)模型,设计基于航速(V_g)的路径误差矢量场,速度越大,航向角变化越小;再结合二阶滑模面设计一种速度矢量场二阶滑模无人艇引导律,并考虑未知扰动因素Δ分析速度矢量场二阶滑模无人艇引导律的稳定性。仿真结果表明：相比于经典矢量场,速度矢量场有效实现航速V_g越快,航向角变化率越小,矢量场越平缓,提高了USV航行安全性和稳定性;基于速度矢量场二阶滑模无人艇引导律的路径跟踪控制系统鲁棒性更强,路径跟踪准确度更高,能够较好地完成路径跟踪。     

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.     

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.     

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.     

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。     

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.     

基于模糊航向制导的AUV航迹控制方法研究

提出了基于模糊航向制导的水下机器人间接航迹控制方法，航向制导环采用模糊算法进行最优艏向实时解算，再以此艏向作为期望航向进行航向控制；为提高系统的鲁棒性和自适应性能，航向控制环采用滑模控制器，最终实现AUV的航迹跟踪，最后，根据此方法进行了航迹跟踪试验，结果表明模糊艏向解算器的航迹控制精度要大大高于PID艏向解算器，并且设计方法易于理解，便于工程设计和应用。     

基于非奇异终端滑模的欠驱动UUV航迹跟踪控制

针对欠驱动UUV在模型参数数摄动以及未知恒定海流(对控制器而言)干扰下的水平面直线航迹跟踪控制问题,提出了一种基于非奇异终端滑模的航迹跟踪控制控制策略。首先,利用离散航迹点,规划出期望航迹;然后,基于视线法(LOS)以及Serret-Frenet坐标系,建立起航迹跟踪制导律;进而,将航迹跟踪控制问题转化为航向角的镇定问题。利用非奇异终端滑模控制方法,设计出全局有限时间收敛的动力学控制器。仿真实验结果表明:该跟踪控制策略可以精确地执行水平面直线航迹跟踪任务;对于模型参数摄动以及未知恒定海流,所设计的控制策略具有强鲁棒性。     

四轮独立转向无人车辆斜向行驶轨迹跟踪控制方法

针对四轮独立转向电动汽车转向系统成本高、但功能开发程度低的问题,提出一种车辆斜向行驶控制策略,优化四轮独立转向电动汽车换道过程中的行驶稳定性. 基于四轮独立转向电动汽车横向、纵向二自由度车辆模型,提出一种横纵向耦合轨迹跟踪控制方法,该方法基于线性时变模型采用模型预测控制（MPC）算法,对横向偏差、航向角偏差及纵向速度偏差进行闭环控制. 设计车辆稳定性控制器,包括横摆力矩控制器和转矩分配控制器,同时提高车辆轨迹跟踪精度和行驶稳定性. 最后搭建Simulink/Carsim/Prescan联合仿真平台,对四轮独立转向电动汽车双移线工况进行模拟换道仿真,仿真结果证明了斜向变道的可行性和横纵向耦合轨迹跟踪控制方法的有效性.      

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...     

一种小型无人船导航-制导-控制系统设计与验证

针对具有自主执行任务能力的小型无人船,设计一种有效的导航-制导-控制系统.采用卡尔曼滤波进行传感器信息融合,实现无人船的状态估计;设计一种基于时变前向距离的LOS制导方法,实现无人船直线航迹跟踪;通过设计抗饱和积分PID控制器,使得无人船快速、准确地收敛到期望航向.仿真研究验证了所设计系统的可行性,在"智海1号"小型无人船上进行的实验验证了系统的可靠性和稳定性.     

欠驱动UUV三维轨迹跟踪的反步动态滑模控制

提出一种欠驱动无人水下航行器(UUV)反步自适应动态滑模控制方法.结合反步和自适应滑模控制技术设计UUV的位置、姿态和时变速度跟踪控制器,采用虚拟速度来代替姿态误差的控制策略,将姿态跟踪控制转化为速度控制,能够有效避免传统反步法控制律设计存在的奇异值问题.针对系统模型不精确及时变扰动问题,引入滑模控制技术进行自适应补偿估计,提高了欠驱动UUV在未知环境中的鲁棒性及自适应能力,并基于李雅普诺夫稳定性理论证明了该控制系统误差最终一致有界.仿真结果表明:提出的UUV三维轨迹跟踪反步动态滑模控制方法收敛、有效,能够实现在系统参数不精确及时变扰动情况下的三维轨迹精确跟踪控制.     

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.     

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.      

基于虚拟艇引导的无人艇轨迹跟踪模型预测控制

针对无人艇在跟踪任务前期因位置偏差过大及约束存在而导致模型预测控制器(MPC)震荡问题，提出一种由虚拟无人艇引导的MPC控制策略，引用虚拟过渡轨迹代替实际无人艇的目标轨迹，并设计转换条件决定无人艇在执行过程中何时退出该虚拟引导策略。为解决MPC稳定性问题，基于准无限模型预测控制理论，在MPC设计中添加终端惩罚函数，通过构造Lyapunov函数，证明了本文方法在有限时域内的稳定性。引入非线性干扰观测器对复杂海洋环境中的干扰进行观测，利用控制器对其进行补偿。圆形、正弦和直线三种工况的仿真实验验证了本文方法的有效性及准确性，可实现水面无人艇在复杂海洋环境下的轨迹跟踪控制。     

基于模糊神经网络的无人水下航行器航迹跟踪控制

针对外界扰动的无人水下航行器航迹跟踪控制问题,通过定义一个动态滑模面,结合Lyapunov稳定性理论,设计航迹跟踪滑模控制器.考虑到系统中存在的未建模动态,在保证不引入模型参数的前提下,采用模糊神经网络在线逼近理想滑模控制律,并根据Lyapunov稳定性理论及投影算法得出模糊神经网络的参数自适应律.理论分析证明闭环控制系统的一致渐近稳定性、所有变量的有界性及跟踪误差及其导数渐近趋向于零.仿真实验验证了所提控制策略的有效性.     

基于模型预测的主动转向智能无人车辆横向稳态控制

在复杂路况以及智能无人车辆转向过程中，车辆处于一种时变非稳定性状态，影响车辆操纵安全性和行驶稳定性.针对此问题，提出了一种应用于前轮主动转向无人车辆的优化模型预测控制策略，该控制器采用分层结构对车辆前轮转角进行优化控制，以改善车身在非稳态下的特征.考虑到无人车辆实际行驶时存在的内部和外部扰动因素，建立了非线性扰动量平台模型和非线性轮胎模型，并通过模块化方法，构建了无人车辆非线性动力学模型，利用非线性扰动观测器对干扰进行抑制，提高了车辆模型精确性与控制器控制效果.经仿真实验对比和硬件在环实验测试，结果表明：与无横向稳态控制车辆相比，稳定性提高了55%，验证了该策略能显著改善车辆的横向稳定性及有效性.     

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。     

基于预测--模糊联合控制的分布式驱动车辆路径跟踪方法

为研究分布式驱动车辆（4wid）路径跟踪中的跟踪精度和稳定性的问题,提出了模型预测-模糊(Mpc-Fuzzy)的联合控策略, 缓解了单一模型预测控制下车辆跟踪精度与控制器计算压力间的冲突。采用模型预测控制设计了上层路径跟踪控制器,旨在利用模型预测“滚动优化”的优点降低跟踪误差的同时保证车辆的稳定性。下层采用模糊控制,将转向过度和转向不足量化为“方向偏差”和“位置偏差”,利用四轮转矩独立控制的优点进一步优化转矩输出,旨在降低模型预测控制器对参考模型线性化后带来的跟踪误差。为验证控制策略的可靠性,基于Carsim和Simulink.、Driving Scenario搭建联合仿真模型,将联合控制器和单运动学模型预测控制器进行对比研究。仿真结果表明联合控制器可在完成对给定路径跟踪的基础上,减少转向不足和转向过度的发生,降低了方向误差和位置误差。