CN112947448B - 一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构及设计方法 - Google Patents
一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构及设计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112947448B CN112947448B CN202110182003.1A CN202110182003A CN112947448B CN 112947448 B CN112947448 B CN 112947448B CN 202110182003 A CN202110182003 A CN 202110182003A CN 112947448 B CN112947448 B CN 112947448B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unmanned ship
- controller
- unmanned
- target
- fuzzy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 65
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 11
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 15
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 13
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 claims description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000013016 damping Methods 0.000 claims description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 2
- 238000004880 explosion Methods 0.000 abstract description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/0206—Control of position or course in two dimensions specially adapted to water vehicles
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明公开了一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构及设计方法，其中，控制器结构可以实现在每艘无人船只接受部分目标个体信息的条件下，对整个目标群体几何中心的协同包围，拓展了无人船协同运动控制的应用领域。本发明的无人船集群采用环形通信拓扑结构，每艘无人船只与相邻两艘邻居船通信，消除了对集群全局信息的依赖，有利于克服海洋环境对通信带宽和通信距离的约束。本发明的设计方法通过运动学虚拟控制律设计消除了横漂速度对协同包围的影响，通过建立模糊预估器逼近并补偿了动力学未知非线性函数，并利用动态面控制技术有效克服了传统反步法计算爆炸的问题，有利于无人船协同多目标包围在实际海洋环境中的实现。
Description
技术领域
本发明涉及欠驱动无人船运动控制技术领域，尤其涉及一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构及设计方法。
背景技术
近年来，水面无人船在人类认识海洋和开发海洋过程中的作用日益显著。由于无人船的小型化和低成本的特点，单艘无人船作业能力往往有限，与单无人船作业相比，部署多艘无人船协同完成任务能够显著提高工作效率和系统鲁棒性。因此，无人船集群协同作业已成为无人船运动控制领域的重要发展趋势。面向不同任务需求，无人船协同控制策略可分为协同轨迹跟踪、协同路径跟踪、协同目标跟踪和协同目标包围。其中，协同目标包围是指驱使无人船集群以给定距离围绕指定目标做圆周运动，并保持各无人船位置的均匀分布。对于需要获得目标多方位信息的任务，如海事搜救、编队护航、资源勘探，协同目标包围能够发挥重要作用。相较于其他控制策略而言，协同目标包围在无人船运动控制领域成果十分有限，设计一种针对多目标的无人船集群协同包围模糊控制器具有必要性。
在协同目标包围控制器设计方面，现有的技术存在以下局限性：第一，现有协同目标包围控制器大多基于一阶积分系统或平衡车模型设计，这类控制方法未考虑船舶的横漂运动和动力学不确定，因此不适用于欠驱动无人船控制；第二，现有协同目标包围控制器大多针对单个目标设计，这类控制方法无法实现对群体目标的探测和包围，因此不适用于无人船集群协同包围多目标控制。
发明内容
本发明提供一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构及设计方法，以克服上述技术问题。
本发明一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器设计方法，包括：
S1、建立无人船集群协同包围多目标模型；所述无人船集群协同包围多目标模型，包括多艘无人船及所述多艘无人船包围的多个目标；
S2、根据采集到的无人船集群所包围的每个目标的位置和相邻无人船对多个目标的几何中心的估计值建立目标中心估计器，获得多个目标的几何中心；
S3、根据所述多个目标的几何中心建立距离控制器，通过所述距离控制器使多艘无人船围绕所述多个目标的几何中心以期望半径做圆周运动；
S4、根据无人船的位置、速度及相邻无人船的位置建立协同控制器，通过所述协同控制器使多艘无人船均匀分布在所述圆周上；
S5、根据所述无人船的位置建立包围转速控制器，通过所述包围转速控制器使各无人船以期望角速度在所述圆周上运动；
S6、建立模糊预估器计算估计模糊参数的自适应更新律，使所述无人船的动力学未知非线性不确定项得到逼近；
S7、建立跟踪微分器，通过所述跟踪微分器获得速度控制滤波信号；建立动力学控制器，根据所述自适应更新律、速度控制滤波信号、模糊预估器的估计速度及速度虚拟控制信号，通过所述动力学控制器获得无人船动力学控制信号；根据所述无人船动力学控制信号驱动无人船运动。
进一步地，所述步骤S1，包括：所述无人船集群协同包围多目标模型，包括：n艘无人船和m个被n艘无人船包围的目标，n艘无人船之间采用环形通信拓扑；定义为所有与无人船i通信的相邻无人船的编号集合，其中/>每艘无人船只能获得小于m个所述目标的位置信息，定义/>为无人船i能够感知的目标的编号集合；定义/>为可感知目标k的无人船的编号集合，且满足
所述无人船的模型如式(1)：
式中，表示无人船i在地球参考系下的位置和艏摇角向量；表示无人船i纵荡速度、横漂速度和艏摇角速度向量；/>表示无人船i的输入力和力矩向量；/>为向心力和科氏力系数矩阵；/>为阻尼矩阵；/>包括未建模流体动态和建模误差；/>为船体惯性质量矩阵，/>为船体坐标系到地球坐标系的旋转矩阵，Mi,R(ψi)满足：
其中，miu,miv,mivr,mirv,为各方向船体惯性系数。
进一步地，所述步骤S2，包括：通过式(3)建立所述目标中心估计器；所述目标中心估计器的输入信号为所述目标的位置和相邻无人船对多个目标的几何中心的估计值/>
式中，为估计器参数，/>为无人船i对多个目标的几何中心的估计值，且初始值/>满足式(4)；
式中，表示集合/>中的元素个数。
进一步地，所述步骤S3，包括：
通过式(5)计算所述无人船的位置与所估计的多个目标的几何中心之间的物理量；
式中，ρi表示无人船i与所估计的多个目标的几何中心之间距离，βi表示所估计的多个目标的几何中心相对于无人船的角度，表示无人船和所估计的多个目标的几何中心连线与无人船艏向垂线的夹角；
通过式(6)基于视距制导原理建立所述距离控制器；所述距离控制器的输入为所估计的多个目标的几何中心无人船的位置和速度ηi,νi及设定的旋转半径ρd；
式中，为控制器参数，/>为视距制导前向距离。
进一步地，所述步骤S4，包括：通过式(7)计算无人船i合速度向量与无人船i和相邻无人船j的连线方向的夹角θij；
θij＝atan2(yj-yi,xj-xi)-atan2(uisinψi+vicosψi,uicosψi-visinψi) (7)
根据船舶在圆周上均匀分布的几何特性通过式(8)建立所述协同控制器；
式中，为控制器参数。
进一步地，所述步骤S5，包括：通过式(9)建立包围转速控制器，获得速度虚拟控制信号αiu；
所述包围转速控制器的输入为无人船的速度νi及设定的旋转速度ωd、旋转半径ρd。
进一步地，所述步骤S6，包括：通过式(10)建立模糊预估器；输入无人船速度νi和控制输入τiu,τir；
式中，为控制器参数，/>为ui,ri的估计值，/>为估计模糊参数，ξiu＝[ui(t),ui(t-td),τiu]T,/>td为采样时间；对于给定向量/>函数/>满足：
式中，为前件变量维数，/>为模糊规则数，/>是变量ξk对应模糊集/>的隶属度函数；
通过式(12)设计估计模糊参数的自适应更新律；
式中，Γiu,Γir,是自适应律参数。
进一步地，所述步骤S7，包括：通过式(13)建立跟踪微分器，将速度虚拟控制信号输入所述跟踪微分器，获得αiu,(αif+αic)的滤波信号uid,rid和其导数信号
式中，为跟踪微分器参数；
通过式(14)建立所述动力学控制器；
输入速度虚拟控制信号αic,αif,αiu、模糊预估器的估计速度和逼近的动力学不确定/>并结合所述跟踪微分器输出信号获得无人船动力学控制信号。
一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构，包括：目标中心估计器、距离控制器、协同控制器、包围转速控制器、模糊预估器及动力学控制器；所述目标中心估计器输出端与所述距离控制器输入端相连接；所述距离控制器输出端与所述动力学控制器输入端相连接；所述协同控制器输出端与所述动力学输入端相连接；所述包围转速控制器输出端与所述动力学输入端相连接；所述模糊预估器输出端与所述动力学控制器输入端相连接；所述动力学控制器输出端与无人船输入端和模糊预估器输入端相连接。
本发明的控制器结构可以实现在每艘无人船只接受部分目标个体信息的条件下，对整个目标群体几何中心的协同包围，拓展了无人船协同运动控制的应用领域。本发明的无人船集群采用环形通信拓扑结构，每艘无人船只与相邻两艘邻居船通信，消除了对集群全局信息的依赖，有利于克服海洋环境对通信带宽和通信距离的约束。本发明的设计方法通过运动学虚拟控制律设计消除了横漂速度对协同包围的影响，通过建立模糊预估器逼近并补偿了动力学未知非线性函数，并利用动态面控制技术有效克服了传统反步法计算爆炸的问题，有利于无人船协同多目标包围在实际海洋环境中的实现。
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作以简单地介绍，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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为无人船集群协同包围多目标模糊控制器设计方法流程图；
图2为无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构示意图；
图3为无人船集群协同包围多目标模糊控制器通信拓扑结构示意图；
图4为无人船集群协同多目标包围运动轨迹仿真图；
图5为无人船集群协同多目标包围距离误差仿真图；
图6为无人船集群协同多目标包围分散角仿真图；
图7为多目标几何中心位置和目标中心估计器输出仿真图；
图8为受控无人船纵荡方向控制输入信号仿真图；
图9为受控无人船艏摇方向控制输入信号仿真图。
具体实施方式
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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。
如图1所示，本实施例提供了一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器设计方法，包括：
S1、建立无人船集群协同包围多目标模型；无人船集群协同包围多目标模型，包括多艘无人船及多艘无人船包围的多个目标；
具体而言，无人船集群协同包围多目标模型，包括：n艘无人船和m个被n艘无人船包围的目标，n艘无人船之间采用环形通信拓扑；定义/>为所有与无人船i通信的相邻无人船的编号集合，其中/>每艘无人船只能获得小于m个目标的位置信息，定义/>为无人船i能够感知的目标的编号集合；定义为可感知目标k的无人船的编号集合，且满足/>
无人船的模型如式(1)：
式中，表示无人船i在地球参考系下的位置和艏摇角向量；表示无人船i纵荡速度、横漂速度和艏摇角速度向量；/>表示无人船i的输入力和力矩向量；/>为向心力和科氏力系数矩阵；为阻尼矩阵；/>包括未建模流体动态和建模误差；/>为船体惯性质量矩阵，/>为船体坐标系到地球坐标系的旋转矩阵，Mi,R(ψi)满足：
其中，miu,miv,mivr,mirv,为各方向船体惯性系数。
S2、根据采集到的无人船集群所包围的每个目标的位置和相邻无人船对多个目标的几何中心的估计值建立目标中心估计器，获得多个目标的几何中心；
具体而言，通过式(3)建立所述目标中心估计器；所述目标中心估计器的输入信号为所述目标的位置和相邻无人船对多个目标的几何中心的估计值
式中，为估计器参数，/>为无人船i对多个目标的几何中心的估计值，且初始值/>满足式(4)；
式中，表示集合/>中的元素个数。
S3、根据多个目标的几何中心建立距离控制器，通过距离控制器使多艘无人船围绕多个目标的几何中心以期望半径做圆周运动；
具体而言，通过式(5)计算所述无人船的位置与所估计的多个目标的几何中心之间的物理量；
式中，ρi表示无人船i与所估计的多个目标的几何中心之间距离，βi表示所估计的多个目标的几何中心相对于无人船的角度，表示无人船和所估计的多个目标的几何中心连线与无人船艏向垂线的夹角；
通过式(6)基于视距制导原理建立所述距离控制器；所述距离控制器的输入为所估计的多个目标的几何中心无人船的位置和速度ηi,νi及设定的旋转半径ρd；
式中，为控制器参数，/>为视距制导前向距离。
S4、根据无人船的位置、速度及相邻无人船的位置建立协同控制器，通过协同控制器使多艘无人船均匀分布在所述圆周上；
具体而言，
通过式(7)计算无人船i合速度向量与无人船i和相邻无人船j的连线方向的夹角θij；
θij＝atan2(yj-yi,xj-xi)-atan2(uisinψi+vicosψi,uicosψi-visinψi) (7)
根据船舶在圆周上均匀分布的几何特性通过式(8)建立所述协同控制器；
式中，为控制器参数。
S5、根据所述无人船的位置建立包围转速控制器，通过所述包围转速控制器使各无人船以期望角速度在所述圆周上运动；
具体而言，通过式(9)建立包围转速控制器，获得速度虚拟控制信号αiu；
所述包围转速控制器的输入为无人船的速度νi及设定的旋转速度ωd、旋转半径ρd。
S6、建立模糊预估器计算估计模糊参数的自适应更新律，使所述无人船的动力学未知非线性不确定项得到逼近；
具体而言，通过式(10)建立模糊预估器；输入无人船速度νi和控制输入τiu,τir；
式中，kiu,kir,κiu,为控制器参数，/>为ui,ri的估计值，/>为估计模糊参数，ξiu＝[ui(t),ui(t-td),τiu]T,/>td为采样时间；对于给定向量/>函数/>满足：
式中，为前件变量维数，/>为模糊规则数，/>是变量ξk对应模糊集/>的隶属度函数；
通过式(12)设计估计模糊参数的自适应更新律；
式中，Γiu,Γir,是自适应律参数。
S7、建立跟踪微分器，通过所述跟踪微分器获得速度控制滤波信号；建立动力学控制器，根据所述自适应更新律、速度控制滤波信号、模糊预估器的估计速度及速度虚拟控制信号，通过所述动力学控制器获得无人船动力学控制信号；根据所述无人船动力学控制信号驱动无人船运动。
具体而言，通过式(13)建立跟踪微分器，将速度虚拟控制信号输入所述跟踪微分器，获得αiu,(αif+αic)的滤波信号uid,rid和其导数信号
式中，γiu,为跟踪微分器参数；
通过式(14)建立所述动力学控制器；
输入速度虚拟控制信号αic,αif,αiu、模糊预估器的估计速度和逼近的动力学不确定/>并结合所述跟踪微分器输出信号获得无人船动力学控制信号。
如图2所示，一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构，包括：目标中心估计器、距离控制器、协同控制器、包围转速控制器、模糊预估器及动力学控制器；所述目标中心估计器输出端与所述距离控制器输入端相连接；所述距离控制器输出端与所述动力学控制器输入端相连接；所述协同控制器输出端与所述动力学输入端相连接；所述包围转速控制器输出端与所述动力学输入端相连接；所述模糊预估器输出端与所述动力学控制器输入端相连接；所述动力学控制器输出端与无人船输入端和模糊预估器输入端相连接。
仿真试验具体如下：
仿真系统中受包围目标数量m＝3，受控欠驱动无人船数量n＝4，通信拓扑结构如图3所示。无人船模型满足式(1)-(2)，各无人船模型参数如下：
g(νi,ηi)＝[0,0,0]T；受包围目标的位置分别为(x1t,y1t)＝(18,15)，(x2t,y2t)＝(13,20)，(x1t,y1t)＝(20,22)。受控无人船的初始位姿分别设为(x1,y1,ψ1)＝(28,10,π/3)，(x2,y2,ψ2)＝(8,5,0)，(x3,y3,ψ3)＝(3,20,-π/2)，(x4,y4,ψ4)＝(23,35,π)。协同包围期望距离为ρd＝10，期望包围角速度为ωd＝0.1。目标包围控制器结构满足式(3)-(14)，各控制参数选择如下：ke＝1,kif＝10,Δi＝5,kic＝10,kiu＝1,κiu＝30,kir＝1,κir＝20,Γiu＝Γir＝120,γiu＝γir＝50。模糊逻辑系统M＝3,N＝5，隶属度函数如下：
式中，bu1＝2,bu2＝2,bu3＝10,br1＝1,br2＝1,br3＝2。
仿真结果如图4-图9所示。如图4所示，受控无人船集群能够围绕目标群体中心做圆周运动并保持均匀分散的队形；如图5所示，无人船与给定目标几何中心的距离能够收敛到期望距离ρd附近；如图6所示，无人船与邻居船分散角能够收敛到2π/n(即90°)附近；如图7所示，所建立目标中心估计器能够有效估计目标群体几何中心；如图8、图9所示，输入信号均有界。
由仿真结果可知，设计的无人船集群协同多目标包围模糊控制器能够准确、有效地控制无人船以给定距离围绕指定目标做圆周运动，并保持各无人船位置的均匀分布，满足设计目标。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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：其依然可以对前述各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各实施例技术方案的范围。
Claims (7)
1.一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器设计方法，其特征在于，包括：
S1、建立无人船集群协同包围多目标模型；所述无人船集群协同包围多目标模型，包括多艘无人船及所述多艘无人船包围的多个目标；
S2、根据采集到的无人船集群所包围的每个目标的位置和相邻无人船对多个目标的几何中心的估计值建立目标中心估计器，获得多个目标的几何中心；
S3、根据所述多个目标的几何中心建立距离控制器，通过所述距离控制器使多艘无人船围绕所述多个目标的几何中心以期望半径做圆周运动；
S4、根据无人船的位置、速度及相邻无人船的位置建立协同控制器，通过所述协同控制器使多艘无人船均匀分布在所述圆周上；
S5、根据所述无人船的位置建立包围转速控制器，通过所述包围转速控制器使各无人船以期望角速度在所述圆周上运动；
S6、建立模糊预估器计算估计模糊参数的自适应更新律，使所述无人船的动力学未知非线性不确定项得到逼近；
所述步骤S6，包括：
通过式(10)建立模糊预估器；输入无人船速度vi和控制输入τiu，τir；
式中，kiu，kir，κiu，κir∈R+为控制器参数，为ui，ri的估计值，/>为估计模糊参数，ξiu＝[ui(t)，ui(t-td)，τiu]r，ξir＝[ri(t)，ri(t-td)，τir]T∈R3，td为采样时间；对于给定向量ξ＝[ξ1，...，ξM]∈RM，函数φ(·)＝[φ1(·)，...，φN(·)]∈RN满足：
式中，M∈N+为前件变量维数，N∈N+为模糊规则数，是变量ξk对应模糊集/>的隶属度函数；
通过式(12)设计估计模糊参数的自适应更新律；
式中，是自适应律参数；
S7、建立跟踪微分器，通过所述跟踪微分器获得速度控制滤波信号；建立动力学控制器，根据所述自适应更新律、速度控制滤波信号、模糊预估器的估计速度及速度虚拟控制信号，通过所述动力学控制器获得无人船动力学控制信号；根据所述无人船动力学控制信号驱动无人船运动；
所述步骤S7，包括：
通过式(13)建立跟踪微分器，将速度虚拟控制信号输入所述跟踪微分器，获得αiu，(αif+αic)的滤波信号uid，rid和其导数信号
式中，γiu，γir∈R+为跟踪微分器参数；
通过式(14)建立所述动力学控制器；
输入速度虚拟控制信号αic，αif，αiu、模糊预估器的估计速度和逼近的动力学不确定并结合所述跟踪微分器输出信号获得无人船动力学控制信号。
2.根据权利要求1所述的一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器设计方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：
所述无人船集群协同包围多目标模型，包括：n艘无人船和m个被n艘无人船包围的目标，m，n∈N+；n艘无人船之间采用环形通信拓扑；定义为所有与无人船i通信的相邻无人船的编号集合，其中/>每艘无人船只能获得小于m个所述目标的位置信息，定义/>为无人船i能够感知的目标的编号集合；定义/>为可感知目标k的无人船的编号集合，且满足/>
所述无人船的模型如式(1)：
式中，ηi＝[xi，yi，ψi]T∈R3表示无人船i在地球参考系下的位置和艏摇角向量；vi＝[ui，vi，ri]T∈R3表示无人船i纵荡速度、横漂速度和艏摇角速度向量；τi＝[τiu，0，τir]T∈R3表示无人船i的输入力和力矩向量；Ci(vi)＝-Ci(vi)T∈R3×3为向心力和科氏力系数矩阵；Di(vi)∈R3×3为阻尼矩阵；g(vi，ηi)∈R3包括未建模流体动态和建模误差；为船体惯性质量矩阵，R(ψi)∈R3×3为船体坐标系到地球坐标系的旋转矩阵，Mi，R(ψi)满足：
其中，miu，miv，mivr，mirv，mir∈R为各方向船体惯性系数。
3.根据权利要求2所述的一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器，其特征在于，所述步骤S2，包括：
通过式(3)建立所述目标中心估计器；所述目标中心估计器的输入信号为所述目标的位置xkt，ykt，k∈Ni L和相邻无人船对多个目标的几何中心的估计值
式中，ke∈R+为估计器参数，为无人船i对多个目标的几何中心的估计值，且初始值/>满足式(4)；
式中，表示集合/>中的元素个数。
4.根据权利要求3所述的一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器，其特征在于，所述步骤S3，包括：
通过式(5)计算所述无人船的位置与所估计的多个目标的几何中心之间的物理量；
式中，ρi表示无人船i与所估计的多个目标的几何中心之间距离，βi表示所估计的多个目标的几何中心相对于无人船的角度，表示无人船和所估计的多个目标的几何中心连线与无人船艏向垂线的夹角；
通过式(6)基于视距制导原理建立所述距离控制器；所述距离控制器的输入为所估计的多个目标的几何中心无人船的位置和速度ηi，vi及设定的旋转半径ρd；
式中，kif∈R+为控制器参数，Δi∈R+为视距制导前向距离。
5.根据权利要求4所述的一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器，其特征在于，所述步骤S4，包括：
通过式(7)计算无人船i合速度向量与无人船i和相邻无人船j的连线方向的夹角θij；
θij＝atan2(yj-yi，xj-xi)-atan2(uisinψi+vicosψi，uicosψi-visinψi) (7)
根据船舶在圆周上均匀分布的几何特性通过式(8)建立所述协同控制器；
式中，kic∈R+为控制器参数。
6.根据权利要求5所述的一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器，其特征在于，所述步骤S5，包括：
通过式(9)建立包围转速控制器，获得速度虚拟控制信号αiu；
所述包围转速控制器的输入为无人船的速度vi及设定的旋转速度ωd、旋转半径ρd。
7.一种基于权利要求1所述的一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构，其特征在于，包括：
目标中心估计器、距离控制器、协同控制器、包围转速控制器、模糊预估器及动力学控制器；
所述目标中心估计器输出端与所述距离控制器输入端相连接；所述距离控制器输出端与所述动力学控制器输入端相连接；所述协同控制器输出端与所述动力学控制器输入端相连接；所述包围转速控制器输出端与所述动力学输入端相连接；所述模糊预估器输出端与所述动力学控制器输入端相连接；所述动力学控制器输出端与无人船输入端和模糊预估器输入端相连接。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110182003.1A CN112947448B (zh) | 2021-02-09 | 2021-02-09 | 一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构及设计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110182003.1A CN112947448B (zh) | 2021-02-09 | 2021-02-09 | 一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构及设计方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112947448A CN112947448A (zh) | 2021-06-11 |
| CN112947448B true CN112947448B (zh) | 2023-08-01 |
Family
ID=76245246
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110182003.1A Active CN112947448B (zh) | 2021-02-09 | 2021-02-09 | 一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构及设计方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112947448B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116819975A (zh) * | 2023-08-30 | 2023-09-29 | 安徽大学 | 一种基于纯角度观测的多目标几何中心估计方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0390915A (ja) * | 1989-09-01 | 1991-04-16 | Komatsu Ltd | 無人移動体の走行制御装置 |
| CN106773741A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-05-31 | 华南理工大学 | 一种无人船动力定位系统及方法 |
| CN109407671A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-03-01 | 大连海事大学 | 一种欠驱动无人船目标包围控制器结构及设计方法 |
| CN112000130A (zh) * | 2020-09-07 | 2020-11-27 | 哈尔滨工业大学 | 一种无人机的多机协同高精度建图定位系统 |
-
2021
- 2021-02-09 CN CN202110182003.1A patent/CN112947448B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0390915A (ja) * | 1989-09-01 | 1991-04-16 | Komatsu Ltd | 無人移動体の走行制御装置 |
| CN106773741A (zh) * | 2017-03-02 | 2017-05-31 | 华南理工大学 | 一种无人船动力定位系统及方法 |
| CN109407671A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-03-01 | 大连海事大学 | 一种欠驱动无人船目标包围控制器结构及设计方法 |
| CN112000130A (zh) * | 2020-09-07 | 2020-11-27 | 哈尔滨工业大学 | 一种无人机的多机协同高精度建图定位系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 多领航者导引无人船集群的分布式时变队形控制;吴文涛;古楠;彭周华;刘陆;王丹;;中国舰船研究(第01期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112947448A (zh) | 2021-06-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110196599B (zh) | 一种避碰与连接保持约束下的无人艇分布式编队控制方法 | |
| Sun et al. | Mapless motion planning system for an autonomous underwater vehicle using policy gradient-based deep reinforcement learning | |
| CN107168312B (zh) | 一种补偿uuv运动学和动力学干扰的空间轨迹跟踪控制方法 | |
| Aguiar et al. | Trajectory-tracking and path-following of underactuated autonomous vehicles with parametric modeling uncertainty | |
| CN108267953B (zh) | 一种基于领航者-跟踪者水下机器人位置跟踪方法 | |
| CN109583144B (zh) | 一种无人海洋航行器的动力学优化控制器结构及设计方法 | |
| CN113433955B (zh) | 有向切换拓扑下多auv编队队形一致性控制方法 | |
| CN108663939A (zh) | 考虑通讯丢包的uuv集群水平面路径跟踪控制方法 | |
| CN111650948A (zh) | 一种可底栖式auv的水平面轨迹快速跟踪控制方法 | |
| CN114115262B (zh) | 基于方位角信息的多auv执行器饱和协同编队控制系统和方法 | |
| CN108663938A (zh) | 一种考虑通讯拓扑变换的uuv集群协调控制方法 | |
| CN116047909B (zh) | 面向海事平行搜寻的无人机-船协同鲁棒自适应控制方法 | |
| CN113093804B (zh) | 基于反演滑模控制的无人艇编队控制方法和控制系统 | |
| Duecker et al. | HippoCampusX–A hydrobatic open-source micro AUV for confined environments | |
| CN112327872B (zh) | 面向溢油围捕的双无人艇协同轨迹跟踪方法 | |
| CN111857165A (zh) | 一种水下航行器的轨迹跟踪控制方法 | |
| CN113741433B (zh) | 一种水面无人船的分布式编队方法 | |
| CN108829132A (zh) | 一种考虑大时滞的多uuv空间机动控制方法 | |
| CN112947448B (zh) | 一种无人船集群协同包围多目标模糊控制器结构及设计方法 | |
| CN114047744B (zh) | 基于采样通信的自适应反步滑模多无人艇编队控制方法 | |
| CN113189867B (zh) | 一种考虑位姿与速度受限的无人船自学习最优跟踪控制方法 | |
| CN113934159A (zh) | 一种无人船可靠性测试环境模型构建方法 | |
| CN116339355B (zh) | 水下航行器及其编队跟踪控制方法和装置 | |
| CN115657713B (zh) | 一种考虑发射平台沉浮和晃动条件下发射决策控制方法 | |
| CN112904719B (zh) | 一种适用于水下机器人位置环形区域跟踪控制方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |