CN104850122A - 基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法。针对不同船长比对路径跟踪的不同影响，结合模糊控制，提出了可变船长比的直线路径跟踪方法，以距离偏差和距离偏差的变化率作为模糊控制器的输入，以船长比作为模糊控制器的输出，动态的调整船长比，进而调整航向角来调节基于LOS原理跟踪期望航向角α_φ的PD控制器的输入输出参数，控制无人艇左右两侧电机的电压，实现在水面横风的环境下，无人水面艇的直线路径跟踪。并通过一种航向修正与误差补偿办法，减小横风环境下路径跟踪的静态误差，提高干扰环境中无人艇直线路径跟踪的效果。

Description

基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法

[技术领域]

本发明涉及到智能化无人平台，具体是一种基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法。

[背景技术]

无人水面航行器(USV)，又被称为水面机器人，作为人类开发和利用海洋的重要工具之一，凭借其模块化、无人化、小型化、智能化等优点，受到越来越多的重视。目前世界上多个国家都在开展无人艇领域的研究，其中处于领先地位的是以色列和美国。20世纪90年代国外的无人艇研究项目大量涌现，其中具有典型代表性的是美国的“Spartan”号和以色列的“Protector”号。他们不仅在自主航行与岸基操控方面有良好的性能，同时还装备有导航雷达、摄像头、GPS等外设，具有极强的应用价值，可以自主完成多项不同的水面任务。较之国外，国内的无人水面艇研究起步较晚，而且国内的无人艇研究多数都停留在遥控或者比较单一的自主航行阶段，关键技术和有效的智能控制方法比较欠缺。因此，无人水面艇智能化方面的前瞻性研究和探索已是当务之急。无人水面艇的自主路径跟踪是实现无人艇智能化的关键技术，直线路径跟踪又是无人艇自主路径跟踪的基础。

在上海市科委的资助下，近年来上海海事大学航运技术与控制工程交通行业重点实验室研制出了一种可实现自主路径跟踪的无人水面艇平台。在此实验平台的基础上，文献[1]提出一种PID控制方法实现该无人艇在无风浪环境下的直线路径跟踪，但PID控制器在无人艇初始航向角和跟踪路径倾斜角偏差较大时会出现大迂回现象。专利[2]使用模糊PID控制方法实现直线路径跟踪，解决了专利[1]中出现的大迂回现象。

现有无人水面艇直线路径跟踪方法虽然多数可以实现一定效果的自主路径跟踪，但大多数都将使用范围限制在了理想或者无风浪影响的环境下，而在无人艇的实际航行中，难免会遇到风浪的水面环境，在此种环境中，以上方法都使无人艇的路径跟踪或多或少的失去其预期的性能。

[发明内容]

本发明的目的在于克服上述问题，提供一种基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直 线路径跟踪方法。在充分考虑水面风速的情况下，使USV可抵抗恒定横风实现直线路径跟踪，并通过对控制系统关键的修正、优化，使跟踪误差保持在精度范围内。

本发明所述抵基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法针对不同船长比对路径跟踪的不同影响，结合模糊控制，提出了可变船长比的直线路径跟踪方法，以距离偏差和距离偏差的变化率作为模糊控制器的输入，以船长比作为模糊控制器的输出，动态的调整船长比，进而调整航向角来调节基于LOS(Line-of-Sight)原理跟踪期望航向角α_φ的PD控制器的输入输出参数，控制无人艇左右两侧电机的电压，实现在水面横风的环境下，无人水面艇的直线路径跟踪。并通过一种航向修正与误差补偿办法，减小横风环境下路径跟踪的静态误差，提高干扰环境中无人艇直线路径跟踪的效果。

本发明所述基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法是基于LOS(Line-of-Sight)控制方法实现的，通过在直线路径上选取合适的虚拟导航点，引导无人水面艇跟踪此虚拟导航点，最终使无人水面艇沿着直线路径航行；选取的虚拟导航点与无人水面艇在直线路径上的投影点之间有一定的距离，此距离一般称为无人水面艇的可视距离，是基于船体长度的，可视距离与船长的比值是船长比；无人水面艇与虚拟导航点的连线相对于直线路径方位具有一定的方向，将其看作期望航向，期望航向包含直线路径方位，虚拟导航点的方向以及无人水面艇漂角等信息。无人水面艇通过调整左右侧电压，使得无人水面艇跟踪此期望航向，以达到跟踪直线路径的目的。

为了实现本发明基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法，第一步建立控制对象：

设定大地坐标系XOY，选取合适的虚拟导航点构成直线路径AB，直线路径AB的起点坐标和终点坐标分别为A(X₁,Y₁)和B(X₂,Y₂)，无人水面艇重心的坐标为o(X,Y)，(X_LOS,Y_LOS)为直线路径上的虚拟导航点，α_k为直线路径的方位，即直线路径与大地坐标Y轴的夹角，β为无人水面艇的漂角，即水面艇的速度矢量与无人水面艇附体坐标系x轴的夹角，h为距离偏差，即无人水面艇到直线路径AB的垂直距离，Δ为无人水面艇的可视距离，即虚拟导航点与无人水面艇在直线路径上的投影点之间的距离，Δ＝n·L，n为船长比，L为艇体长度，无人水面艇跟踪期望航向α_φ，即无人水面艇重心和虚拟导航点的连线与大地坐标Y轴之间的夹角，ω为无人水面艇的转动角速度，ψ为无人水面艇的航向，即无人水面艇附体坐标系x轴与大地坐标系Y轴之间的夹角，V为无人水面艇的速度，期望航向由下式求得：α_φ＝α_k+arctan(-h/Δ)-β。

第二步建立本发明所述无人水面艇的运动模型：

$\left\{\begin{array}{c}m\·{\stackrel{\·}{u}}_r=F_l+F_r-f_x+X_F\\ m\·{\stackrel{\·}{v}}_r=Y_F-f_y\\ J\·\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}+k_{\mathrm{\ω}}=0.5\·d\·(F_l-f_l-F_r+f_r)+N_F\end{array}\right.$

式中，X_F＝X_wind+X_wave，X_wind和X_wave分别表示风和浪作用在艇体上的力在附体坐标系x轴上分量，X_F是合力；Y_F＝Y_wind+Y_wave，Y_wind和Y_wave分别表示风和浪作用在艇体上的力在附体坐标系y轴上分量，Y_F是合力；N_F＝N_wind+N_wave，N_wind和N_wave分别表示风和浪作用在艇体上转向力矩，N_F是合力矩，m为无人艇的总质量，d为无人水面艇的宽度，F_l、F_r为艇体左右两侧螺旋桨的推力，f_x为沿无人水面艇艇体方向的阻力，f_y为横漂时的阻力，f_l和f_r分别为艇体两侧的阻力，ω为无人水面艇的绕重心的转动角速度，J＝3.6为无人水面艇的转动惯量；k_ω为无人水面艇转动时的阻尼系数，u_r，v_r为无人水面艇相对于水流的速度在附体坐标系上的分量。

第三步设计跟踪期望航向α_φ的PD控制器：

$\left\{\begin{array}{c}du=K_p\·({\mathrm{\α}}_{\mathrm{\φ}}-\mathrm{\ψ})+K_d\·(-\mathrm{\ω})\\ U_l=12-du\\ U_r=12+du\end{array}\right.$

式中K_p和K_d分别为PD控制器的参数，ψ为无人水面艇的航向，ω为无人水面艇的转动角速度，du为电压偏差值，U_l，U_r分别为无人水面艇左右侧电机的控制电压。

第四步建立距离偏差h和距离偏差变化率dh的计算模块：

对于起点坐标和终点坐标A、B，以及无人艇在t时刻的位置O，A、B、O三点的坐标为A(X₁,Y₁)，B(X₂,Y₂)，o(X,Y),采用向量叉乘的方法：

$AB\×AO=\left[\begin{array}{ccc}i& j& k\\ X_2-X_1& Y_2-Y_1& 0\\ X-X_1& Y-Y_1& 0\end{array}\right]=\left(\right(X_2-X_1)(Y-Y_1)-(X-X_1)(Y_2-Y_1))k$

其中AB,AO,i,j,k均为向量，

则h＝(X₂-X₁)(Y-Y₁)-(X-X₁)(Y₂-Y₁)/|AB|。

进而推出距离偏差率的计算如下：

$dh=\frac{h\left(t\right)-h(t-1)}{dt}.$

第五步设计设计模糊控制器：

模糊控制器以距离偏差h和距离偏差变化率dh为输入，以船长比n为输出；定义距离偏差h的论域范围为[-15,15]，h被模糊化为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，模糊子集表示为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；定义距离偏差变化率dh的论域范围为[-1.5,1.5]，dh被模糊化为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大},模糊子集表示为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；定义船长比n的论域范围为[0.5,5]，模糊子集为{PS,PB,PM}；模糊推理规则表为：

第六步利用步骤五所得到船长比n的模糊输出量，采用面积重心法对模糊输出量进行去模糊处理，得到船长比n的精确值，将得到的船长比n输出给PD控制器，进而控制无人艇左右两侧电机的控制电压，推动无人水面艇在水面横风的环境下运行。

当风速达到6m/s时，横风作用下的跟踪存在一定的误差，无人艇与期望路径之间保持0.9m左右的距离，使得左右电压存在一定差值用以抵御横风的影响，两侧电压的差值与横风的作用达到平衡，控制方法将不能进行有效的调节。同时风速大小及风向可以通过风速计量仪得到，即风速和风向已知，基于此，本发明提出了航向修正与误差补偿方法，当风速达到一临界值时，修正后的期望航向如下：

α_φ＝α_k+arctan[-(U_R·|sin(α_R)|/4+1)·h/Δ]-β

式中，U_R为无人水面艇感受到的风速，α_R为无人水面艇感受到的风向，其他变量不变。

[附图说明]

图1为本发明抵基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法基于LOS的直线路径跟踪原理图。

图2为本发明基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法的模糊控制器框图。

图3为本发明基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法距离偏差h的隶 属函数示意图。

图4为本发明基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法距离偏差变化率dh的隶属函数示意图

图5为本发明基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法船长比n的隶属函数示意图

图6-图9为本发明无人水面艇的仿真实验图

图10为本发明基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法航向修正前后无人水面艇路径跟踪对比示意图。

[具体实施方式]

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明：

本发明基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法是基于LOS

(Line-of-Sight)控制方法实现的，通过在直线路径上选取合适的虚拟导航点，引导无人水面艇跟踪此虚拟导航点，最终使无人水面艇沿着直线路径航行；选取的虚拟导航点与无人水面艇在直线路径上的投影点之间有一定的距离，此距离一般称为无人水面艇的可视距离，是基于船体长度的，可视距离与船长的比值是船长比；无人水面艇与虚拟导航点的连线相对于直线路径方位具有一定的方向，将其看作期望航向，期望航向包含直线路径方位，虚拟导航点的方向以及无人水面艇漂角等信息。无人水面艇通过调整左右侧电压，使得无人水面艇跟踪此期望航向，以达到跟踪直线路径的目的，其直线路径跟踪的示意图如图1所示。

图1中，坐标系XOY为大地坐标系，坐标系xoy为无人水面艇附体坐标系，无人水面艇的运动可以无人水面艇附体坐标系oxy内的速度分量u、v以及绕重心转动时的转动角速度ω来表示，在惯性坐标系和无人水面艇附体坐标系中，转动角速度是一致的；还可以用惯性坐标系OXY内的坐标分量的导数以及航向ψ时间上的变化率来表示。大地坐标系OXY和无人水面艇附体坐标系oxy下的参数具有如下相互变换关系：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{X}=usin\mathrm{\ψ}+vcos\mathrm{\ψ}\\ \stackrel{\·}{Y}=ucos\mathrm{\ψ}-vsin\mathrm{\ψ}\\ \stackrel{\·}{\mathrm{\ψ}}=\mathrm{\ω}\end{array}\right.---(2-1)$

上式可改写为：

$\left[\begin{array}{c}\stackrel{\·}{X}\\ \stackrel{\·}{Y}\\ \stackrel{\·}{\mathrm{\ψ}}\end{array}\right]=T\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ \mathrm{\ω}\end{array}\right]---(2-2)$

式中T为转换矩阵，

$T=\left[\begin{array}{ccc}sin\mathrm{\ψ}& cos\mathrm{\ψ}& 0\\ cos\mathrm{\ψ}& -sin\mathrm{\ψ}& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right]---(2-3)$

设直线路径AB的起点坐标和终点坐标分别为A(X₁,Y₁)和B(X₂,Y₂)，无人水面艇重心的坐标为o(X,Y)，(X_LOS,Y_LOS)为直线路径上的虚拟导航点。

直线路径跟踪控制就是操纵无人水面艇跟踪期望航向α_φ，即无人水面艇重心和虚拟导航点的连线与大地坐标Y轴之间的夹角，期望航向由下式求得：α_φ＝α_k+arctan(-h/Δ)-β，α_k为直线路径的方位，即直线路径与大地坐标Y轴的夹角，β为无人水面艇的漂角，即水面艇的速度矢量与无人水面艇附体坐标系x轴的夹角，h为无人水面艇到直线路径AB的垂直距离，又称为距离偏差，Δ为无人水面艇的可视距离，Δ＝n·L，n为船长比，L为艇体长度。进而设计跟踪期望航向α_φ的PD控制器如下：

$\left\{\begin{array}{c}du=K_p\·({\mathrm{\α}}_{\mathrm{\φ}}-\mathrm{\ψ})+K_d\·(-\mathrm{\ω})\\ U_l=12-du\\ U_r=12+du\end{array}\right.$

式中K_p和K_d分别为PD控制器的参数，ψ为无人水面艇的航向，即无人水面艇附体坐标系x轴与大地坐标系Y轴之间的夹角，ω为无人水面艇的转动角速度，du为电压偏差值，U_l，U_r分别为无人水面艇左右侧电机的控制电压。

本发明的重点在于针对船长比n对路径跟踪轨迹的影响，设计模糊控制器，模糊控制以距离偏差h和距离偏差的变化率dh为输入，以船长比n为模糊控制器的输出，动态的调节无人水面艇的可视距离，进而控制无人艇左右两侧电机的电压，以期使得无人水面艇能够快速的靠近目标路径，同时具有较好的稳态性能。此外，为了能使系统所能适应的外界环境更广，本发明最后提出了一种针对侧风环境下的控制系统修正方法，用以修正无人艇航向，有效的对跟踪误差进行了补偿，提高了抵抗侧风的跟踪效果。

以下对本发明基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法的技术方案做详细阐述。

控制对象：基于LOS的直线路径跟踪原理图如图1所示，其中h为距离偏差，α_k为直线路径的方向，ψ为无人水面艇的航向，V为无人水面艇的速度，β为漂角，β由无人水面艇附体坐标系下的x轴速度u和y轴速度v来确定，β＝arctan(v/u)，α_φ为期望航向，Δ为无人水 面艇的可视距离，是无人水面艇在直线路径上的投影点与虚拟导航点(X_LOS,Y_LOS)之间的距离，Δ＝n·L，n为船长比，L为艇体长度；本发明针对所研究直流电机驱动固定双桨的无人水面艇，建立了其三自由度的运动数学，在数学模型中考虑了风浪流的影响，通过对无人水面艇的受力分析，建立了风浪流环境下的无人水面艇运动数学模型：

$\left\{\begin{array}{c}m\·{\stackrel{\·}{u}}_r=F_l+F_r-f_x+X_F\\ m\·{\stackrel{\·}{v}}_r=Y_F-f_y\\ J\·\stackrel{\·}{\mathrm{\ω}}+k_{\mathrm{\ω}}=0.5\·d\·(F_l-f_l-F_r+f_r)+N_F\end{array}\right.$

式中，X_F＝X_wind+X_wave，X_wind和X_wave分别表示风和浪作用在艇体上的力在附体坐标系x轴上分量，X_F是合力；Y_F＝Y_wind+Y_wave，Y_wind和Y_wave分别表示风和浪作用在艇体上的力在附体坐标系y轴上分量，Y_F是合力；N_F＝N_wind+N_wave，N_wind和N_wave分别表示风和浪作用在艇体上转向力矩，N_F是合力矩。

m为无人艇的总质量，d为无人水面艇的宽度，F_l、F_r为艇体左右两侧螺旋桨的推力，f_x为沿无人水面艇艇体方向的阻力，f_y为横漂时的阻力，f_l和f_r分别为艇体两侧的阻力，ω为无人水面艇的绕重心的转动角速度，J＝3.6为无人水面艇的转动惯量；k_ω为无人水面艇转动时的阻尼系数，u_r，v_r为无人水面艇相对于水流的速度在附体坐标系上的分量。

本发明只考虑在侧面横风环境下无人水面艇的直线路径跟踪问题。

系统结构：本发明的目的在于解决侧面横风环境下水面无人艇的直线路径跟踪问题，基于此，本发明在设计了跟踪期望航向α_φ的PD控制器的前提下，结合模糊控制，提出了可变船长比的无人水面艇直线路径跟踪方法，模糊控制器的原理框图如图2所示。

模糊控制器将无人水面艇到直线路径的距离偏差h、无人水面艇到直线路径的距离偏差变化率dh作为模糊输入量，经过模糊化，模糊推理和去模糊化，以无人艇的船长比n作为模糊输出量，进而通过可变船长比n动态的调节PD控制器的参数，进而控制无人艇左右两侧电机的电压Ul、Ur，控制无人艇的路径。然后将无人艇的当前状态(X,Y,ψ)通过反馈环节反馈到模糊控制器的输入端。上述的模糊控制器包括h和dh计算模块、模糊化模块、模糊推理单元、去模糊化模块，计算模块将h和dh的值输出给模糊化模块，模糊化模块将模糊值输出给模糊推理单元，模糊推理单元的输出经过去模糊化，然后将得到的船长比n输出给PD控制器。

(1)距离偏差h和偏差率dh的计算：对于起点坐标和终点坐标A、B，以及无人艇在t时刻 的位置O，A、B、O三点的坐标为A(X₁,Y₁)，B(X₂,Y₂)，o(X,Y),采用向量叉乘的方法：

$AB\×AO=\left[\begin{array}{ccc}i& j& k\\ X_2-X_1& Y_2-Y_1& 0\\ X-X_1& Y-Y_1& 0\end{array}\right]=\left(\right(X_2-X_1)(Y-Y_1)-(X-X_1)(Y_2-Y_1))k$

其中AB,AO,i,j,k均为向量。

则h＝(X₂-X₁)(Y-Y₁)-(X-X₁)(Y₂-Y₁)/|AB|。

进而推出距离偏差率的计算如下：

$dh=\frac{h\left(t\right)-h(t-1)}{dt}.$

(2)模糊控制器的设计：模糊控制器以距离偏差h和距离偏差变化率dh，以船长比n为输出。定义距离偏差h的论域范围为[-15,15]，h被模糊化为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，模糊子集表示为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；定义距离偏差变化率dh的论域范围为[-1.5,1.5]，dh被模糊化为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大},模糊子集表示为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；定义距离偏差h和距离偏差变化率dh的隶属度函数分别如图3和图4所示。

定义船长比n的论域范围为[0.5,5]，模糊子集为{PS,PB,PM}，船长比n的隶属度函数如图5所示。以距离偏差h和距离偏差的变化率dh为输入，以船长比n为输出，模糊推理规则如表1所示。

模糊控制器根据输入变量的精确值，通过其各自的隶属度函数对输入变量进行相应的模糊化处理，依据所建立的模糊推理规则得到船长比n的模糊输出量，采用面积重心法对模糊输出量进行去模糊处理，得到船长比n的精确值。

表1船长比n模糊推理规则表

实验仿真验证：仿真对象为固定双桨的无人水面艇，其在横风环境下的运动数学模型如 前面所述，为了验证所述方法的有效性，设定风速分别为0m/s,3m/s,6m/s的情况，然后通过不断变换无人艇的起始位置对本发明所提供的路径跟踪方法进行仿真，仿真结果如图6、7、8、9所示.

从图6、7、8、9的仿真结果可以看出，首先，可变船长比方法可以对不同的目标路劲，不同的起始点以及不同的起始航向都有较好的跟踪效果，表明了通过模糊控制改变船长比方法对横风环境下无人艇直线路径跟踪的有效性；且与传统的路径跟踪控制方法相比，该方法能使无人水面艇更快速的靠近直线路径，调节的超调量小，稳态性能好。另外，通过实验分析，本文所提出的控制方法能够抵御的风速最大值为6m/s，此时相对于路径是横风时的跟踪静差稳定在0.9m左右；当风速大于6m/s之后，其跟踪静差将加大，考虑到艇体的宽度，此时所提控制方法将被视为不能对目标路径进行跟踪。

航向修正与误差补偿方法：从上述实验仿真结果中可以看出，当风速达到6m/s时，横风作用下的跟踪存在一定的误差，无人艇与期望路径之间保持0.9m左右的距离，使得左右电压存在一定差值用以抵御横风的影响，两侧电压的差值与横风的作用达到平衡，控制方法将不能进行有效的调节。同时风速大小及风向可以通过风速计量仪得到，即风速和风向已知，基于此，对横风作用下的控制方法进行修正，通过实验分析，修正后的期望航向如下：

α_φ＝α_k+arctan[-(U_R·|sin(α_R)|/4+1)·h/Δ]-β

上式中，U_R为无人水面艇感受到的风速，α_R为无人水面艇感受到的风向，其他变量不变，修正后的仿真结果如图10所示，此时横风作用下的跟踪静差在0.4m左右，有效的提高了横风作用下直线路径跟踪的控制效果。其他路径情况下的跟踪误差在精度范围内，可不对其进行补偿。

以上显示和描述的是本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

参考文献

[1]一种双电力推进无人水面艇的非线性建模、仿真和实验[J].船舶工程，作者：张晓杰；冯海涛等。

[2]基于模糊PID的无人水面艇直线跟踪方法，申请号/专利：201410027287.7，发明设计人：杨钊；王建华；吴玉平等。

Claims (3)

1.一种基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法，其特征在于包括以下步骤：

一、建立控制对象：

设定大地坐标系XOY，选取合适的虚拟导航点构成直线路径AB，直线路径AB的起点坐标和终点坐标分别为A(X₁,Y₁)和B(X₂,Y₂)，无人水面艇重心的坐标为o(X,Y)，

(X_LOS,Y_LOS)为直线路径上的虚拟导航点，α_k为直线路径的方位，即直线路径与大地坐标Y轴的夹角，β为无人水面艇的漂角，即水面艇的速度矢量与无人水面艇附体坐标系x轴的夹角，h为距离偏差，即无人水面艇到直线路径AB的垂直距离，△为无人水面艇的可视距离，即虚拟导航点与无人水面艇在直线路径上的投影点之间的距离，△＝n·L，n为船长比，L为艇体长度，无人水面艇跟踪期望航向α_φ，即无人水面艇重心和虚拟导航点的连线与大地坐标Y轴之间的夹角，ω为无人水面艇的转动角速度，ψ为无人水面艇的航向，即无人水面艇附体坐标系x轴与大地坐标系Y轴之间的夹角，V为无人水面艇的速度，期望航向由下式求得：α_φ＝α_k+arctan(-h/△)-β_；

二、建立无人水面艇运动模型：

$\left\{\begin{array}{c}m\·{\stackrel{.}{u}}_r=F_l+F_r-f_x+X_F\\ m\·{\stackrel{.}{v}}_r=Y_F-f_y\\ J\·\stackrel{.}{\mathrm{\ω}}+k_{\mathrm{\ω}}=0.5\·d\·(F_l-f_l-F_r+f_r)+N_F\end{array}\right.$

式中，X_F＝X_wind+X_wave，X_wind和X_wave分别表示风和浪作用在艇体上的力在附体坐标系x轴上分量，X_F是合力；Y_F＝Y_wind+Y_wave，Y_wind和Y_wave分别表示风和浪作用在艇体上的力在附体坐标系y轴上分量，Y_F是合力；N_F＝N_wind+N_wave，N_wind和N_wave分别表示风和浪作用在艇体上转向力矩，N_F是合力矩，m为无人艇的总质量，d为无人水面艇的宽度，F_l、F_r为艇体左右两侧螺旋桨的推力，f_x为沿无人水面艇艇体方向的阻力，f_y为横漂时的阻力，f_l和f_r分别为艇体两侧的阻力，ω为无人水面艇的绕重心的转动角速度，J＝3.6为无人水面艇的转动惯量；k_ω为无人水面艇转动时的阻尼系数，u_r，v_r为无人水面艇相对于水流的速度在附体坐标系上的分量；

三、设计跟踪期望航向α_φ的PD控制器：

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{du}=K_p\·({\mathrm{\α}}_{\mathrm{\φ}}-\mathrm{\ψ})+K_d\·(-\mathrm{\ω})\\ U_l=12-\mathrm{du}\\ U_r=12+\mathrm{du}\end{array}\right.$

式中K_p和K_d分别为PD控制器的参数，ψ为无人水面艇的航向，ω为无人水面艇的转动角速度，du为电压偏差值，U_l，U_r分别为无人水面艇左右侧电机的控制电压；

四、建立距离偏差h和距离偏差变化率dh的计算模块：

对于起点坐标和终点坐标A、B，以及无人艇在t时刻的位置O，A、B、O三点的坐标为A(X₁,Y₁)，B(X₂,Y₂)，o(X,Y),采用向量叉乘的方法：

$\mathrm{AB}\×\mathrm{AO}\left[\begin{array}{ccc}i& j& k\\ X_2-X_1& Y_2-Y_1& 0\\ X-X_1& Y-Y_1& 0\end{array}\right]=((X_2-X_1)(Y-Y_1)-(X-X_1)(Y_2-Y_1))k$

其中AB,AO,i,j,k均为向量，

则h＝(X₂-X₁)(Y-Y₁)-(X-X₁)(Y₂-Y₁)/|AB|。

进而推出距离偏差率的计算如下：

$\mathrm{dh}=\frac{h\left(t\right)-h(t-1)}{\mathrm{dt}};$

五、设计模糊控制器：

模糊控制器以距离偏差h和距离偏差变化率dh为输入，以船长比n为输出；定义距离偏差h的论域范围为[-15,15]，h被模糊化为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，模糊子集表示为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；定义距离偏差变化率dh的论域范围为[-1.5,1.5]，dh被模糊化为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大},模糊子集表示为{NB,NM,NS,Z,PS,PM,PB}；定义船长比n的论域范围为[0.5,5]，模糊子集为{PS,PB,PM}；模糊推理规则表为：

六、利用步骤五所得到船长比n的模糊输出量，采用面积重心法对模糊输出量进行去模糊处理，得到船长比n的精确值，将得到的船长比n输出给PD控制器，进而控制无人艇左右两侧电机的控制电压，推动无人水面艇在水面横风的环境下运行。

2.如权利要求1所述的基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法，其特征在于，还包括航向修正与误差补偿方法，当风速达到一临界值时，修正后的期望航向如下：

α_φ＝α_k+arctan[-(U_R·|sin(α_R)|4+1)·h/△]-β

式中，U_R为无人水面艇感受到的风速，α_R为无人水面艇感受到的风向，其他变量不变。

3.如权利要求2所述的基于可变船长比的抵抗侧风无人水面艇直线路径跟踪方法，其特征在于，所述临界值指6m/s。