检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘云杰大连海事大学

学位级别：硕士

近些年来,随着海洋空间中水面作业任务逐渐向复杂化、规模化方向发展,无人船技术的研究趋势也从单一无人船向多无人船协同编队技术拓展。相比单一的无人船控制,多无人船的工作效率更高,容错性更好,并且适应能力更强,在环境监测、搜索救... 详细信息

近些年来,随着海洋空间中水面作业任务逐渐向复杂化、规模化方向发展,无人船技术的研究趋势也从单一无人船向多无人船协同编队技术拓展。相比单一的无人船控制,多无人船的工作效率更高,容错性更好,并且适应能力更强,在环境监测、搜索救援、资源探测、舰队补给等民用和军事领域都有广泛的应用。在此背景下,多无人船控制技术正受到前所未有的关注,如何实现多无人船在水面上的编队航行,以及如何处理危急状况时的避障问题已成为无人船问题研究中的重点方向。本文基于实际问题的需要,研究了一类欠驱动自主水面无人船在未知输入增益、模型不确定和海洋扰动条件下的分布式时变编队控制问题。具体研究工作包括:第一,针对模型参数不确定,未知海洋环境扰动和输入增益未知的欠驱动无人船编队控制问题,提出了一种具有避障和连通保持功能的单路径导引分布式时变编队控制方法。在运动学层面,提出了一种基于一致性方法、路径跟踪设计、人工势能函数和辅助变量方法的分布式制导控制律;在动力学层面,基于间接模型参考自适应控制方法,设计了一种自适应动力学控制律,利用神经估计器识别未知输入增益、模型不确定性和海洋扰动。基于间接参考模型自适应的动力学控制方法能够保证速度跟踪误差收敛到一个零域,使得前向速度和角速度达到满意的跟踪效果。采用级联稳定性定理分析了闭环系统的稳定性。最后在Matlab/Simulink平台仿真验证了输入增益未知欠驱动多无人船的防碰撞时变队形控制方法的有效性。第二,针对邻居无人船速度未知,模型参数不确定,未知海洋环境扰动和输入增益未知的欠驱动无人船编队控制问题,设计了一种基于积分并行学习方法的欠驱动无人船防碰撞时变队形控制器。在运动学层面,引入扩张状态观测器估计邻居无人船的速度,基于路径跟踪设计和一致性方法设计了分布式时变编队运动学控制律;在动力学层面,利用积分并行学习方法精确辨识未知输入增益,利用神经网络估计海洋扰动和未知不确定性,提出了基于积分并行学习的自适应动力学制导律。该方法无需持续激励,在保证跟踪误差收敛的同时也可以保证参数的收敛,使得参数的估计值无限接近真实值,从而实现对未知输入增益的精确估计。采用级联稳定性定理分析了闭环系统的稳定性。仿真结果验证了基于积分并行学习的欠驱动多无人船防碰撞时变队形控制方法的有效性。

关键词：欠驱动无人船时变队形控制避障控制参数辨识积分并行学习

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基于非奇异终端滑模控制的水面无人船轨迹跟踪

引用

电工技术 2021年第10期 39-42页

作者：贺倩黄宴委福州大学电气工程与自动化学院福建福州350108

针对欠驱动水面无人船舶的有限时间轨迹跟踪,提出了非奇异终端滑模与变指数幂次趋近律结合的控制方法。利用输出重定义的方法构造无人船舶跟踪误差动态模型,引入基于跟踪误差的非奇异终端滑模,消除传统终端滑模的奇异问题,保证在有限时... 详细信息

针对欠驱动水面无人船舶的有限时间轨迹跟踪,提出了非奇异终端滑模与变指数幂次趋近律结合的控制方法。利用输出重定义的方法构造无人船舶跟踪误差动态模型,引入基于跟踪误差的非奇异终端滑模,消除传统终端滑模的奇异问题,保证在有限时间跟踪并保持期望轨迹;引入变指数幂次趋近律,通过在不同阶段改变指数调节系统的趋近过程,来解决滑模在远离平衡点时收敛缓慢的问题。数值仿真结果验证了所提出的控制器的有效性。

关键词：欠驱动无人船轨迹跟踪误差状态方程非奇异终端滑模变指数幂次趋近律

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基于强化学习的无人船路径跟踪控制方法

基于强化学习的无人船路径跟踪控制方法

引用

第三十一届中国汽车工程学会年会暨展览会（SAECCE 2024）

作者：刘清河聂文鹏乔应崔光尚赵文权任殿波哈尔滨工业大学(威海)

作为一种具有自主导航、自主避障等功能的水面无人平台,无人船可以在海洋牧场养殖等领域得到广泛应用。针对欠驱动无人船的路径跟踪问题,提出一种基于强化学习的控制方法。首先,建立了能够反映无人船动态响应的一阶Nomoto模型。其次,在... 详细信息

作为一种具有自主导航、自主避障等功能的水面无人平台,无人船可以在海洋牧场养殖等领域得到广泛应用。针对欠驱动无人船的路径跟踪问题,提出一种基于强化学习的控制方法。首先,建立了能够反映无人船动态响应的一阶Nomoto模型。其次,在传统视线(Line-of-sight,LOS)制导算法中引入随横向跟踪误差变化的前视距离,提出了可变前视距离的改进LOS算法,将无人船的路径跟踪转化为航向跟踪。然后,基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法,设计了状态空间、奖励函数、动作空间,求解出最优舵角控制指令。最后,在python3.7下创建仿真环境,验证控制算法在航向跟踪以及对直线和折线路径跟踪的有效性和性能。结果表明:在直线跟踪任务下,航向均方根误差能收敛到0.15°,横向均方根误差能收敛到0.1m,满足实际应用需求。

关键词：欠驱动无人船路径跟踪控制视线制导算法深度强化学习

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