AUV平面直线航迹跟踪控制算法

针对自主水下航行器（AUV）在平面直线航迹跟踪过程中的航迹超调问题,设计基于航向航速双闭环运动控制的航迹跟踪控制算法. 跟踪算法以视线导引法（LOS）为基础,设计时变前视距离提高AUV的机动性,并以一阶惯性滤波抑制因航向切换产生期望航向角的阶跃变化. 控制算法采用抗积分饱和PID控制及参数自适应,以增加算法的鲁棒性,并将航向航速控制设计成双闭环,使得 AUV航行时期望航迹段终点的距离偏差实时调整期望航速. 结果表明,此航迹跟踪控制算法根据距离偏差调节实时航速,可使AUV提前减速以低速转向,抗积分饱和可避免航速超调,参数自适应以适应多种航行工况. AUV能准确跟踪期望航迹,最大航迹偏差小于1.0 m,并且大角度转向时可有效减小航迹超调.     

考虑舵机延时的船舶最优航向控制器设计

船舶舵机延时、外界环境干扰、船速变化等因素均会影响船舶航向控制器的性能。Smith预估器对纯延时系统具有较好的补偿效果,最优PID统筹航向控制和舵角变化频率,可随船速和外界环境变化自适应调整PID参数。结合二者设计改进Smith最优PID航向控制器,并分别进行静水匀速、静水变速、环境干扰中固定转速、环境干扰中变化转速条件下的实验仿真。结果表明,改进Smith最优PID航向控制器在船首向稳定时间、大舵角持续时间、舵角变化频率等指标上均优于现有模糊PID控制器。     

基于Backstepping的非线性无人船航向控制算法

针对无人船航向控制系统模型存在模型参数和外界干扰不确定性的特点,提出基于Backstepping思想,由控制舵角输入进而控制航向的自适应航向控制算法。自适应算法进行自我调节,可使无人船实际航向与初始航向偏差减小。用Lyapunov函数验证该控制算法能够使得闭环系统最终有界。将该控制算法与传统PID控制算法和模糊PID控制算法进行航向控制仿真对比分析,该控制算法其超调量更小,系统恢复稳定更快。     

基于分区段优化方法的帆船绕标航行路径动态仿真

为便于在帆船绕标比赛中根据赛场环境变化选取最优行驶路径,介绍了分区段优化全航程路径的规划方法及基于模糊概念和进化理论的区段航行轨迹优化方法,在MATLAB环境下建立了赛场最优航行路径的动态仿真模型.该模型可以动态模拟帆船的航行轨迹,可在每一区间实现最优航向点的确定.仿真结果显示:在给定赛场环境参数下,模型能给出最佳航速下的最优行驶路径及最佳航向角.     

非结构环境下基于机器视觉的机器人路径跟踪方法

针对温室环境下机器人自主导航问题,提出了基于模糊预测控制的实时路径规划和跟踪方法.通过训练神经网络对图像进行分割,获取导航预瞄点,得到机器人运动的角度偏差和横向偏差.当角度偏差小于25°时,采用预测控制的方法,用拟合圆弧曲线作为机器人跟踪的规划路径,当角度偏差大于25°时,采用模糊控制器对2驱动轮的轮速进行控制.实验表明,该方法能对曲线路径进行平滑的跟踪,以0.3 m/s的速度运动时最大跟踪误差小于5cm.     

基于质心参照拓扑的灰色航迹抗差关联算法

针对传感器系统误差影响下利用目标拓扑信息的航迹关联算法性能受参照目标状态估计精度制约的问题,提出了一种基于质心参照拓扑的灰色航迹抗差关联算法。该算法以传感器共同观测目标的融合质心位置和航向为参照,建立目标拓扑描述向量,然后采用序贯修正的灰色关联分析方法计算各传感器航迹间的灰关联度,最后以灰关联度为检验统计量进行全局最优的航迹抗差关联判决。仿真结果表明,在随机交叉目标和密集平行编队环境下,该算法的性能和稳健性明显优于传统方法。     

海洋环境下欠驱动无人艇航迹跟踪控制算法

为提高风浪流等外界环境扰动下,欠驱动无人艇航迹跟踪控制的准确性和鲁棒性,研究真实海洋环境下一类欠驱动无人艇的航迹跟踪控制问题,提出了一种基于改进视线导引算法与自适应滑模航向控制算法级联形式的欠驱动无人艇航迹跟踪控制算法,并基于李雅普诺夫理论和级联系统理论证明了当所有控制目标实现时,航迹跟踪控制系统为一致全局渐近稳定的.与传统的视线导引算法相比,改进的导引算法通过引入自适应观测器能够实现对漂角的实时估计和补偿,同时时变前视距离的设计使得无人艇的操纵更加灵活.以"海鲟03号"无人艇操纵运动模型和辨识得到的参数为基础,在MATLAB/SIMULINK软件上进行了航迹跟踪对比仿真实验,仿真结果表明:相比传统LOS导引策略下的航迹跟踪算法,控制算法动态性能更高且稳态误差较小,验证了算法的有效性和先进性;利用"海鲟03号"无人艇对所提出的控制算法进行了海上试验,结果表明在航迹跟踪控制算法的作用下,无人艇能较为准确地跟踪预先设定的期望航迹,且在整个航迹跟踪过程中,航迹误差相对较小,验证了该算法在实际工程应用中的正确性和有效性.     

无人驾驶车辆路径跟踪的增量式PID控制

为了实现无人驾驶车辆沿着预设路径安全稳定行驶,基于车辆实际位置和给定位置的坐标关系,建立了无人驾驶车辆的路径跟踪模型;分析车辆当前位置及航向信息与目标路径的偏差,提出误差带内外分状况的控制策略;通过改进和优化传统增量式比例积分微分控制(PID控制)算法,提出了一种新型增量式PID控制算法.实验结果表明:改进后的增量式PID算法相较于传统增量式PID算法,无人车路径跟踪的上升时间、调整时间均减小,响应速度加快,超调量减小,车辆实现快速稳定的路径跟踪.     

洋流干扰下的多自主水面无人船最优覆盖控制

针对洋流干扰下的多自主水面无人船(ASV)对有限海洋环境进行覆盖监控的最优化问题,提出一种基于环境信息密度的分布式控制方法。该控制方法是在考虑洋流因素的情况下,以二阶EulerLagrange模型为控制模型的最优覆盖策略。首先建立基于欠驱动系统的最优覆盖模型,提出时变洋流干扰下的多ASV最优区域分配算法。在此基础上,针对ASV的欠驱动特性,综合应用运动学控制方法与Backstepping技术设计基于二阶Euler-lagrange方程的最优覆盖控制算法,并利用Lyapunov稳定性理论证明其稳定性。最后对多ASV最优覆盖网络进行仿真验证实验,实验结果表明该控制方法能够使多ASV在洋流干扰下从区域Q的任意初始位置收敛到最优覆盖配置。     

成山角水域动态自适应自主航行决策方法

为研究成山角分道通航制水域船舶自主航行方法，本文数字化了该水域交通环境，探究了碰撞危险度量化模型和动态避碰机理。建立了耦合船舶航向控制方法、非线性操纵运动模型和航线跟踪方法的自动航行模型。基于时序滚动提出了能适应目标船机动和自校正误差的自主航行决策方法，该方法考虑了避碰规则和良好船艺的要求。实验结果表明：本船可让清所有目标船并按计划航线航行；预设场景中，本船在31 s、3 762 s右转14°、5°可安全通过。本文提出的方法可为分道通航制水域的自主航行提供理论基础。     

多雷达数据融合的整体相关方法

为解决传感器量测中随机性和模糊性带来的关联错误问题,提出一种整体相关的航迹关联方法。引入模糊集合理论,同时考虑航向、航速、回波幅度等物理量对航迹相关的对应关系,确立了点迹一点迹相关或点迹一航迹相关的处理规则。仿真结果表明,整体相关算法是一种有效的数据关联方法,相关效果良好。     

高速三体无人搜救船航向控制系统建模与仿真

高速三体船是近年来研究开发的新型船型,具有优良的耐波性和稳性,其超高速船体型线可大大减少高速航行时的兴波阻力.由于该船的操纵性极其复杂,其航向控制建模是目前尚未完全解决的一个关键问题.在分析了三体船动力学方程的基础上,根据二阶野本模型对三体船进行了数学建模,并给出了各水动力导数的计算方法.在Matlab/Simulink环境下建立了高速三体船航向控制系统动态仿真模型,设计了航向模糊PID控制器.针对无干扰和综合干扰条件下分别进行了仿真分析,并对控制策略进行了静、动态性能验证.仿真结果表明,控制系统具有响应速度快、精度高、抗干扰等特点,相比常规PID控制算法,模糊PID控制具有更好的控制效果.研究结果为高速三体无人船操纵控制系统的分析与设计提供了新的思路.     

一种基于视觉的无人船回坞控制方法

为了解决小型无人船(Unmanned Surface Vehicle, USV)作业后的回收以及能源补给的问题,提高无人船无人系统的自主性,提出了一种基于视觉的回坞控制方法。首先,通过分析目标图像与船舶航向之间的联系提出了视觉航向轨迹的概念;然后,根据特定的船坞立体靶标结构计算出视觉航向轨迹;最后,运用PID控制算法对视觉航向轨迹进行跟踪,从而完成回坞任务。在VRX(Virtual RobotX)仿真系统中进行零级海况和二级海况下的USV自主回坞实验,实验结果表明,提出的基于视觉的回坞控制方法能实时跟踪视觉航向轨迹并顺利完成回坞任务。     

基于径向基函数网络的船舶非线性参数模型建模

船舶在航行中受到各种随机扰动,为了实时控制船舶运动姿态,需建立一个基于航速、海情和航向角实时变化的三维智能化运动模型.文中以某水面舰艇为研究对象,利用典型航速、航向角、海情下水池实验测量的数据算得水动力参数,基于径向基函数神经网络(RBF)算法,逼近三维空间各水动力参数的非线性函数,从而得到随航速、海情和航向角自适应变化的船舶运动非线性参数模型.仿真结果表明,径向基函数神经网络学习算法可以快速、精确地建立非线性参数模型.所建模型误差小于2%,该模型可用于船舶控制,使LQG减横摇控制效果提高41.6%.     

灵巧手指力回路自适应神经网络模糊PID控制

在多指灵巧手位置控制的基础上 ,提出一种在力控制回路采用基于模糊规则的自适应神经网络 PID控制的方法 ,将神经网络、模糊规则和 PID控制相结合 ,以 Fuzzy控制粗调 ,ANN控制为细调 ,改善了常规 PID控制中参数线性组合的缺点 ,有利于提高系统对灵巧手指与外界工作环境接触时 ,接触力控制的自适应能力和对外部干扰的抗干扰能力。最后 ,通过仿真实验验证了提出方法的有效性     

“海鸥”号海洋观测无人帆船完成首次海上试验

<正>中国科学院沈阳自动化研究所研制的"海鸥"号海洋观测无人帆船在青岛完成了海上试验。该无人帆船在航向控制、保持、位置保持、路径跟踪等方面表现出了良好的控制能力,达到了预期的试验目的。该无人帆船重180kg,船长3.5m,设计航速3kn@7m/s风速,以风力作为航行驱动力,以太阳能为控制     

AIS错误目标PCR6融合识别方法研究

船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据链缺乏保障机制,常报告错误信息,干扰船舶导航。在实际使用中,需对这些信息予以剔除。作者借鉴人工识别过程,建立基于证据理论的AIS错误目标自动识别算法。首先,采用概率推理、专家评估和模糊数学方法,分别对船舶航速、航向和轨迹特征进行建模,获得船舶航速、航向和轨迹位置的信度分布函数。然后,利用PCR6证据合成规则对这些特征的信度分布函数予以融合,综合评判AIS目标的真实性。通过与传统Dempster规则的合成结果对比,发现对于路过识别水域的客货船的AIS报文,PCR6的识别准确率高于Dempster规则,对于巡逻艇类船舶的AIS信息,PCR6和Dempster规则的识别准确率下滑,但总体上依旧可靠。     

基于粒子群模糊PID的PCR温度控制系统

为了提高温度控制系统升降温速率,改善温控系统的性能,提出了使用粒子群算法优化模糊PID控制参数初始值,提高模糊PID算法性能,来实现系统温度调节的方法。建立温控系统机械结构、控制电路、仿真模型,进行仿真验证。对PID控制、模糊PID控制、粒子群优化模糊PID控制、遗传算法优化模糊PID控制分别进行仿真分析,仿真结果表明,粒子群优化模糊PID控制效果最好,此时系统升温速率能达到7.69℃/s,降温速率达到5.57℃/s。搭建PCR扩增仪,采用质粒扩增进行生物实验验证,将反应结果进行电泳,电泳条带的大小与宽度表明,设计的PCR温度控制系统能够满足核酸扩增生物实验所需的温度环境。对系统温度性能进行测试,结果显示,系统实际升温速率达到6.648℃/s,实际降温速率达到5.22℃/s,控温精度为±0.2℃,温控系统具有较好的响应速度。     

欠驱动水面船舶非线性信息融合航迹跟踪控制

针对欠驱动水面船舶的航迹跟踪控制问题,提出了一种非线性信息融合控制算法。将连续的船舶模型转化为非线性离散状态方程,利用信息融合估计定理融合软约束信息、硬约束信息,具体为二次型性能指标函数中包含的期望航迹和控制能量的软约束信息,以及船舶状态方程和输出方程的硬约束信息,获得控制量的最优估计。与传统的最优控制方法不同,信息融合控制方法无需求解非线性黎卡提方程。仿真结果表明该算法具有良好控制效果,且对外界环境干扰具有一定的鲁棒性能。     

筒口气幕环境的导弹出筒过程受力影响

为研究在发射筒口加载气幕保护装置后所生成的气幕环境对导弹发射过程中的受力影响,基于气幕环境及动量、动量矩定理建立了导弹水下垂直发射出筒过程动力学模型并开展了仿真计算,分析了2、3 m/s 2种航速在有无气幕保护时对弹体发射出筒受力影响.结果表明:有无气幕2种工况下,随着航速的增加,指定截面的导弹出筒载荷明显增大,有无气幕2种工况弹体出筒均伴随着较大的振荡过程,气幕对出筒过程力学环境改善作用明显,尤其对于航速2 m/s工况下弹体受力大约降低了50%.研究结果可以应用于相关系统方案设计论证、弹体运动及发射安全性评估.