基于滑模自抗扰的智能车路径跟踪控制

针对传统的基于精确数学模型的路径跟踪控制方法很难适应复杂多变驾驶环境的问题,提出一种基于终端滑模控制与自抗扰控制的路径跟踪控制方法.首先,通过构造一个期望偏航角函数能够满足当车辆的实际偏航角趋近于该期望偏航角时其侧向位移偏差趋近于零,从而简化路径跟踪控制;然后,采用扩张状态观测器实时估计系统的未建模动态,同时采用非奇异终端滑模来设计非线性误差反馈律,从而实现偏航角快速、准确地跟踪控制.仿真结果表明,所设计的控制器能够保证车辆稳定行驶的同时快速、精确地跟踪期望的路径.     

自治飞艇直接自适应模糊路径跟踪控制

针对具有模型不确定和未知外部干扰的自治飞艇, 提出了直接自适应模糊路径跟踪控制方法. 该方法由路径跟踪控制和自适应模糊控制两部分组成. 首先基于飞艇的平面运动模型设计路径跟踪控制律, 包括制导律计算、偏航角跟踪和速度控制3 部分; 然后构造直接自适应模糊控制器逼近路径跟踪控制律中的不确定项. 稳定性分析证明所设计的控制律能使飞艇跟踪给定的期望路径, 跟踪误差收敛到原点的小邻域内. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

智能车辆路径跟踪控制方法

为了提高智能车辆路径跟踪控制器的可靠性和控制精度,提出一种基于误差动力学模型的路径跟踪控制方法.基于车辆运动学模型和动力学模型建立系统误差动力学模型,并在此基础上推导出车辆路径跟踪控制的稳态控制律,利用李雅普诺夫稳定性理论验证稳态控制律的正确性.为了减小外部干扰对控制性能的影响,提高控制器的可靠性,进一步设计基于车辆侧向位移误差的瞬态控制律,并利用李雅普诺夫稳定性理论验证闭环系统的稳定性.稳态控制律和瞬态控制律构成了非线性的路径跟踪控制器.通过与车辆路径跟踪常用的线性控制器和非线性控制器对比验证所提出控制方法的有效性,线性控制器选用LQR控制器,非线性控制器选用Stanley控制器.仿真结果表明,与LQR控制器相比,所提出控制方法的路径跟踪控制精度、抗干扰性和可靠性更好.与Stanley控制器相比,所提出控制方法具有更好的路径跟踪控制精度和控制收敛速度,且在大曲率路径跟踪过程中具有更好的可靠性.     

卫星姿态直接自适应模糊预测控制

对具有模型不确定性和未知外干扰的卫星姿态系统提出了多输入多输出直接自适应模糊预测跟踪控制设计方法. 此方法先基于卫星姿态动力学模型设计出非线性广义预测控制律, 再构造直接自适应模糊控制器逼近预测控制律中因模型不确定性引起的未知项. 文中证明了所设计的控制律能使卫星跟踪给定的期望姿态轨迹, 跟踪误差收敛到原点的小邻域内. 仿真结果验证了此方法的有效性.     

离轴式拖车移动机器人的任意路径跟踪控制

离轴式拖车移动机器人属于非完整系统,当车头线速度随时间变化且过零变号时,难以用一个控制器实现系统对期望路径的跟踪.本文研究离轴式拖车移动机器人系统的任意路径跟踪问题.首先由系统和虚拟小车的运动学方程得到误差状态模型,线性化后用坐标变换将其化为标准型,然后基于Lyapunov方法构造出一种跟踪控制律.只要车头的运动线速度有界且不趋于零,其导数有界,则所设计的控制律就可以保证系统跟踪任意的期望路径,且跟踪误差最终一致有界,最终界的大小与期望路径的曲率变化率成比例.当期望路径的曲率变化率为零或趋于零时,所设计的控制律可以保证拖车移动机器人指数收敛到期望路径.仿真结果证实了控制律的有效性.     

欠驱动飞艇三维路径跟踪控制

针对欠驱动飞艇的路径跟踪控制问题,提出了一种基于制导向量场的三维路径跟踪控制方法.首先,引入向量场理论.接着基于牛顿–欧拉方程建立欠驱动飞艇动力学模型.基于所提模型和向量场理论构造制导向量场以获得期望姿态角和期望速度.然后结合反步法和PD控制设计路径跟踪控制器,用指令滤波器对控制器设计过程中虚拟控制的导数进行估计,避免了复杂的解析计算.所设计的控制器是由制导向量场子系统、姿态稳定环和速度跟踪环组成的内外环结构.稳定性分析证明了飞艇的路径跟踪误差最终一致有界.最后仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于观测器的轮式移动机器人路径跟踪控制

研究基于状态观测器的轮式移动机器人的路径跟踪控制问题.首先简要回顾了基于状态反馈的移动机器人的路径跟踪控制问题;进而通过适当的状态变换将移动机器人模型转换为合适的形式,并在移动机器人的位置可以测量的情况下设计了一种可保证状态观测误差指数收敛的状态观测器;最后结合状态反馈路径跟踪控制器和所设计的观测器得到了一种基于观测器的路径跟踪控制器,该控制器可以保证移动机器人的运动轨迹指数收敛到期望路径上.仿真结果证实了所提出的基于观测器的路径跟踪控制器的有效性.     

一类非线性系统的自适应控制

针对一类未知的MIMO非线性系统的控制问题,提出了一种基于混合遗传算法的自适应RBF神经网络控制器(HGA-RBFNNC),使系统能跟踪期望输出.采用混合遗传算法,在线确定RBF神经网络的结构和参数,当误差满足一定要求时,该控制器转入按照基于Lyapunov稳定性理论的自适应律进行网络权值的进一步调整,这样既在线建立神经网络又保证了整个系统的全局稳定性和收敛性.仿真实验结果表明,该控制器能够快速跟踪期望输出,而且具有很好的稳定性和收敛性.     

基于领导跟随的欠驱动船舶编队跟踪控制

针对具有三自由度欠驱动水面船舶编队控制问题,提出一种基于领导跟随 ( Leader /Follower) 结构的欠驱动水面船舶队形跟踪控制方法。当系统接收到队形控制指令, 每个欠驱动水面船舶按照自己在编队中的角色进行控制,其中Leader 根据任务中的队形指令 完成航迹跟踪控制,而Followers 则依据Leader 的信息和航行中任务中的队形指令完成航迹跟 踪控制。在航迹跟踪控制中,根据期望队形任务指令为每个船舶设计需要跟踪的参考路径和 速度指令; 基于Lyapunov 理论和重定义输出方法设计非线性速度控制器和路径跟踪控制器跟 踪设计路径和速度指令; 稳定性分析证明了队形跟踪误差是一致最终稳定的。仿真结果表明 船舶可以跟踪任意期望曲线队形,从而验证了方法的有效性。     

带有控制饱和约束的航天器交会输出反馈控制

针对航天器交会问题存在外部干扰和输入饱和的情况, 本文提出了一个输出反馈跟踪控制器. 仅利用测量得到的相对位置信息, 设计了一个滑模观测器用来估计相对角速度, 并根据该估计值设计了一个鲁棒反步控制律. 通过引入一个辅助系统, 对输入饱和情况进行了分析. 采用Lyapunov 稳定性理论, 证明了本文提出的该控制器能够保证位置和速度跟踪误差的一致有界性. 最后通过数值分析验证了所设计的输出反馈控制器的有效性.     

Path-following for linear systems with unstable zero dynamics

A constructive solution to the path-following problem for MIMO linear systems with unstable zero dynamics is developed. While the original control variable steers the system output along the path, the path parameter θ is used as an additional control to stabilize zero dynamics with a feedback law which is nonlinear due to the path constraint. A sufficient condition for solvability of the path-following problem is given in terms of the geometric properties of the path. When this condition is satisfied, an arbitrary small L₂ norm of path-following error can be achieved, thus avoiding performance limitations of the standard reference tracking problem imposed by unstable zero dynamics.     

Adaptive neural control for cooperative path following of marine surface vehicles: state and output feedback

This paper addresses the cooperative path-following problem of multiple marine surface vehicles subject to dynamical uncertainties and ocean disturbances induced by unknown wind, wave and ocean current. The control design falls neatly into two parts. One is to steer individual marine surface vehicle to track a predefined path and the other is to synchronise the along-path speed and path variables under the constraints of an underlying communication network. Within these two formulations, a robust adaptive path-following controller is first designed for individual vehicles based on backstepping and neural network techniques. Then, a decentralised synchronisation control law is derived by means of consensus on along-path speed and path variables based on graph theory. The distinct feature of this design lies in that synchronised path following can be reached for any undirected connected communication graphs without accurate knowledge of the model. This result is further extended to the output feedback case, where an observer-based cooperative path-following controller is developed without measuring the velocity of each vehicle. For both designs, rigorous theoretical analysis demonstrate that all signals in the closed-loop system are semi-global uniformly ultimately bounded. Simulation results validate the performance and robustness improvement of the proposed strategy.     

基于啤酒发酵过程的时变轨迹输出反馈鲁棒模糊预测控制

考虑到实际生产中状态不易测量和设定值变化的情况以及系统本身的非线性特性,针对啤酒发酵过程温度控制系统提出了一种时变轨迹下输出反馈鲁棒模糊预测控制方法。在啤酒发酵罐温度系统的机理模型的基础上,建立包括不确定性和未知干扰的状态空间模型;通过设计模糊集,建立为具有加权系数的T-S模糊状态空间模型;并在状态变量的中引入输出跟踪误差,建立新型多自由度状态空间模型;并运用鲁棒模型预测控制方法优化参数不确定性问题,结合李雅普诺夫稳定性理论推导出线性矩阵不等式形式的稳定性条件,通过求解线性矩阵不等式中参数来计算对应子模型控制律,并对所设计的输出反馈控制器给定权值。通过仿真结果验证了提出方法的有效性和可行性。     

基于滤波反步法的欠驱动AUV三维路径跟踪控制

研究了欠驱动自主水下航行器 (Autonomous underwater vehicle, AUV)的三维空间路径跟踪控制问题.针对基于虚拟向导建立的三维路径跟踪误差模型, 采用滤波反步法设计跟踪控制器,通过二阶滤波过程获得虚拟控制量的导数, 避免了直接对虚拟控制量解析求导的复杂过程, 同时滤除了高频测量噪声, 增加了系统对噪声的鲁棒性.通过设计滤波误差补偿回路, 保证了滤波信号对虚拟控制量的逼近精度.基于李雅普诺夫稳定性理论设计鲁棒项, 保证了闭环跟踪误差系统状态的渐近稳定.仿真结果表明了该控制器对噪声干扰具有一定的鲁棒性, 能够实现对三维路径的精确跟踪.     

Path following control of underactuated ships based on nonswitch analytic model predictive control

A path following controller is developed for underactuated ships with only surge force and yaw moment available to follow a predefined path. The proposed controller is based on nonswitch analytic model predictive control. It is shown that the optimal control law for a nonlinear path following system with ill-defined relative degree is continuous and nonsingular. The problem of ill-defined relative degree is solved. The path-following ability of the nonlinear system is guaranteed. Numerical simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed control law.     

Robust adaptive path-following control of underactuated marine vessel with off-track error constraint

In this paper, a new robust adaptive controller is investigated to force an underactuated surface marine vessel to follow a predefined parameterised path at a desired speed, despite actuator saturation and the presence of model uncertainties as well as environmental disturbances induced by waves, wind and sea-currents. To ensure robustness of the path-following controller, time-varying constraint on the off-track error (i.e. the maximal distance from the ship to the reference path) is considered. To address the off-track error constraint the tan-barrier Lyapunov function is incorporated with the control scheme, where the idea of auxiliary design system introduced in Chen, Sam, and Ren (2011) is adopted and its states are used in combination with backstepping and Lyapunov synthesis to adaptive tracking control design with guaranteed stability. Furthermore, the command filters are adopted to implement physical constraints on the virtual control laws so that analytic differentiation of the virtual control laws is avoided. We show that the proposed robust adaptive control law is able to guarantee semi-global uniform ultimate bounded stability of the closed-loop system. Numerical simulations and experimental results are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

一种新型自调节灰色预测控制器

提出一种结合传统反馈控制方法和灰色预测控制的新型自调节灰色预测控制器，可对系统当前输出误差和预测系统输出误差进行合成形成一个综合误差，并用综合误差代替传统反馈控制方法中的实际误差项，这样控制器可根据系统当前和将来的响应来计算控制律．该控制器可根据预测精度来自动调整控制器参数，使控制器对系统响应具有适应性．仿真结果表明，与传统反馈控制方法相比，该控制器可获得更为优良的动态性能和鲁棒性．     

非完整移动机器人全局路径跟踪控制

根据制导路径跟踪理论,提出了一种非完整移动机器人全局路径跟踪控制方法.这一方法首先在路径坐标系上计算实际位置与期望位置的误差,利用制导的路径跟踪理论,导出消除该误差所需的姿态角和路径参数更新律,然后据此求解角速度及实际控制.文中还给出了初始路径参考点的计算方法,分析了路径跟踪方向和反转方法.稳定性分析证明该方法没有控制奇异点,受控闭环系统全局一致渐近稳定.最后通过移动机器人典型路径跟踪实验验证了所提出方法的可行性.     

Robust output maneuvering for a class of nonlinear systems

The output maneuvering problem involves two tasks. The first, called the geometric task, is to force the system output to converge to a desired path parametrized by a continuous scalar variable θ. The second task, called the dynamic task, is to satisfy a desired dynamic behavior along the path. This dynamic behavior is further specified via a time, speed, or acceleration assignment. While the main concern is to satisfy the geometric task, the dynamic task ensures that the system output follows the path with the desired speed. A robust recursive design technique is developed for uncertain nonlinear plants in vectorial strict feedback form. First the geometric part of the problem is solved. Then an update law is constructed that bridges the geometric design with the speed assignment. The design procedure is illustrated through several examples.