CN111830978A - 一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法及系统。本发明方法，包括：获取欠驱动无人艇当前位置以及前方扇形区域内障碍物位置信息；基于势场分析法，对获取到的欠驱动无人艇当前位置以及前方扇形区域内障碍物位置信息进行势场分析，选择其中具有最小合势场的估算点方向作为势场艏向角；将势场艏向角与欠驱动无人艇当前艏向角之间的偏差角以及欠驱动无人艇当前位置引斥比作为两个输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角；设计运动控制器，对避障艏向角以及前行速度进行跟踪控制，实现欠驱动无人艇无碰撞的航行至目标点。本发明具备方法计算速度快、实时性高、成本低等优点。

Description

一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法及系统

技术领域

本发明涉及无人水下航行器技术领域，具体而言，尤其涉及一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法及系统。

背景技术

欠驱动无人艇避障路径规划及控制系统分为避障与控制两个子策略。避障方面，欠驱动无人艇采用的是传统人工势场避障策略：将无人艇所在未知海域抽象成为一个受力场，将航行的目标点作为引力极形成引力势场，航行过程中遇到的海面障碍物作为斥力极并产生斥力势场，从而将所在海域人为的抽象成为由两者叠加构成的人工势场，无人艇在当前位置所受合力指导下对海域内的障碍物进行规避并驶向目标点。由于其原理简单、计算量小、实时性好等特点，人工势场法目前被广泛应用于欠驱动无人艇的路径规划和动态避障中。传统人工势场法存在目标不可达和局部最小值两个突出问题，导致无人艇无法完成避障要求抵达目标点，且传统人工势场法所规划出的避障艏向角存在的振荡频率高以及幅度大等问题，不符合工程实际要求，因此现有人工势场法已经无法满足对无人艇艏向角动态变化幅度小、路径平滑等的性能要求。控制方面，欠驱动无人艇所采用的传统鲁棒跟踪控制策略通过设计对无人艇前向与艏向上的控制律实现对无人艇的控制，设计简单、适用性好，但对未知海域内可能存在的风浪流等干扰未加补偿，影响控制精度。

为使欠驱动无人艇能够在复杂的未知海域内完成指定任务，航行过程中无人艇必须能够实时规划避障路径，并快速跟踪上该路径，从而及时避开海面障碍物，而且对障碍物及风浪流的干扰也需要具有较强的鲁棒性。因此，实时、有效的局部路径规划能力以及高精度的路径跟随能力是欠驱动无人艇实现安全平稳航行并完成规划任务的重要前提之一，故设计性能良好的局部路径规划系统以及路径跟踪系统成为欠驱动无人艇的一个核心研究问题。但是现有系统存在以下问题：

1.由于传统人工势场避障算法定义下的引力势场函数与斥力势场函数较简单，未考虑障碍物处于无人艇和目标点连线或目标点附近存在障碍物的情况，因此会存在局部极小值问题和目标不可达问题，导致无人艇无法躲避障碍物抵达目标点。一般采用设置虚拟引导点、随机搜索或沿墙走等方法解决局部极小值问题，采用引入了无人艇与目标点之间距离的斥力势场函数解决目标不可达问题，但对于复杂的多障碍物分布问题研究较少，而且未从根本上解决传统人工势场法的固有问题。

2.基于人工势场的避障算法普遍将引力与斥力构成的合力方向作为无人艇的艏向，当无人艇进入或驶离障碍物影响区域时，其合力方向会与上一时刻合力方向产生很大夹角，但由于受到回转性能影响，欠驱动无人艇的回转角速度受到很大约束，可能使得无人艇无法快速按规划出的避障路径航行，令其实际航迹与规划路径偏差较大，严重时可能造成碰撞事件发生。

3.人工势场法对于海流因素的考虑不足，忽略了无人艇所受到的外界风浪流干扰对避障精度的影响，使得算法在实际应用中存在很大局限性。现有的一些研究仅针对定常海流对势场函数加以调整，而将时变海流的影响通过势场方式加以考虑来调整避障路径十分困难。

发明内容

根据上述提出的技术问题，而提供一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法及系统。本发明采用的技术手段如下：

一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法，所述方法包括：

获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息；

基于势场分析法，对所述获取的欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息进行势场分析，选择其中具有最小合势场的估算点方向作为势场艏向角；

将所述势场艏向角与欠驱动无人艇当前艏向角之间的偏差角以及欠驱动无人艇当前位置引斥比作为两个输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角；

设计运动控制器，对所述欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角以及前行速度进行跟踪控制，实现所述欠驱动无人艇无碰撞的航行至目标点。

进一步地，所述获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息，包括：

将TriTech微型机械扫描声呐朝着一定方向发射声波并接收由障碍物反射回来的声波；

按固定频率转动所述TriTech微型机械扫描声呐再次发射声波并接收由障碍物反射回来的声波；

获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息。

进一步地，所述基于势场分析法，对所述获取的欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息进行势场分析，选择其中具有最小合势场的估算点方向作为势场艏向角，包括：

假定在惯性坐标系下，欠驱动无人艇位于一海域的点P，坐标为X[x,y]，当前艏向角为ψ，欠驱动无人艇航行目标为点G，坐标为X_g[x_g,y_g]，该海域存在n个障碍物A_j(j＝1,2,...,n)，坐标为

欠驱动无人艇前m个估算点M_i(i＝1,2,...,m)，坐标为

当任意一个估算点处于障碍物斥力影响范围ρ₀内时，将所述势场分析法应用于人工势场避障算法的势场函数中，令估算点M_i处的引力势场函数为：

障碍物A_j在估算点M_i处产生的斥力势场函数为

则估算点M_i处的合势场函数为

其中k_att和k_rep分别为引力系数和斥力系数，

表示估算点M_i与目标点G之间的欧氏距离,

表示估算点M_i与障碍物A_j之间的欧氏距离；

计算出m个估算点M_i处的合势场函数值U_i后，将具有最小合势场值的估算点记为M_z，故确定点M_z的方位角ψ_z为势场艏向角，即ψ_t+1＝ψ_z。

进一步地，所述将所述势场艏向角与欠驱动无人艇当前艏向角之间的偏差角以及欠驱动无人艇当前位置引斥比作为两个输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角，包括：

所述偏差角θ_c＝ψ_z-ψ_t，其论域为

模糊集为 {R3,R2,R1,M,L1,L2,L3}；

所述欠驱动无人艇当前位置X[x,y]的引斥比

其论域为[0,1]，模糊集为{JX,X,SX,Z,SD,D,JD}；

将偏差角θ_c与引斥比U_z作为输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到模糊逻辑控制器的输出量调整角θ_f，其论域为

模糊集为 {Y3,Y2,Y1,M,Z1,Z2,Z3}；

对输入、输出量的模糊集均采用均匀分布的三角形隶属度函数进行模糊化的处理；

将调整角θ_f与当前艏向角ψ_t的和作为欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角ψ_f，ψ_f＝ψ_t+θ_f。

进一步地，所述的输入量和输出量之间的模糊规则采用if A and B then C 的形式构造。

进一步地，所述设计运动控制器，对所述欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角以及前行速度进行跟踪控制，实现所述欠驱动无人艇无碰撞的航行至目标点，包括：

设计有限时间扰动观测器，具体为：

其中，ξ＝[ξ_u,0,ξ_r]^T是虚拟控制输入，λ_i、L、q、p均为设计参数，λ_i>0(i＝1,2)，L＝diag(L_u,0,L_r)且L_j>0(j＝u,r)，

表示欠驱动无人艇速度矢量的观测值，

表示外界扰动的观测值，且|x|表示x的绝对值，

基于所述设计的有限时间扰动观测器，设计鲁棒跟踪控制器，具体为：

其中，k_u,k_r>0为两个设计参数，

和

分别是经有限时间扰动观测器观测出的前向速度维度与艏向角速度维度上的外界未知干扰，u_d、ψ_d分别是前向速度以及艏向角的期望值，r_d为对艏向角速度的虚拟控制信号，

其中k_ψ为一个设计参数，且k_ψ>0。

本发明还提供了一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制系统，所述系统包括：

障碍物探测模块，用于获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息；

势场分析模块，用于对所述获取的欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息进行势场分析，选择其中具有最小合势场的估算点方向作为势场艏向角；

模糊控制模块，用于将所述势场艏向角与欠驱动无人艇当前艏向角之间的偏差角以及欠驱动无人艇当前位置引斥比作为两个输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角；

跟踪控制模块，用于对所述欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角以及前行速度进行跟踪控制，实现所述欠驱动无人艇无碰撞的航行至目标点。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有包括计算机程序，其中，所述计算机程序运行时，执行上述欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法。

较现有技术相比，本发明具有以下优点：

1、本发明使用TriTech微型机械扫描声呐作为障碍物探测设备，其测量精度较好、体积小、功耗低、耐腐能力强，能够适应无人船艇这个特殊工作环境，可以搭载于无人船艇上实现高精度的扫描探测工作，帮助无人船完成对周围障碍物的精准感知，为无人船艇动态避障提供了硬件设备支持。

2、本发明以人工势场法为基础进行欠驱动无人艇的避障路径规划，但避开了传统人工势场分析合势力的方法，而采用势场分析法对无人艇前扇形区域进行势场分析，使计算更简洁，能够高效解决传统人工势场法存在的目标不可达问题和局部极小值问题，且对复杂的U形障碍物群也能够精确躲避。

3、本发明采用模糊控制模块，将人工势场法计算过程中的数据进行二次加工，使目标航向角曲线大大平滑，且变化幅度也大大减小，更符合实际工程要求，且在面对复杂障碍物分布情况的海域时，避障成功率更高。

4、本发明考虑到未知海域内的风浪流扰动对无人艇避障的影响，设计了有限时间扰动观测器对未知扰动进行精确观测，同时设计了基于有限时间扰动观测器的鲁棒跟踪控制器，使无人艇对避障艏向角的跟踪控制精度大大提高，能够指导欠驱动无人艇在存在风浪流干扰且障碍物分布情况未知的海域内精准避障，实现由起始点至目标点的无碰撞自主航行。

基于上述理由本发明可在无人水下航行器等领域广泛推广。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明方法流程图。

图2为本发明实施例提供的声呐扫描过程示意图。

图3为本发明实施例提供的m个估算点示意图。

图4为本发明实施例提供的基于扫描声呐的混合型模糊人工势场避障算法结构框图。

图5为本发明实施例提供的模糊控制规则。

图6为本发明实施例提供的基于有限时间扰动观测器的欠驱动无人艇运动控制器结构框图。

图7为本发明实施例提供的欠驱动无人艇避障路径规划及控制系统总体框图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

若想令欠驱动无人艇按照所规划的避障路径运动，实现自主避障并最终抵达目标点，需要设计能够对避障艏向角进行精确跟踪的运动控制器。除此之外，海域内的风浪流等扰动也是影响避障效果的重要因素，但是从避障算法的角度对其进行补偿的难度较大，而在控制器中对扰动进行观测与补偿的研究已经相当成熟，因此所设计的控制器还需要能够对风浪流进行有效地补偿。本发明设计的欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法是一种结合机械扫描声呐的基于改进型人工势场避障法。

如图1所示，本发明提供了一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法，该方法包括如下步骤：

S1、获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息；具体包括：

S11、将TriTech微型机械扫描声呐朝着一定方向发射声波并接收由障碍物反射回来的声波；

S12、按固定频率转动所述TriTech微型机械扫描声呐再次发射声波并接收由障碍物反射回来的声波；

S13、获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息。

本发明中将声呐放置于无人艇船头，以无人艇运动方向为0°，使声呐以10°的间隔扫描发射11束声波，则扫描覆盖的角度范围近似是船前-50°到50°之间。该声呐扫描的距离范围为0.3m到75m，由于声呐的扫描速度极快，因此可以近似认为能够同时得到船前100°范围、0.3m至75m半径内各点的位置信息和势场情况。本发明选取半径3米处的11个点作为估算点。如图2所示，为声呐扫描过程示意图。

S2、基于势场分析法，对所述获取的欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息进行势场分析，选择其中具有最小合势场的估算点方向作为势场艏向角；具体包括：

S21、假定在惯性坐标系下，欠驱动无人艇位于一海域的点P，坐标为 X[x,y]，当前艏向角为ψ，欠驱动无人艇航行目标为点G，坐标为X_g[x_g,y_g]，该海域存在n个障碍物A_j(j＝1,2,...,n)，坐标为

欠驱动无人艇前m个估算点M_i(i＝1,2,...,m)，坐标为

S22、当任意一个估算点处于障碍物斥力影响范围ρ₀内时，将所述势场分析法应用于人工势场避障算法的势场函数中，则各估算点的势场分析如图3 所示，令估算点M_i处的引力势场函数为：

障碍物A_j在估算点M_i处产生的斥力势场函数为

则估算点M_i处的合势场函数为

其中k_att和k_rep分别为引力系数和斥力系数，

表示估算点M_i与目标点G之间的欧氏距离,

表示估算点M_i与障碍物A_j之间的欧氏距离；

S23、计算出m个估算点M_i处的合势场函数值U_i后，将具有最小合势场值的估算点记为M_z，故确定点M_z的方位角ψ_z为势场艏向角，即ψ_t+1＝ψ_z。

S3、为在保留人工势场算法结构简单、实时性强的优点的同时，减少所规划的避障路径期望艏向角振荡次数并降低其振幅，本发明在上述算法的基础上加入模糊控制器，其结构框图如图4所示。将所述势场艏向角与欠驱动无人艇当前艏向角之间的偏差角以及欠驱动无人艇当前位置引斥比作为两个输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角；具体包括：

S31、所述输入量偏差角θ_c＝ψ_z-ψ_t，其论域为

模糊集为 {R3,R2,R1,M,L1,L2,L3}；

所述输入量欠驱动无人艇当前位置X[x,y]的引斥比

其论域为[0,1]，模糊集为{JX,X,SX,Z,SD,D,JD}；

S32、将偏差角θ_c与引斥比U_z作为输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到模糊逻辑控制器的输出量调整角θ_f，其论域为

模糊集为 {Y3,Y2,Y1,M,Z1,Z2,Z3}；

S33、对输入、输出量的模糊集均采用均匀分布的三角形隶属度函数进行模糊化的处理；

S34、将调整角θ_f与当前艏向角ψ_t的和作为欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角ψ_f，ψ_f＝ψ_t+θ_f。

经过模糊逻辑控制器处理得到的避障艏向角ψ_f能够更好的反映出障碍物信息及无人艇距目标点的距离，并且能够消除无障碍物区域内避障艏向角的振荡问题，达到平滑艏向角整体变化曲线以及避障路径的目的。

优选地，所述的输入量和输出量之间的模糊规则采用if A and B then C的形式构造。具体模糊规则如图5所示。

S4、设计运动控制器，其结构如图6所示，对所述欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角以及前行速度进行跟踪控制，实现所述欠驱动无人艇无碰撞的航行至目标点。具体包括：

S41、设计有限时间扰动观测器，具体为：

其中，ξ＝[ξ_u,0,ξ_r]^T是虚拟控制输入，λ_i、L、q、p均为设计参数，λ_i>0(i＝1,2)，L＝diag(L_u,0,L_r)且L_j>0(j＝u,r)，

表示欠驱动无人艇速度矢量的观测值，

表示外界扰动的观测值，且|x|表示x的绝对值，

通过设计有限时间扰动观测器可以对未知海洋干扰τ_w进行精准观测，提高系统的控制精度和稳定性能，增强其抗干扰能力。

S42、基于所述设计的有限时间扰动观测器，设计鲁棒跟踪控制器，具体为：

其中，k_u,k_r>0为两个设计参数，

和

分别是经有限时间扰动观测器观测出的前向速度维度与艏向角速度维度上的外界未知干扰，u_d、ψ_d分别是前向速度以及艏向角的期望值，r_d为对艏向角速度的虚拟控制信号，

其中k_ψ为一个设计参数，且k_ψ>0。

在一个实施例中，如图7所示，其示出了一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制系统的结构框图，该系统包括：

障碍物探测模块，用于获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息；

势场分析模块，用于对所述获取的欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息进行势场分析，选择其中具有最小合势场的估算点方向作为势场艏向角；

模糊控制模块，用于将所述势场艏向角与欠驱动无人艇当前艏向角之间的偏差角以及欠驱动无人艇当前位置引斥比作为两个输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角；

跟踪控制模块，用于对所述欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角以及前行速度进行跟踪控制，实现所述欠驱动无人艇无碰撞的航行至目标点。

在获取欠驱动无人艇当前位置以及无人艇前方扇形区域内障碍物分布情况后，避障算法将基于上述信息规划出一个能够精确避障的期望艏向角，然后由控制策略对期望艏向角以及期望前向速度进行精准跟踪，使无人艇无碰撞的航行至某一位置，并在该位置的基础上再次规划、跟踪，直至无人艇躲避途中遇到的所有障碍物抵达目标点。

综上，本发明避免了传统人工势场法存在的目标不可达和局部极小值问题，除此之外，发明对复杂的U形障碍物群也具备优越的躲避能力，所规划出的避障艏向角以及实际航迹均具有平滑的特性，应用本发明的欠驱动无人艇能够在障碍物分布复杂且存在风浪流等外界干扰的未知海域中，高质高效的实现动态避障功能，完成起始点至目标点的无碰撞自主航行任务。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息；

基于势场分析法，对所述获取的欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息进行势场分析，选择其中具有最小合势场的估算点方向作为势场艏向角；

将所述势场艏向角与欠驱动无人艇当前艏向角之间的偏差角以及欠驱动无人艇当前位置引斥比作为两个输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角；

设计运动控制器，对所述欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角以及前行速度进行跟踪控制，实现所述欠驱动无人艇无碰撞的航行至目标点。

2.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法，其特征在于，所述获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息，包括：

将TriTech微型机械扫描声呐朝着一定方向发射声波并接收由障碍物反射回来的声波；

按固定频率转动所述TriTech微型机械扫描声呐再次发射声波并接收由障碍物反射回来的声波；

获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息。

3.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法，其特征在于，所述基于势场分析法，对所述获取的欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息进行势场分析，选择其中具有最小合势场的估算点方向作为势场艏向角，包括：

假定在惯性坐标系下，欠驱动无人艇位于一海域的点P，坐标为X[x,y]，当前艏向角为ψ，欠驱动无人艇航行目标为点G，坐标为X_g[x_g,y_g]，该海域存在n个障碍物A_j(j＝1,2,...,n)，坐标为

欠驱动无人艇前m个估算点M_i(i＝1,2,...,m)，坐标为

当任意一个估算点处于障碍物斥力影响范围ρ₀内时，将所述势场分析法应用于人工势场避障算法的势场函数中，令估算点M_i处的引力势场函数为：

障碍物A_j在估算点M_i处产生的斥力势场函数为

则估算点M_i处的合势场函数为

其中k_att和k_rep分别为引力系数和斥力系数，

表示估算点M_i与目标点G之间的欧氏距离,

表示估算点M_i与障碍物A_j之间的欧氏距离；

计算出m个估算点M_i处的合势场函数值U_i后，将具有最小合势场值的估算点记为M_z，故确定点M_z的方位角ψ_z为势场艏向角，即ψ_t+1＝ψ_z。

4.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法，其特征在于，所述将所述势场艏向角与欠驱动无人艇当前艏向角之间的偏差角以及欠驱动无人艇当前位置引斥比作为两个输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角，包括：

所述偏差角θ_c＝ψ_z-ψ_t，其论域为

模糊集为{R3,R2,R1,M,L1,L2,L3}；

所述欠驱动无人艇当前位置X[x,y]的引斥比

其论域为[0,1]，模糊集为{JX,X,SX,Z,SD,D,JD}；

将偏差角θ_c与引斥比U_z作为输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到模糊逻辑控制器的输出量调整角θ_f，其论域为

模糊集为

对输入、输出量的模糊集均采用均匀分布的三角形隶属度函数进行模糊化的处理；

将调整角θ_f与当前艏向角ψ_t的和作为欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角ψ_f，ψ_f＝ψ_t+θ_f。

5.根据权利要求4所述的欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法，其特征在于，所述的输入量和输出量之间的模糊规则采用if A and B then C的形式构造。

6.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇避障路径规划及控制方法，其特征在于，所述设计运动控制器，对所述欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角以及前行速度进行跟踪控制，实现所述欠驱动无人艇无碰撞的航行至目标点，包括：

设计有限时间扰动观测器，具体为：

其中，ξ＝[ξ_u,0,ξ_r]^T是虚拟控制输入，λ_i、L、q、p均为设计参数，λ_i＞0(i＝1,2)，L＝diag(L_u,0,L_r)且L_j＞0(j＝u,r)，

表示欠驱动无人艇速度矢量的观测值，

表示外界扰动的观测值，且|x|表示x的绝对值，

基于所述设计的有限时间扰动观测器，设计鲁棒跟踪控制器，具体为：

其中，k_u,k_r＞0为两个设计参数，

和

分别是经有限时间扰动观测器观测出的前向速度维度与艏向角速度维度上的外界未知干扰，u_d、ψ_d分别是前向速度以及艏向角的期望值，r_d为对艏向角速度的虚拟控制信号，

其中k_ψ为一个设计参数，且k_ψ＞0。

7.一种欠驱动无人艇避障路径规划及控制系统，其特征在于，所述系统包括：

障碍物探测模块，用于获取欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息；

势场分析模块，用于对所述获取的欠驱动无人艇当前位置以及欠驱动无人艇前方扇形区域内障碍物位置信息进行势场分析，选择其中具有最小合势场的估算点方向作为势场艏向角；

模糊控制模块，用于将所述势场艏向角与欠驱动无人艇当前艏向角之间的偏差角以及欠驱动无人艇当前位置引斥比作为两个输入量引入设计的模糊逻辑控制器中，得到欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角；

跟踪控制模块，用于对所述欠驱动无人艇下一步运动的避障艏向角以及前行速度进行跟踪控制，实现所述欠驱动无人艇无碰撞的航行至目标点。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有包括计算机程序，其中，所述计算机程序运行时，执行所述权利要求1至6中任一项所述的方法。

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