CN113110458A - 一种无人船虚拟目标跟踪控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了无人船虚拟目标跟踪控制系统及控制方法,其中系统包括,用于输出预置虚拟目标的位置pi *的参考点位置模块;用于获取预置虚拟目标的位置pi *和无人船的实时位置pi以计算参考点误差pie的参考点误差模块;用于获取参考点误差pie和无人船的实时航向ψi以计算航向误差ψie的双偶极向量场模块;用于获取航向误差ψie以计算角速度制导信号并将所述角速度制导信号输入至受控无人船模块的制导角速度模块;用于获取参考点误差pie以计算前向速度制导信号并将所述前向速度制导信号输入至受控无人船模块的制导前向速度模块。该系统具有结构简单,控制模块较少,同时由于无人船的暂态控制性能,使无人船能够沿着向量场场线移动,使得目标跟踪路线更加光滑,减小无人船运动中的风险。
Description
技术领域
本发明涉及无人船控制技术领域,尤其是一种无人船虚拟目标跟踪控制系统和控制方法。
背景技术
当今时代,海洋资源越来越得到各国的重视。海洋机器人是人类认识海洋、开发海洋不可缺少的工具之一,亦是建设海洋强国、捍卫国家安全和实现可持续发展所必需的一种高技术手段。海洋机器人在机器人学领域属于服务机器人类,它包括智能水下机器人与智能水面机器人。无人船作为一种智能水面机器人因其具有小型化、轻量化、智能化等特点,是人们探索、开发和利用海洋的一种重要工具。无人船有很强的扩展功能,可搭载不同的仪器和作业工具去完成各种任务。在军用领域,无人船具备自主航行和超视距操作的功能,可携带多种传感器和武器系统,执行沿海智能化巡逻任务,是水面防卫、反恐、扫雷、搜救和救援的重要平台。在民用方面,无人船可应用于海洋环境监测、航道测量、水文调查、水面监视、污染源追踪等诸多领域。无人船目标跟踪的控制目标是使无人船对一个静止或移动目标点进行跟踪,这种控制方式在海上目标搜救,目标区域水文观测等场景中发挥重要作用。因此,设计一种无人船目标跟踪控制器是十分有必要的。
在无人船目标跟踪控制方面,国内外学者已经取得了一些进展。现有方法包括采用滑模控制方法设计的领航-跟随编队控制器、基于多层前馈神经网络的自适应编队控制器、基于虚拟目标导引的自适应领航-跟随编队控制方法、神经网络领航-跟随编队控制器、基于神经网络观测器的饱和编队控制器等。从无人船目标跟踪来看,现有方法仍然存在以下不足:
第一,现有无人船目标跟踪控制方法未考虑无人船暂态性能,在船路径跟踪控制中容易产生较大的超调和暂态振荡,导致跟踪路线不够光滑,增加了无人船运动中的风险,跟踪效果不好。
第二,现有无人船目标跟踪控制系统结构较复杂,控制模块较多,产品设计和制造成本较高,不利于推广。现有控制方法制导律设计复杂,参数标定困难,鲁棒性能较差,适用面较窄,无法拓展到多无人船集群运动控制情形。
发明内容
本发明针对以上问题提出了一种无人船虚拟目标跟踪控制系统。
本发明采用的技术手段如下:
一种无人船虚拟目标跟踪控制系统,包括,
参考点位置模块,用于输出预置的虚拟目标的位置pi *;
参考点误差模块,用于获取预置的虚拟目标的位置pi *和无人船的实时位置pi以计算参考点误差pie;
双偶极向量场模块,用于获取参考点误差pie和无人船的实时航向ψi以计算航向误差ψie;
制导角速度模块,用于获取航向误差ψie以计算角速度制导信号ri c并将所述角速度制导信号ri c输入至受控无人船模块;
以及,
进一步地,所述计算航向误差ψie包括以下步骤:
通过公式(1)计算二维双偶极向量场:
根据以上描述,二维双偶极向量场可通过公式(2)进行表示:
通过公式(3)计算航向误差ψie:
一种无人船虚拟目标跟踪控制方法,包括以下步骤:
获取预置的虚拟目标的位置pi *和无人船的实时位置pi计算参考点误差pie;
获取无人船的实时航向ψi,并根据所述参考点误差pie和无人船的实时航向ψi计算航向误差ψie;
进一步地,所述计算航向误差ψie包括以下步骤:
通过公式(1)计算二维双偶极向量场:
根据以上描述,二维双偶极向量场可通过公式(2)进行表示:
通过公式(3)计算航向误差ψie:
与现有技术比较,本发明公开的无人船虚拟目标跟踪控制系统具有以下有益效果:第一,与现有的无人船目标跟踪制导系统相比,本发明考虑了无人船的暂态控制性能,使无人船能够沿着向量场场线移动,从而使得目标跟踪路线更加光滑,减小了无人船运动中的风险。
第二,本发明采用的控制结构简单,控制模块较少,可以有效减少无人船的制造成本。与现有的无人船目标跟踪制导系统相比,本发明提出的目标跟踪制导系统,更方便拓展到多无人船编队控制、协同路径跟踪控制、包含控制等集群控制情形,更有利于解决多无人船多场景多任务协同控制问题,本系统具有更高的应用价值。
附图说明
图1是本发明公开的无人船虚拟目标跟踪控制系统结构图。
图2是采用向量场方法的欠驱动无人船虚拟目标跟踪图。
图3是采用向量场方法的欠驱动无人船虚拟目标跟踪误差图。
图4是采用的虚拟目标跟踪向量场。
图5是采用向量场方法的欠驱动无人船前向速度跟踪效果图。
图6是采用向量场方法的欠驱动无人船角速度跟踪效果图。
具体实施方式
如图1所示为本发明公开的无人船虚拟目标跟踪控制系统,包括,
参考点位置模块,用于输出预置的虚拟目标的位置pi *;
参考点误差模块,用于获取预置的虚拟目标的位置pi *和无人船的实时位置pi以计算参考点误差pie;
双偶极向量场模块,用于获取参考点误差pie和无人船的实时航向ψi以计算航向误差ψie;
以及,
具体地,本发明公开的无人船虚拟目标跟踪控制系统,包括参考点位置模块、参考点误差模块、双偶极向量场模块、制导前向速度模块、制导角速度模块以及受控无人船;所述的参考点位置模块的输出端与参考点误差模块相连;所述的参考点误差模块的输入端与所述的参考点位置模块和受控无人船连接,输出端与双偶极向量场模块和制导前向速度模块连接;所述的双偶极向量场模块输入端与参考点误差位置模块和受控无人船相连,输出端与制导角速度模块相连;所述的制导前向速度模块输出端连接到受控无人船;所述的制导前向速度模块输入端与参考点误差模块相连,输出端连接到受控无人船。
本发明中受控无人船为欠驱动无人船,欠驱动无人船的运动学模型如公式(6)所示:
其中,x,y,ψ∈R分别代表欠驱动无人船在地球坐标系下的x轴、y轴上的位置以及艏摇角;u,v,r∈R分别代表欠驱动无人船在船体坐标系下的纵荡速度、横漂速度和艏摇角速度。
进一步地,所述计算航向误差ψie包括以下步骤:
根据以上描述,二维双偶极向量场可通过公式(2)进行表示:
通过公式(3)计算航向误差ψie:
图1为本发明的结构示意图,欠驱动无人船的运动学模型如式(1)中所示。
本实例中公开的无人船虚拟目标跟踪控制系统中采用公式(2)-(5)中相应参数取值如下:
仿真结果如图2-6所示。图2是无人船在虚拟目标跟踪中的运动轨迹,图中的细虚线为给定的虚拟目标点运动路径,粗实线为无人船的实际运动轨迹。从图中可以看出无人船在一定距离以后跟踪上了给定虚拟目标点,并在一定时间之后有着较好的跟踪效果。图3是无人船在虚拟目标跟踪中的参考点跟踪误差图,图中的粗实线为y轴坐标的误差,细虚线为x轴坐标的误差,图中可以看出跟踪误差快速收敛至原点附近,仅在船舶初始调整位置时跟踪误差会有一些波动。图4是无人船在虚拟目标跟踪中的向量场图,图中的箭头为向量场方向,图中为虚拟参考点在(0,0)处时的向量场图。图5显示的是无人船在虚拟目标跟踪中的前向速度跟踪效果图,图中可以看出无人船的前行速度随着时间更新平稳。图6是无人船在虚拟目标跟踪中的角速度跟踪效果图,图中可以看出无人船的角速度随着时间更新平稳。
本发明还公开了一种无人船虚拟目标跟踪控制方法,包括以下步骤:
获取预置的虚拟目标的位置pi *和无人船的实时位置pi计算参考点误差pie;
获取无人船的实时航向ψi,并根据所述参考点误差pie和无人船的实时航向ψi计算航向误差ψie;
进一步地,所述计算航向误差ψie包括以下步骤:
通过公式(1)计算二维双偶极向量场:
根据以上描述,二维双偶极向量场可通过公式(2)进行表示:
通过公式(3)计算航向误差ψie:
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种无人船虚拟目标跟踪控制系统,其特征在于:包括,
参考点位置模块,用于输出预置的虚拟目标的位置pi *;
参考点误差模块,用于获取预置的虚拟目标的位置pi *和无人船的实时位置pi以计算参考点误差pie;
双偶极向量场模块,用于获取参考点误差pie和无人船的实时航向ψi以计算航向误差ψie;
制导角速度模块,用于获取航向误差ψie以计算角速度制导信号ri c并将所述角速度制导信号ri c输入至受控无人船模块;
以及,
制导前向速度模块,用于获取参考点误差pie以计算前向速度制导信号ui c并将所述前向速度制导信号ui c输入至受控无人船模块。
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