CN111506079B - 一种考虑障碍物避让的无人船虚拟结构编队控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑障碍物避让的无人船虚拟结构编队控制方法。本发明通过虚拟结构法构建基础轨迹，这些基础轨迹被参数化从而保证任意时刻都能维持队形。针对环境中存在障碍物的情况，本发明应用了人工势场法来调整基础轨迹以生成避让障碍物的参考轨迹，可以有效避免无人船在运动过程中的碰撞。本发明针对无人船设计了轨迹跟踪控制器来跟踪经过调整后的参考轨迹，可以保证多无人船这一闭环系统的稳定性，同时又通过对基础轨迹中所包含的路径参数的选取，保证了编队误差在运动全过程中尽可能的小。本发明易于实现，可以实现无人船队的编队跟踪和障碍物避让，保证系统的稳定性和良好的跟踪特性。

Description

一种考虑障碍物避让的无人船虚拟结构编队控制方法
技术领域
本发明属于编队控制领域，具体来说是一种面向无人船的考虑障碍物避让的虚拟结构编队控制方法，可以保证无人船编队在有环境障碍物的情况下编队跟踪误差尽可能的小。
背景技术
随着自动化技术的不断发展，无人船的协同运动在海洋勘探和救援等领域发挥了重要作用，具有广泛的应用前景，编队控制是这一技术中的重点问题。无人船的编队控制增强了船队控制的鲁棒性和有效性，使得无人船队相比单个无人船可以处理更加复杂的水下任务，被应用在更加恶劣的海底地形中。然而，大部分的无人船编队控制设计没有很好地考虑环境中存在的障碍物，并不能在实际应用中既保持编队又完成对预定轨迹的良好跟踪。
大部分编队控制采用领导跟随法，即在队伍中指定领导者和跟随者，领导者跟踪预定轨迹，同时跟随者跟随领导者，从而保持编队跟踪运动。然而，这一方法缺乏来自跟随者的反馈，使得当跟随者遇到环境障碍时，队形容易被破坏从而不能有较好的编队跟踪表现。为此，文献“Practical formation control of multiple underactuated ships withlimited sensing ranges(”K.Do.Robotics and Autonomous,2011,59(6):457-471)和文献“Formation control of multiple elliptical agents with limited sensingranges”(K.Do.Automatica, 2012,48(7):1330-1338)都使用了虚拟结构编队方法。这种方法通过构建虚拟结构体来对编队中各艘无人船都生成参考轨迹，从而实现整个队伍的编队跟踪。由于该方法中引入了反馈，因此可以实现很好的编队跟踪特性。然而，传统的虚拟结构编队控制方法没有考虑环境障碍物的影响，在遇到障碍物时候依旧无法保持良好的编队。
发明内容
本发明的目的在于提出一种考虑障碍物避让的新型无人船虚拟结构编队控制方法，用以解决一般的虚拟结构编队控制方法在遇到障碍物时无法保证编队和跟踪的良好特性的问题。
为实现上述目的，本发明的具体技术方案内容如下：
本发明包括以下步骤：
步骤1：确定无人船运动学模型，采用虚拟结构法生成参数化的基础轨迹；
先确定无人船的运动学模型：
Figure BDA0002489717380000021
Figure BDA0002489717380000022
Figure BDA0002489717380000023
其中x,y是无人船重心处的全局坐标,θ是朝向角，ν和ω是线速度和角速度，并且也是无人船的控制输入。
采用虚拟结构法生成参数化的基础轨迹为：
Rbi(s)＝Rb0(s)+M(θb0(s))Lbi,
其中，Rbi(s)＝[xbi(s) ybi(s)]T是第i艘无人船所期望的基础轨迹， Rb0(s)＝[xb0(s) yb0(s)]T是虚拟结构中心所期望的基础轨迹，Lbi＝[lxi lyi]T是第i艘无人船相对虚拟结构中心的位移，
Figure BDA0002489717380000024
是旋转矩阵，其中θb0是虚拟无人船的基础朝向角，定义
Figure BDA0002489717380000025
s是基础轨迹中所含路径参数，即以上所有的基础轨迹都被s参数化，s是时间t的函数，也可以写作s(t)。s被用以保证基础轨迹总是处在编队中。
由于生成了基础轨迹，对于第i艘无人船的期望输入，即期望速度可以计算得到：
Figure BDA0002489717380000026
Figure BDA0002489717380000031
其中
Figure BDA0002489717380000032
是路径参数s对时间的导数。
步骤2：引入人工势场法来调整基础轨迹从而实现障碍物避让，生成无碰撞的参考轨迹。引入人工势函数如下：
Figure BDA0002489717380000033
其中，d是第i艘无人船到障碍物的距离，R是障碍物外围可探测区域的半径，无人船进入这一范围可探查到障碍物的存在，r是障碍物的半径。
对第i艘无人船受到的Γi在xi,yi方向上求微分，得到：
Figure BDA0002489717380000034
Figure BDA0002489717380000035
其中xp、yp是障碍物的坐标。
定义虚拟力向量：
Figure BDA0002489717380000036
其中kpi为正的常数。
将该虚拟力向量转换到无人船坐标系上：
Figure BDA0002489717380000041
从而定义避障调整量为：
νai＝-c3iΨvi
ωai＝-c4iΨwi
其中c3i,c4i为正的常数。
通过这一调整分量，对第i艘无人船的期望输入进行调整，得到第i艘无人船的参考输入：
Figure BDA0002489717380000042
Figure BDA0002489717380000043
调整后的无人船参考轨迹如下：
Rri(t)＝(1-η)Rbi(s)+ηRai(t)
其中
Figure BDA0002489717380000044
是切换系数。Rbi(s)是基础轨迹，由于s是时间t的函数，可写作s(t)，所以基础轨迹也可写作Rbi(s(t))。Rri(t)是参考轨迹，Rai(t)是调整轨迹。调整轨迹Rai的计算如下：
Figure BDA0002489717380000045
Figure BDA0002489717380000046
t0是切换系数从0切换到1的时刻。
之后，选取合适的路径参数s，使得无人船队形在遇到障碍物时有良好的编队跟踪表现。路径参数s要反映整体队形的编队误差，这里定义V为表征编队误差的函数：
Figure BDA0002489717380000047
其中，ξxi,ξyi and ξθi是基础轨迹跟踪误差，有如下定义：
Figure BDA0002489717380000051
然而，上述的控制要求可能会使编队在遇到障碍物时发生阻滞现象，无法正常跟踪期望的轨迹。因此，路径参数s的选取还要让编队在遇到障碍物时继续保持跟踪而非阻滞不动。用
Figure BDA0002489717380000052
总势函数来表达编队遇障情况，基于以上设计要求，设计路径参数s对时间的导数如下：
Figure BDA0002489717380000053
路径参数s是
Figure BDA0002489717380000054
在时间上的积分。
步骤3：设计参考轨迹跟踪控制器。
先定义对参考轨迹Rri的跟踪误差如下：
Figure BDA0002489717380000055
设计跟踪控制器为：
νi＝νri+c1i∈xi,
Figure BDA0002489717380000056
这里c1i,c2i是正定的常数。
本发明的有益效果：本发明针对上述虚拟结构编队控制方法在遇到障碍物时难以编队跟踪的问题，引入人工势场法进行障碍物避让，设计路径参数的结构，可以保证无人船编队具有良好的编队跟踪特性，在遇到障碍物时编队跟踪误差尽可能的小。
附图说明
图1是本发明提出的编队控制框图；
图2是本发明的编队跟踪误差曲线。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及有点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
现结合附图1本发明进行进一步描述：
本发明的实施技术方案为：
1)确定无人船运动学模型，采用虚拟结构法生成参数化的基础轨迹；
先确定无人船的运动学模型：
Figure BDA0002489717380000061
Figure BDA0002489717380000062
Figure BDA0002489717380000063
其中x,y是无人船重心处的全局坐标,θ是朝向角。ν和ω是线速度和角速度，并且也是无人船的控制输入。
采用虚拟结构法生成参数化的基础轨迹为：
Rbi(s)＝Rb0(s)+M(θb0(s))Lbi,
其中，Rbi(s)＝[xbi(s) ybi(s)]T是第i艘无人船所期望的基础轨迹，i＝1,2,3
Rb0(s)＝[xb0(s) yb0(s)]T是虚拟结构中心所期望的基础轨迹，这里给出期望轨迹为 Rb0(s)＝[1.1cos(0.2πs) 1.1sin(0.2πs)],Lbi＝[lxi lyi]T；是第i艘无人船相对虚拟结构中心的位移，这里给出三艘无人船的位移：
Lb1＝[0 0.6]T,Lb2＝[0 0]T,Lb3＝[0 -0.6]T。
Figure BDA0002489717380000071
是旋转矩阵，其中θb0是虚拟无人船的基础朝向角，定义
Figure BDA0002489717380000072
这里有
Figure BDA0002489717380000073
s是基础轨迹中所含路径参数，即以上所有的基础轨迹都被s参数化，s是时间t的函数，也可以写作s(t)。s被用以保证基础轨迹总是处在编队中。
由于生成了基础轨迹，对于第i艘无人船的期望输入，即期望速度可以计算得到：
Figure BDA0002489717380000074
Figure BDA0002489717380000075
其中
Figure BDA0002489717380000076
是路径参数s对时间的导数。
2)引入人工势场法来调整基础轨迹从而实现障碍物避让，生成无碰撞的参考轨迹。引入人工势函数如下：
Figure BDA0002489717380000077
其中，d是第i艘无人船到障碍物的距离，R是障碍物外围可探测区域的半径，无人船进入这一范围可探查到障碍物的存在，r是障碍物的半径。
对第i艘无人船受到的Γi在xi,yi方向上求微分，得到：
Figure BDA0002489717380000078
Figure BDA0002489717380000081
其中xp、yp是障碍物的坐标。
之后定义虚拟力向量：
Figure BDA0002489717380000082
其中kpi为正的常数。
将该虚拟力向量转换到无人船坐标系上，其中kpi＝1：
Figure BDA0002489717380000083
从而定义避障调整量为：
νai＝-c3iΨvi
ωai＝-c4iΨwi
其中c3i＝c4i＝1。
通过这一调整分量，对第i艘无人船的期望输入进行调整，得到第i艘无人船的参考输入：
Figure BDA0002489717380000084
Figure BDA0002489717380000085
调整后的无人船参考轨迹如下：
Rri(t)＝(1-η)Rbi(s)+ηRai(t)
其中
Figure BDA0002489717380000091
是切换系数。Rbi(s)是基础轨迹，由于s是时间t的函数，可写作s(t)，所以基础轨迹也可写作Rbi(s(t))。Rri(t)是参考轨迹，Rai(t)是调整轨迹。调整轨迹Rai的计算如下：
Figure BDA0002489717380000092
Figure BDA0002489717380000093
t0是切换系数从0切换到1的时刻。
之后，本实施例选取合适的路径参数s，使得无人船队形在遇到障碍物时有良好的编队跟踪表现。
路径参数s要反映整体队形的编队误差，这里定义V为表征编队误差的函数：
Figure BDA0002489717380000094
其中，ξxi,ξyi and ξθi是基础轨迹跟踪误差，有如下定义：
Figure BDA0002489717380000095
因此，V可以反映出队伍的编队误差，当队伍有着良好的编队跟踪情况时，V接近于0；当队伍中有无人船偏离基础轨迹时，V会急剧增大。由前述期望输入可见，
Figure BDA0002489717380000098
直接决定了νbi和ωbi的大小。为了保持良好的编队跟踪，希望当编队误差V很大时，
Figure BDA0002489717380000099
减小从而使期望的速度νbi和ωbi减小以等待掉队的无人船跟踪到基础轨迹上。而当编队误差很小时，
Figure BDA00024897173800000910
可以接近于常数1，从而使得路径参数s，即
Figure BDA0002489717380000097
对时间t的积分接近于t。
然而，上述的控制要求可能会使编队在遇到障碍物时发生阻滞现象，无法正常跟踪期望的轨迹。因此，路径参数s还要让编队在遇到障碍物时继续保持跟踪而非阻滞不动，所以需要能反映编队所遇到障碍物情况,用
Figure BDA0002489717380000096
总势函数来表达编队遇障情况。当编队遇到障碍物发生阻滞现象时，F会急剧增大并保持。因此，希望当阻滞现象发生时，即F很大时，
Figure BDA0002489717380000101
不再趋近于0，而是趋于1，这样使得编队中未遇到障碍物的无人船无需停下来等待受阻的无人船，而继续以理想的速度跟踪基础轨迹。而受阻的无人船可以在不断调整的参考轨迹下摆脱障碍物，在之后跟上队伍。
设计路径参数s对时间的导数如下：
Figure BDA0002489717380000102
路径参数是
Figure BDA0002489717380000103
在时间上的积分,这里k＝1。
3)设计参考轨迹跟踪控制器。
先定义对参考轨迹Rri的跟踪误差如下：
Figure BDA0002489717380000104
设计跟踪控制器为：
νi＝νri+c1i∈xi,
Figure BDA0002489717380000105
这里c1i＝10，c2i＝5。
系统的李雅普诺夫函数定义为：
Figure BDA0002489717380000106
对它求导并带入上述跟踪控制器，可以得到
Figure BDA0002489717380000107
小于0，从而得到该闭环控制系统是稳定的，该控制器可以使无人船跟踪到参考轨迹，拥有良好的编队跟踪效果。
对上述过程进行Simulink仿真，验证本发明提出的编队控制方法在有障碍物情况下依旧能实现良好的编队和跟踪效果。验证时场地障碍物坐标为(-0.1,0.8)和(0,2.1)，所有障碍物和无人船的探测半径R＝0.3m，最小半径r＝0.175m。仿真时间为10秒，编队的跟踪误差曲线如图2所示。

Claims (5)

1.一种考虑障碍物避让的无人船虚拟结构编队控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步：确定无人船运动学模型，无人船运动学模型中包括无人船重心处的全局坐标x,y,朝向角θ；线速度v、角速度ω，其中v和ω是无人船的控制输入；
采用虚拟结构法生成参数化的基础轨迹，得到无人船的期望输入；
第二步：通过人工势场法来调整基础轨迹以生成参考轨迹，设计基础轨迹中所含路径参数；
所述的人工势场法中的人工势函数如下：
Figure FDA0002954089970000011
其中，d是第i艘无人船到障碍物的距离，R是障碍物外围可探测区域的半径，无人船进入这一范围可探查到障碍物的存在，r是障碍物的半径；
对第i艘无人船受到的Γi在其重心处的全局坐标xi,yi方向上求微分，得到：
Figure FDA0002954089970000012
Figure FDA0002954089970000013
其中xp、yp是障碍物的坐标；
定义虚拟力向量：
Figure FDA0002954089970000021
其中kpi为正的常数；
将该虚拟力向量转换到无人船坐标系上：
Figure FDA0002954089970000022
其中θi是第i艘无人船朝向角
定义避障调整量为：
vai＝-c3iΨvi
ωai＝-c4iΨwi
其中c3i,c4i为正的常数；
通过上述调整分量，对第i艘无人船的期望线速度vbi和期望角速度ωbi进行调整，得到第i艘无人船的参考输入：
vri＝vbi+vai，ωri＝ωbi+ωai
调整后的无人船参考轨迹如下：
Rri(t)＝(1-η)Rbi(s)+ηRai(t)
其中
Figure FDA0002954089970000023
是切换系数；Rbi(s)是第i艘无人船所期望的基础轨迹，Rai(t)是调整轨迹；
选取合适的路径参数s，使得无人船队形在遇到障碍物时有良好的编队跟踪表现，满足以下两个要求：
a,路径参数s要反映整体队形的编队误差；
b,路径参数s还要让编队在遇到障碍物时继续保持跟踪而非阻滞不动，所以能反映出编队所遇到障碍物情况；
第三步：设计针对无人船的参考轨迹跟踪控制器；
定义参考轨迹Rri的跟踪误差如下：
Figure FDA0002954089970000031
设计参考轨迹跟踪控制器为：
vi＝vri+c1i∈xi,
Figure FDA0002954089970000032
这里c1i,c2i是正定的常数。
2.根据权利要求1所述的一种考虑障碍物避让的无人船虚拟结构编队控制方法，其特征在于，
所述的无人船的运动学模型中存在以下关系：
Figure FDA0002954089970000033
采用虚拟结构法生成参数化的基础轨迹具体为：
Rbi(s)＝Rb0(s)+M(θb0(s))Lbi,
其中，Rbi(s)＝[xbi(s) ybi(s)]T是第i艘无人船所期望的基础轨迹，Rb0(s)＝[xb0(s) yb0(s)]T是虚拟结构中心所期望的基础轨迹，Lbi＝[lxi lyi]T是第i艘无人船相对虚拟结构中心的位移，
Figure FDA0002954089970000034
是旋转矩阵，其中θb0是虚拟无人船的基础朝向角；s是基础轨迹中所含路径参数，即以上所有的基础轨迹都被s参数化，s被用以保证基础轨迹总是处在编队中。
3.根据权利要求1所述的一种考虑障碍物避让的无人船虚拟结构编队控制方法，其特征在于，所述调整轨迹Rai的计算如下：
Figure FDA0002954089970000041
Figure FDA0002954089970000042
t0是切换系数从0切换到1的时刻。
4.根据权利要求1所述的一种考虑障碍物避让的无人船虚拟结构编队控制方法，其特征在于，第二步中路径参数s要反映整体队形的编队误差，具体是：定义V为表征编队误差的函数：
Figure FDA0002954089970000043
其中，ξxi,ξyi和ξθi是基础轨迹跟踪误差，有如下定义：
Figure FDA0002954089970000044
5.根据权利要求4所述的一种考虑障碍物避让的无人船虚拟结构编队控制方法，其特征在于，第二步中路径参数s能反映编队所遇到障碍物情况，具体是：
用
Figure FDA0002954089970000045
总势函数来表达编队遇障情况；
此时设计路径参数s对时间的导数如下：
Figure FDA0002954089970000046
路径参数是
Figure FDA0002954089970000047
在时间上的积分。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112034865B (zh) * 2020-08-12 2021-10-08 浙江大学 基于优化算法的全驱动水下航行器航迹跟踪控制方法
CN113325852B (zh) * 2021-06-10 2022-08-30 浙江大学 基于领导跟随者方式的多智能体行进中编队变换的控制方法
CN113741433B (zh) * 2021-08-18 2023-12-15 中国舰船研究设计中心 一种水面无人船的分布式编队方法
CN114326816A (zh) * 2022-01-04 2022-04-12 中国人民解放军国防科技大学 基于人工势场的固定翼无人机编队航迹规划方法与装置
CN114489060B (zh) * 2022-01-14 2023-06-30 珠海云洲智能科技股份有限公司 无人船编队控制方法、终端设备及计算机可读存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101901012A (zh) * 2010-03-19 2010-12-01 华东交通大学 一种分布式的多机器人同步蜂拥控制方法
CN103901887A (zh) * 2014-03-04 2014-07-02 重庆邮电大学 一种基于改进粒子群算法的多移动机器人编队控制方法
WO2017127596A1 (en) * 2016-01-22 2017-07-27 Russell David Wayne System and method for safe positive control electronic processing for autonomous vehicles
CN110488840A (zh) * 2019-08-31 2019-11-22 武汉理工大学 一种无人车编队控制方法
CN110703692A (zh) * 2019-07-30 2020-01-17 浙江工业大学 一种基于虚拟结构法的多移动机器人分布式预测控制方法
CN110727274A (zh) * 2019-11-19 2020-01-24 大连海事大学 一种基于无人船系统的带有避碰且保持连通性的编队控制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101901012A (zh) * 2010-03-19 2010-12-01 华东交通大学 一种分布式的多机器人同步蜂拥控制方法
CN103901887A (zh) * 2014-03-04 2014-07-02 重庆邮电大学 一种基于改进粒子群算法的多移动机器人编队控制方法
WO2017127596A1 (en) * 2016-01-22 2017-07-27 Russell David Wayne System and method for safe positive control electronic processing for autonomous vehicles
CN110703692A (zh) * 2019-07-30 2020-01-17 浙江工业大学 一种基于虚拟结构法的多移动机器人分布式预测控制方法
CN110488840A (zh) * 2019-08-31 2019-11-22 武汉理工大学 一种无人车编队控制方法
CN110727274A (zh) * 2019-11-19 2020-01-24 大连海事大学 一种基于无人船系统的带有避碰且保持连通性的编队控制方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A Formation Collision Avoidance System for Unmanned Surface Vehicles With Leader-Follower Structure;Xiaojie Sun etc.;《IEEE Access》;20190225;第7卷;第24691-24702页 *
人工势场与虚拟结构相结合的无人机集群编队控制;吕永申 等;《飞行力学》;20190630;第37卷(第3期);第43-47页 *
人工势场和虚拟结构相结合的多水下机器人编队控制;潘无为 等;《兵工学报》;20170412;第38卷(第2期);第326-334页 *

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