[发明专利]一种多AUV动态圆弧编队控制方法有效

专利信息
申请号: 201810243237.0 申请日: 2018-03-23
公开(公告)号: CN108490961B 公开(公告)日: 2020-11-10
发明(设计)人: 李娟;袁锐锟;张建新;陈兴华;陈涛;杜雪 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: G05D1/06 分类号: G05D1/06
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明提供一种多AUV动态圆弧编队控制方法,是一种在已知路径下的多自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)动态圆弧编队控制策略,属于船舶控制技术领域。本发明提出了一种新的实现多AUV圆弧编队控制策略,将领航者与跟随者的位姿关系分为相对于坐标轴原点的距离与角度关系,构建姿态角、艏向角、速度误差模型,通过PID控制器控制编队中每个AUV实现圆弧编队运动;跟随者实时接收且只需接收领航者的位姿信息,减少了AUV在多种信息通讯时出现的延时、丢失等不利现象,增强了编队控制的稳定可靠性。
搜索关键词: 一种 auv 动态 圆弧 编队 控制 方法
【主权项】:
1.一种多AUV动态圆弧编队控制方法,其特征在于:步骤如下:步骤1:获得领航者和跟随者需跟踪的圆弧路径;步骤2:建立参考坐标系建立表达AUV运动的固定参考坐标系,以步骤1中获取的圆弧路径的圆心为固定参考坐标系的原点O;任意选取圆弧的一条直径所在的直线为坐标轴的纵轴,记为X轴;垂直于该直径且经过圆弧圆心的直线为坐标轴的横轴,记为Y轴;AUV重心为G,速度向量为Vt,在固定坐标系下X轴和Y轴上投影为AUV受到的外力F在固定坐标系下X轴和Y轴方向上的分力为FX,FY;受到的外力矩为T;建立表达AUV运动的运动坐标系,原点取在AUV重心G处;纵轴取在AUV纵中剖面内,指向船首,记为x轴;横轴与AUV纵中剖面垂直,指向右舷,记为y轴;速度向量为Vt,在运动坐标系下x轴和y轴上投影为u,v;AUV受到的外力F在固定坐标系下x轴和y轴方向上的分力为Fx,Fy;受到的外力矩为T;因外力矩而获得的角速度为r;步骤3:建立AUV数学模型固定坐标系的X轴与运动坐标系x轴的夹角为艏向角,记为ψ;AUV速度Vt与固定坐标系X轴的夹角为φ;假设u恒不为0,定义侧滑角β,则:β=φ‑ψ=arctan(v/u)得到AUV的动力学模型为:式中:为ψ和φ的导数,Vt为AUV的合速度,且在运动坐标系中,实际流体有黏性,会出现流体惯性阻力效应,相当于AUV质量增加,针对欠驱动AUV,只会在AUV纵向受到水平推力FT和垂直水平面方向转艏力矩Γ,AUV运动时会受到其它因素在水平面对AUV的阻力Fw和垂直水平面方向的力矩Nw,其中Fw在x轴和y轴上的分力为Fxw,Fyw:则AUV在实际情况下的动力学模型为:式中:mu;mvr;mv;mur;mr分别为实际运动中的质量;步骤4:由圆弧视线导引法推导AUV期望艏向角在圆弧路径跟踪中,pk(xk,yk)为AUV到圆心连线与圆弧的交点,p(xt,yt)为AUV的实时位置坐标,ψ(t)为AUV的实时艏向角,e为路径跟踪的横向误差,plos(xlos,ylos)为视线引导法生成的前视点,ψd为AUV期望角,Δ为选取的前视向量pkplos的长度,α(t)为AUV期望运行方向与有向线段Op的夹角,θ为有向线段Op与北向坐标轴的夹角。由几何关系得:θ=arctan(yt,xt)ψd=θ‑α(t)式中:α(t)=arctan(|e|/Δ);步骤5:构建固定坐标系下的跟随者AUV的误差模型在固定坐标系中,假定AUVi为领航者,其它AUV为跟随者,在编队队形中AUVi将其位姿纵坐标通过水声通信传感器发送给跟随者,跟随者实时采集领航者的纵向坐标信息,AUVi在固定坐标系下的位姿为(Xi,Yi,ψi);第j个跟随者的坐标为(Xj,Yj,ψj);当多AUV实现编队后,领航者将跟随步骤1所规划的圆弧路径,半径为Ri,即而跟随者将在圆弧路径所在的同心圆弧上运动,半径为Rj,即其中Dj=Ri‑Rj则得到以下误差模型:(1)姿态角角度误差定义AUV姿态角θ=arctan(Y/X),其中X,Y为AUV在步骤2中固定参考坐标系下的坐标,则有:领航者AUV姿态角θi=arctan(Yi/Xi),跟随者AUV姿态角θj=arctan(Yj/Xj)则对于领航者的位姿角度误差为0;而第j个跟随者的位姿角度误差θej:θej=θi‑θj‑θsj式中:θsj为第j个跟随者AUV与领航者AUVi的理想姿态角之差;(2)艏向角误差领航者与第j个跟随者的距离误差Ej为:又有:式中:ei和ej可以看作领航者和第j个跟随者AUV路径跟踪中的误差。将ei和ej带入Ej:Ej=ej‑ei当时,有所以此时领航者和跟随者均做圆弧运动,则将领航者和第j个跟随者AUV路径跟踪中的误差Ej转化为AUV的路径跟踪误差ej,ei;而步骤4中圆弧视线导引法又通过将路径跟踪误差得到领航者和第j个跟随者期望艏向角ψdi,ψdj,所以领航者和第j个跟随者的艏向角误差分别为ψei,ψej,且有:ψei=ψdi‑ψi,ψej=ψdj‑ψj其中ψi,ψj分别为领航者和第j个跟随者的当前艏向角:(3)速度误差领航者AUVi的速度误差uei为:uei=ui‑ud式中:ud为领航者期望速度,ui为AUV当前速度;对于跟随者AUVj:uej=uj‑ucj式中:ucj为为第j个跟随者AUV期望速度,uj为第j个跟随者AUV当前速度;而:ucj=(Rj/Ri)*ud‑g(θej)在这里函数g(·)在定义域[‑π,π]内满足如下条件:设定:其中a满足umin,umax为AUV的最小速度和最大速度,u为AUV速度;步骤6:AUV运动控制器的设计使步骤5中的3个误差趋于0,则实现多AUV之间的圆弧编队;定义K_p1、K_i1、K_d1π分别为艏向角控制的比例、积分、微分参数,K_p、K_i、K_d分别为速度控制比例、积分,微分参数;以k时刻设计领航者和跟随者的运动控制器:ψei(k)、ψei(k‑1)、ψei(k‑2)分别为领航者AUV在k时刻的艏向角误差、(k‑1)时刻艏向角误差、(k‑2)时刻艏向角误差;uei(k)、uei(k‑1)、uei(k‑2)分别为领航者AUV在k时刻速度误差、(k‑1)时刻的速度误差、(k‑2)时刻的速度误差;ψej(k)、ψej(k‑1)、ψej(k‑2)分别为第j个跟随者AUV在k时刻的艏向角误差、(k‑1)时刻艏向角误差、(k‑2)时刻艏向角误差;uej(k)、uej(k‑1)、uej(k‑2)分别为第j个跟随者AUV在k时刻速度误差、(k‑1)时刻的速度误差、(k‑2)时刻的速度误差;Γi(k‑1)、Γi(k)分别为领航者AUV在(k‑1)时刻、k时刻的转艏力矩;Γj(k‑1)、Γj(k)为第j个跟随者AUV(k‑1)时刻、k时刻的转艏力矩;FTi(k‑1)、FTi(k)为领航者AUV在(k‑1)时刻、k时刻的水平推力;FTj(k‑1)、FTj(k)为第j个跟随者AUV(k‑1)时刻、k时刻的水平推力,则有:(1)艏向角误差距离误差可由步骤4的圆弧视线导引法,通过寻找前向距离,使AUV的距离误差变为艏向角误差,而艏向角可以通过改变领航者AUV的转艏力矩Γi(k)和第j个跟随者AUV的转艏力矩Γj(k)来控制:Γi(k)=Γi(k‑1)+K_p1*(ψei(k)‑ψei(k‑1))+K_i1*ψei(k)+K_d1*(ψei(k)‑2*ψei(k‑1)+ψei(k‑2))Γj(k)=Γj(k‑1)+K_p1*(ψej(k)‑ψej(k‑1))+K_i1*ψej(k)+K_d1*(ψej(k)‑2*ψej(k‑1)+ψej(k‑2))其中当k≤0时Γi(k)、ψei(k)、Γi(k)、ψej(k)都为0,(2)角度误差和速度误差角度误差和速度误差均可以通过AUV速度控制来减小,通常会给AUV一个期望速度ud;通过控制领航者AUV纵向受到水平推力FTi(k)和第j个跟随者AUV纵向受到水平推力FTj(k)来控制AUV速度,FTi(k)=FTi(k‑1)+K_p*(uei(k)‑uei(k‑1))+K_i*uei(k)+K_d*(uei(k)‑2*uei(k‑1)+uei(k‑2))FTj(k‑1)=FTj(k‑1)+K_p*(uej(k)‑uej(k‑1))+K_i*uej(k)+K_d*(uej(k)‑2*uej(k‑1)+uej(k‑2))其中当k≤0时,FTi(k)、uei(k)、FTi(k)、uej(k)都为0。
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  • 2023-08-11 - 2023-10-10 - G05D1/06
  • 本发明公开了航空器着陆技术领域的一种航空器着陆障碍物规避方法及系统,该方法包括以下步骤:基于环境信息预设着陆安全参数,基于航行数据、地形信息与预先设定的安全参数规划航空器的着陆轨迹,得到规划着陆轨迹;实时感知航空器的周边环境区域,基于规划着陆轨迹确定周边环境区域内是否存在障碍物,基于属性信息与位置信息确定障碍物与航空器在单位时间内的预测位置信息,基于对障碍物的预测位置信息与对航空器的预测位置信息进行交叉匹配,得到障碍数据;基于障碍物的位置信息与属性信息,判断障碍物与航空器是否存在碰撞风险,基于判断结果做出对应决策。能够有效提高航空器着陆的安全性和准确性。
  • 一种水下作业平台智能航行控制系统-202311065585.0
  • 徐雪峰;王琳琳;但杨文;李军;邓福建 - 中国船舶集团有限公司第七零七研究所九江分部
  • 2023-08-23 - 2023-10-10 - G05D1/06
  • 本发明公开了一种水下作业平台智能航行控制系统,系统包括:航行信息感知子系统、航行规划决策子系统、航行运动控制子系统和航行控制执行子系统;可感知获取水下作业平台的航行信息,对水下作业平台航行进行状态监控与态势分析生成航行规划与决策,精准执行动作产生维持或改变水下作业平台航行运动状态需要的力和力矩,实时控制水下作业平台的航行;使用该系统有助于实现水下作业平台三维空间高精度安全航行控制,有利于保障水下作业平台安全航行和可靠作业。
  • 一种海上无人机动态降落无人艇的自主对接控制系统及其自主回收方法-202310274409.1
  • 田恩农;李晔;李翱;廖煜雷 - 哈尔滨工程大学
  • 2023-03-21 - 2023-10-03 - G05D1/06
  • 本发明创造提供了一种海上无人机动态降落无人艇的自主对接控制系统的自主回收方法,无人机控制系统输出UAV运动状态与UWB标签信号给无人艇控制系统,无人艇控制系统输出USV航向航速信息与USV的经纬度信息给无人机控制系统。本发明创造以克服海上无人机自主降落动态无人艇时所面临的上述问题,本发明创造可以根据无人机和无人艇间的相对距离,自主选择使用的传感器以获取精确的相对位置信息和控制参数。从而完成无人机精准快速地自主对接动态无人艇。
  • 一种针对水下机器人的智能择优高阶迭代自学习控制方法-202310321601.1
  • 邹文韬 - 紫光云技术有限公司
  • 2023-03-29 - 2023-10-03 - G05D1/06
  • 本发明提供了一种针对水下机器人的智能择优高阶迭代自学习控制方法,包括针对双连杆鱼形水下机器人的智能择优高阶迭代自学习控制方法,包括以下步骤:获取机器鱼的期望速度曲线,并根据采样周期对期望速度曲线进行采样,得到期望速度序列;将控制输入推力作用到机器鱼中,得到机器鱼的实际速度曲线;根据采样周期对机器鱼的实际速度曲线进行采样,得到机器鱼的实际速度序列。本发明有益效果:利用迭代学习控制方法能够在整个操作区间内,实现机器鱼的速度的完全跟踪。本专利所提出的利用演化算法对控制增益进行优化的高阶迭代学习控制方法,比具有相同阶数的传统高阶迭代学习控制方法的收敛速度更快。
  • 基于虚拟领航的多水下机器人协同控制方法及系统-202310797926.7
  • 王伟;韩春艳;孔丽丽 - 山东大学
  • 2023-06-30 - 2023-10-03 - G05D1/06
  • 本公开提供了一种基于虚拟领航的多水下机器人协同控制方法及系统,涉及水下机器人技术领域,方法包括获取AUV的运行状态,建立AUV的运动学和动力学模型,通过近似线性化,得到AUV的近似线性化状态空间模型;根据基于AUV近似线性化状态空间模型,构建虚拟领航AUV与跟随AUV之间的误差系统,以及跟踪误差系统能耗指标;基于经典LQ控制理论,设计最优跟踪控制器,寻找局部AUV控制器反馈镇定的增益裕度;基于局部反馈控制器,构造通讯拓扑,进一步构造与通讯拓扑具有相同结构的控制器,通过计算使得AUV跟踪误差系统渐进稳定,最终得到AUV的分布式趋同控制器,实现对AUV的分布式协同控制。本公开提高多AUV系统的可靠性。
  • 全驱动自主水下机器人回收三维路径跟踪控制系统及方法-202010988593.2
  • 曾庆军;潘伟;夏楠;朱志宇;戴晓强 - 江苏科技大学
  • 2020-09-18 - 2023-10-03 - G05D1/06
  • 本发明公开了一种全驱动自主水下机器人回收三维路径跟踪控制系统及方法,提出了一种分段式回收三维路径跟踪方法,提供一种用于机器人回收直线归位阶段与直线跟踪阶段的模型预测积分s面控制算法。所采用的模型预测积分S面控制算法通过对非线性动态系统的预测提供超前的位姿信息。通过反馈校正时刻检测载体实际输出与预测模型输出的误差,对预测输出进行实时校正,并且滚动的对积分S面控制器的参数进行调节,构成参数调整回路。所采用的控制方法由模型预测控制和s面控制相结合,使其具有能处理多输入多输出的机制并且适用于非线性模型,将S面控制器的Δu项设计成积分项,减少跟踪时的稳态误差,增强了自主水下机器人对洋流的抗干扰能力。
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