基于干扰观测器的欠驱动AUV自适应反演控制

针对未知外界干扰存在的情况,提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反演控制,用于改善欠驱动自治水下机器人(AUV)深度跟踪控制性能。首先对欠驱动自治水下机器人的垂直面模型进行有条件的简化,得到新的运动学及动力学方程,建立简化后模型的状态方程;其次根据系统状态方程构建非线性观测器,设计自适应反演控制器,输出控制量根据李雅普诺夫稳定原理推导得出,确保包含非线性干扰观测器及自适应反演控制器在内的控制系统的一致渐进稳定性。研究结果表明:所设计的非线性干扰观测器以及自适应反演控制器可以实现欠驱动自治水下机器人在存在外界未知干扰情况下深度轨迹跟踪,具有较强的鲁棒性。     

复杂环境下的欠驱动智能水下机器人定深跟踪控制

为使欠驱动智能水下机器人(AUV)在实际定深作业中,更好地抵抗外界和载体内部信号传输所构成的复杂环境作用,以某欠驱动AUV为研究对象,基于自抗扰控制技术和模糊控制方法,结合水下机器人相关运动学及动力学方程,利用切换控制策略,取自抗扰和模糊控制各自的优点,联合建立了欠驱动AUV模糊自抗扰定深跟踪控制器,并与基于传统比例积分微分(PID)方法的定深控制器在复杂环境下进行了对比仿真.仿真结果表明,基于模糊自抗扰控制技术的欠驱动AUV深度控制方法能够实现准确定深跟踪控制,同时,相比于传统PID控制器,模糊自抗扰深度控制方法能够更有效地抑制复杂环境下干扰所造成的超调和震颤等现象,具有更优的控制效果.     

欠驱动智能水下机器人的自抗扰路径跟踪控制

为削弱欠驱动智能水下机器人(AUV)在路径跟踪过程中遇到的外界环境干扰和载体内部信号传输干扰的影响,以某欠驱动AUV为研究目标,基于自抗扰控制技术以及在Serret-Frenet坐标系下建立的路径跟踪误差方程,结合水下机器人相关运动学及动力学方程,建立了二阶自抗扰路径跟踪控制器,并进行了与传统PID控制器的对比仿真实验.仿真实验包括水平面随机干扰下的圆路径跟踪和渐变干扰下的空间螺旋线跟踪.仿真结果表明,基于自抗扰控制技术的欠驱动AUV路径跟踪控制器能够实现相应的参考路径跟踪任务,同时,相比于传统PID控制器,自抗扰路径跟踪控制器能够更有效地抑制干扰造成的颤抖、超调等现象,具有更优的控制效果.     

鱼雷形水下机器人非线性航迹跟踪控制 

研究了欠驱动自主式水下机器人路径跟踪问题.在Serret Frenet移动坐标系下,基于虚拟目标机器人建立了路径跟踪误差动力学方程.在此基础上,结合水下机器人动力学方程,设计了基于Lyapunov稳定性理论和反步法技术的控制器.仿真结果表明,提出的非线性反馈控制律能够保证路径跟踪误差快速收敛到零,使机器人沿着参考路径航行.     

基于生物启发的水下机器人路径跟踪控制

针对常规反步控制方法在路径跟踪中出现的速度跳变与推进器驱动饱和等问题,将生物启发神经动力学模型应用到水下机器人路径跟踪控制中。利用生物启发神经动力学模型的渐变和有界输出等特性,设计基于生物启发的反步路径跟踪控制器,并同传统反步跟踪控制器进行对比分析。仿真结果表明:在较大的初始跟踪误差下,所设计的跟踪控制器可以有效克服水下机器人跟踪控制中的速度跳变,避免推进器的驱动饱和,满足水下机器人推进器的推力约束。     

欠驱动无人船的运动控制设计

针对欠驱动无人船在受到非完整约束和模型不精确时对精确轨迹跟踪控制设计困难,提出了曲率跟踪和逆动力学自适应控制设计方法;首先建立欠驱动无人船水平面的运动学和动力学模型,充分利用其非完整约束下的运动规律基础上引入目标轨迹曲线的相对曲率设计动态跟踪目标,从而将原问题转化为一个简单轨迹跟踪控制问题;然后基于滑模控制和逆动力学自...     

基于海流观测的欠驱动AUV自适应反演滑模轨迹跟踪

欠驱动自主水下航行器AUV在定深的海域中航行,其模型水动力参数存在不确定性,同时还遭受海流等外来因素干扰,对欠驱动AUV的轨迹跟踪精确带来极大的挑战.本文研究海流环境中欠驱动AUV水平方向上的轨迹跟踪控制问题,通过定义固定坐标系和随体坐标系间的转化关系,将海流速度引入欠驱动AUV运动学和动力学方程,建立海流环境中欠驱动AUV的运动学模型和动力学模型;结合期望轨迹得到欠驱动AUV的轨迹跟踪误差方程.在控制器的设计过程中引入自适应率,得到AUV水平面轨迹跟踪的自适应反演滑模轨迹跟踪控制器(ABSMC),同时为降低海流因素对AUV航行轨迹带来的偏差,设计海流观测器对环境中海流速度进行估计.仿真结果表明,该控制器可实现对由水动力参数不确定和外界时变干扰共同组成的系统总不确定性的估计,并弥补传统反演滑模控制理论中需要精确的模型参数和扰动信息的不足,且海流观测器可提升AUV轨迹跟踪的精度.在理论上证明了由海流观测器和轨迹跟踪控制器共同组成的AUV级联控制系统为全局渐进稳定;仿真对比结果显示所提出的基于海流观测的自适应反演滑模控制器能够克服欠驱动AUV模型中水动力参数不确定性、海流干扰及其他未知干扰的影响,跟踪性能优于基于海流观测的反演轨迹跟踪控制器(BTC).     

灵长类仿生机器人飞跃轨迹规划及控制策略

运动模式耦合和欠驱动动力学特性是实现灵长类仿生机器人悬臂飞跃的难点.针对运动模式耦合问题,本文通过建立灵长类仿生机器人分段运动模型,在运动学分析的基础上,结合目标约束条件和切换条件,提出了灵活完整的、适应不同飞跃距离的飞跃轨迹规划方法,以此获得系统飞跃的起始和终止姿态.针对欠驱动问题,采用基于虚约束的轨迹规划和跟踪控制方法来保证系统可以准确达到飞跃起始姿态.最后,搭建了悬臂飞跃仿真模型,仿真结果验证了轨迹规划和控制策略的有效性.     

欠驱动双足机器人稳定行走控制与策略

为了解决欠驱动双足机器人行走的控制问题,提出一种欠驱动平面双足机器人稳定步行控制方法和策略.首先,分析带有身体惯量的倒立摆模型的动力学特性,根据动力学模型和姿态信息,设计姿态稳定控制器,维持机器人身体姿态的稳定.然后,根据欠驱动量的动力学方程和行走速度反馈,设计行走速度稳定控制器.通过调整摆动腿步长的策略,实现速度稳定的连续行走.最后,在双足机器人上开展实验,验证了该控制方法和策略的有效性.     

基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

针对欠驱动自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）在外部干扰和系统内部扰动下深度难以控制的问题,提出基于非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer,NDO）的自适应终端滑模控制方法。首先建立欠驱动AUV在垂直面上的状态方程并对其简化,其次根据简化后的系统状态方程构建NDO对外部干扰进行观测,再结合反步法设计出自适应终端滑模控制器;最后通过李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。结果表明：欠驱动AUV最大跟踪误差为0.137 5 m,峰值时间为2.1 s,证明了所设计的控制器能够实现深度控制,降低抖振,具有较强的鲁棒性。     

多翼自治水下机器人动力学建模与姿态控制

为了提高多翼自治水下机器人姿态自主控制的稳定性和控制性能,设计了基于多翼水下机器人全参数控制模型的姿态控制系统.首先对多翼自治水下机器人进行运动学和动力学分析,建立多翼自治水下机器人的全参数运动控制模型;在此基础上建立多翼自治水下机器人整体控制系统,设计基于线性二次型最优控制的多翼自治水下机器人姿态控制器;最后进行多翼自治水下机器人姿态控制仿真实验.结果表明:在给定的外界干扰下,多翼自治水下机器人能够快速稳定跟踪目标姿态,所建立的控制器以及控制模型能够满足多翼水下机器人姿态的自主控制需要,达到设计目标.     

欠驱动跳跃机器人运动规划

通过对欠驱动跳跃机器人的动力学模型的分析,结合机器人的雅克比矩阵及主被动关节之间的动力耦合关系,推导出了欠驱动机器人的伪逆运动学方程,对运动轨迹的优化数学模型进行降阶处理,并进行了运动规划的仿真分析.仿真结果分析表明了该方法的正确性及有效性,该运动规划方法对其他跳跃机器人的运动规划及控制方法的研究具有一定的理论参考价值,同时,亦可推广至平面多自由度的欠驱动机器人轨迹规划的问题上.     

基于深度强化学习的水下机器人最优轨迹控制

为了实现水下机器人在跟踪复杂轨迹时具有出较高的精度和稳定性,提出了利用深度强化学习实现水下机器人最优轨迹控制的方法:首先,建立基于2个深度神经网络（Actor网络和Critic网络）的水下机器人控制模型,其中Actor网络用来选择动作,Critic网络用来评估Actor网络的训练结果;其次,构造合适的奖励信号使得深度强化学习算法适用于水下机器人的动力学模型;最后,提出了基于奖励信号标准差的网络训练成功评判条件,使得水下机器人在确保精度的同时保证稳定性. 仿真实验结果表明:在解决一定精度内的水下机器人复杂轨迹跟踪问题时,该算法与传统PID控制算法相比具有更优的性能.     

串级PID控制在水下机器人俯仰控制系统中的应用

针对水下复杂环境中水下机器人(ROV)俯仰角的控制问题,设计了串级PID控制器.分析了ROV水下受力情况,建立了ROV俯仰控制系统的运动学模型.复杂智能控制算法的实现(软件编程实现等)具有难度,而串级PID比传统PID控制器有更大的调节范围和更快的响应速度,在设计时有更大的灵活性,且可以处理实际中由非线性特性所带来的问题.Simulink仿真结果表明,对于ROV俯仰控制系统,串级PID控制器具有更好的控制性能.运用泳池测试验证了串级PID控制算法在ROV俯仰角控制中的可操作性.     

欠驱动单机械臂的运动学研究

本文以平面内转动关节连接的单机械臂为研究对象,针对其运动学以及单臂的控制原理进行研究.首先利用机器人数学基础,推导出单臂机器人的运动学递推方程,讨论了其正运动学变化矩阵以及求解雅克比矩阵.然后,以单臂3R欠驱动机械臂为研究对象,对其位置控制进行研究,提出了一种分阶段控制欠驱动机械臂的新方法.控制目的为实现操作臂末端点到达目标位置,由此实现了平面内3自由度欠驱动机械臂的位置控制.     

采用干扰观测器的水下滑翔蛇形机器人纵倾运动控制

针对水下滑翔蛇形机器人在实现滑翔运动时存在控制输入受限和外界未知干扰的问题,提出了一种基于Nussbaum函数和非线性干扰观测器的反步控制策略。通过对欠驱动水下滑翔蛇形机器人的垂直面运动进行分析和有条件的简化,得到了对应运动学及动力学方程组。采用Nussbaum函数与双曲正切函数相结合的方式处理系统控制输入饱和,避免了双曲正切函数存在的控制器奇异值,通过非线性干扰观测器实现对外界复合扰动的有效观测并进行补偿。设计了纵倾运动跟踪的反步控制器,针对反步法中虚拟项引发的计算膨胀,采用动态面方法来消除。基于Lyapunov稳定性理论设计了控制器,保证系统能够实现速度与位置信号量的全局一致稳定性。研究结果表明:所提方案相对传统反步法,在响应时间与误差收敛速度方面都有一定程度提高,且非线性干扰观测器对于复合扰动量观测性能良好;所设计的控制器可以有效实现机器人在外界未知干扰下纵倾运动的稳定跟踪,且具有较强的鲁棒性。     

基于反步法的机器人鲁棒跟踪控制

针对不确定性机器人的跟踪控制问题,设计出了基于反步法的控制器。该方法首先将机器人动力学模型通过线性反馈得到了两个子系统,然后对每个子系统分别构造李雅普诺夫函数来保证渐近稳定,从而达到了对机器人系统跟踪误差渐近稳定控制的目的.最后以两关节机器人为例进行仿真,仿真结果表明基于反步法的控制器是有效的.     

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。     

欠驱动船舶运动的非连续变参数镇定控制

为解决欠驱动船舶在风浪干扰下不同距离镇定控制及镇定参数优化问题,设计了非连续变参数控制算法.借助微分同胚变换及控制输入变换,将欠驱动船舶运动学及动力学模型转化为具有反馈链式级联形式的两个子系统,基于backstepping技术分别设计了反馈控制率.Lyapunov直接法证明该控制策略可使闭环系统所有信号全局一致渐进稳定.对干扰进行了Lyapunov补偿,得到原系统具有收敛参数可调的非连续反馈控制率.仿真结果表明,控制器对外界干扰具有鲁棒性;可以通过参数优化实现船舶不同距离镇定,并达到不同状态约束要求.     

基于自适应反步法的自主水下机器人变深控制

为实现自主水下机器人(AUV)的高精度变深控制,基于AUV垂直面的运动学和非线性动力学模型,提出了神经网络自适应迭代反步控制方法,设计了运动学和动力学控制器.文中首先考虑AUV非线性模型的攻角和水动力阻尼系数的不确定性,设计神经网络控制器来对纵倾运动中的非线性水动力阻尼项和外界海流干扰作用进行在线估计,并基于Lyapunov稳定性理论设计神经网络权值的自适应律,保证系统闭环信号的一致最终有界.最后通过两组仿真实验,比较了所设计的控制器在设定控制器增益参数下的系统响应和在扰动作用下的变深控制性能,结果表明,所设计的控制器具有较小的稳态误差和较高的跟踪精度.