CN113960994A - 一种多无人艇协同航行的s面自适应控制算法 - Google Patents

一种多无人艇协同航行的s面自适应控制算法 Download PDF

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CN113960994A CN202010626245.0A CN202010626245A CN113960994A CN 113960994 A CN113960994 A CN 113960994A CN 202010626245 A CN202010626245 A CN 202010626245A CN 113960994 A CN113960994 A CN 113960994A
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Abstract

本发明公开了一种多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，包括：S1：采用领导者‑跟随者的编队结构，建立多无人艇同步航行的协同队形的特征模型；S2：采用反三角函数的方法计算领导者无人艇的期望跟踪航向
Figure DDA0002564868050000011
使领导者无人艇跟踪指定的航线路径；S3：结合领导者无人艇的期望跟踪航速
Figure DDA0002564868050000012
Figure DDA0002564868050000013
和跟随者无人艇保持协同队形需要跟踪的协同航点，计算跟随者无人艇的期望协同航速
Figure DDA0002564868050000017
和期望协同航向
Figure DDA0002564868050000014
S4：根据S面自适应控制算法，结合期
Figure DDA0002564868050000018
和
Figure DDA0002564868050000015
控制跟随者无人艇的舵角Rdj和发动机转速ERj，其中，S面为
Figure DDA0002564868050000016
根据本发明的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，能够提高多无人艇的跟踪精度，保持多无人艇的协同队形，提升对多无人艇协同航行控制的效率。

Description

一种多无人艇协同航行的S面自适应控制算法
技术领域
本发明涉及多无人艇协同控制技术领域，具体涉及一种多无人艇协同航行的S面自适应控制算法。
背景技术
无人艇单艇控制技术目前已相对成熟，但随着海洋开采力度的加大，所需执行的任务会越来越复杂。而单个无人艇能力有限，很多任务无法顺利完成，因此需要多艘无人艇协同执行同一个任务。比如，大面积海洋水文数据快速采集、舰队协同作战、自动牵引作业、多无人艇的海洋协作观测等作业，都需要运用到多无人艇的协同航行技术。多无人艇协同作业与单无人艇作业相比，具有以下几个优势：(1)对环境有更强的感知能力；(2)任务效率更高；(3)提高了自适应能力；(4)更强的任务执行力度。通过多无人艇的相互协调配合，不仅可完成更复杂的任务，还能产生1+1>2的协同效应。这些优点将促进多无人艇协同技术在大范围探测、监视等领域的广泛应用。
根据国内外的最新文献，可以把现有的多无人艇协同控制方法大致分为：基于行为的编队控制方法、基于领航跟随法编队控制方法和虚拟结构方法。
1)基于行为的编队控制方法
该方法是通过设计无人艇的局部控制规则和基本行为来控制多无人艇系统整体行为完成编队的方法。在该方法中，给每个无人艇都分配基本的行为方式，使其可以保证独立的完成自身任务。一般来说，无人艇的基本行为分为目标驶向、编队保持、避障等行为。目标驶向是指按照期望路径驶向目的地；编队保持是指在行动过程中，编队队形可能被破坏，需要恢复到预定队形。由于多无人艇系统中的每艘无人艇都自行控制自身行为，因此，该方法控制的多无人艇系统的整体行为的局部控制不明显，不能明确定义群体行为，无法保证队形的稳定性。
2)基于领航跟随法的编队控制方法
该方法是通过指定一个无人艇为领航者，其他无人艇为跟随者。领航者只需要执行向目标驶向这个行为，跟随者则自行调整与领航者的距离与角度，以此来保证队伍的成型。根据主从式跟随策略，推导出非完整无人艇跟踪指定轨迹的控制率，并通过网络通信使跟随者无人艇保持协同队形。该方法可确保任何跟随者无人艇(相对于其领导者)的相对位置收敛到期望值。由于该方法整体优化问题不可控，无法保证达成全局最优解，只解决了领航者和跟随者间的局部最优解问题；而且该方法中并没有针对队形的反馈信息，多无人艇系统无法判断队形是否还保持完整；且若领航者发生故障，整个系统可能崩溃，在环境变化较大的情况下适应力不够强。
3)虚拟结构法
该方法是多无人艇间以保持某种刚性结构的方式，形成几何队形。通过编队形状来改变各自无人艇的方向以达到无人艇间相对位置不变的目的，然后整体形成虚拟结构朝目标点移动，从而保持编队状态。这种联合虚拟结构和路径跟踪的编队控制方法，其协同运动是通过调整每艘艇的航速实现的。由于刚性结构中无人艇有固定位置的相对约束，使整体缺乏机动性，不能用于需要队形变换的场合。目前，在二维无障碍区域中该方法比较适用。
上述几种多无人艇协同控制的方法不仅时效性差，通信数据量大，而且协同收敛速度较慢。由此可见，在多艇协同航行中，采用一种方便快捷、迅速有效的协同控制方法，对提高多艇协同位置的准确性和协同航行控制的效率具有十分重要的意义。
为此，本发明提供了一种多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，以至少部分地解决相关技术中的问题。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
为了至少部分地解决上述问题，本发明提供了一种多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，包括：
S1：采用领导者-跟随者的编队结构，建立多无人艇同步航行的协同队形的特征模型；
S2：采用反三角函数的方法计算领导者无人艇的期望跟踪航向
Figure BDA0002564868030000021
使所述领导者无人艇跟踪指定的航线路径；
S3：结合所述领导者无人艇的期望跟踪航速
Figure BDA0002564868030000022
所述期望跟踪航向
Figure BDA0002564868030000023
和跟随者无人艇保持所述协同队形需要跟踪的协同航点，计算所述跟随者无人艇的期望协同航速
Figure BDA0002564868030000031
和期望协同航向
Figure BDA0002564868030000032
S4：根据S面自适应控制算法，结合所述期望协同航速
Figure BDA0002564868030000033
和期望协同航向
Figure BDA0002564868030000034
控制所述跟随者无人艇的舵角Rdj和发动机转速ERj，使所述跟随者无人艇保持所述协同队形，其中，所述S面为
Figure BDA0002564868030000035
k1和k2为控制参数。
根据本发明的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，通过建立多无人艇同步航行的协同队形的特征模型，能够保证多无人艇编队系统实现一致性；通过采用反三角函数的方法计算领导者无人艇的期望跟踪航向，可以使领导者无人艇快速靠近航线路径，提高航线路径的跟踪精度；通过协同计算跟随者无人艇的期望航速和期望航向，根据S面自适应控制算法，结合跟随者无人艇的期望航速和期望航向，控制跟随者无人艇的舵角和发动机转速，能够提高跟随者无人艇的跟踪精度，保持多无人艇的协同队形，最终提升对多无人艇协同航行控制的效率。
优选地，采用公式(1)表示所述特征模型，
Figure BDA0002564868030000036
其中，
Figure BDA0002564868030000037
Xj和Yj是第j艘所述跟随者无人艇与所述领导者无人艇之间的水平距离和垂直距离，
Figure BDA0002564868030000038
为所述领导者无人艇的艏向角，Sign(j)是第j艘所述跟随者无人艇Fj所处位置的符号，具体采用公式(2)计算，
Figure BDA0002564868030000039
优选地，采用公式(3)计算所述期望跟踪航向
Figure BDA00025648680300000310
Figure BDA00025648680300000311
其中，AB为所述航线路径，
Figure BDA00025648680300000312
为所述航线路径AB的方向，
Figure BDA00025648680300000313
为航迹偏差，即所述领导者无人艇的位置到所述航线路径AB的垂直距离，
Figure BDA00025648680300000314
为所述领导者无人艇的位置P0到航点B的方向，Sign(DPC)取DPC的正负号，r为所述领导者无人艇的回转半径。
优选地，所述S3包括：
S31：根据所述跟随者无人艇保持所述协同队形需要跟踪的协同航点构造靠近航速VjN和靠近航向
Figure BDA0002564868030000041
采用公式(4)计算所述靠近航速VjN和所述靠近航向
Figure BDA0002564868030000042
Figure BDA0002564868030000043
其中，CP(CPx，CPy)为所述协同航点，(Fjx，Fjy)为所述跟随者无人艇Fj的位置坐标，
Figure BDA0002564868030000044
fN是构造的靠近航速系数，DM是构造的最大靠近距离；
S32：结合所述领导者无人艇的所述期望跟踪航速
Figure BDA0002564868030000045
所述期望跟踪航向
Figure BDA0002564868030000046
所述靠近航速VjN和所述靠近航向
Figure BDA0002564868030000047
采用公式(5)计算所述跟随者无人艇的所述期望协同航速
Figure BDA0002564868030000048
和所述期望协同航向
Figure BDA0002564868030000049
Figure BDA00025648680300000410
其中，
Figure BDA00025648680300000411
优选地，在所述多无人艇需要做回转运动的情况下，采用公式(6)计算所述跟随者无人艇的所述期望协同航速
Figure BDA00025648680300000412
和所述期望协同航向
Figure BDA00025648680300000413
Figure BDA00025648680300000414
其中，
Figure BDA00025648680300000415
为所述领导者无人艇的回转角速度，所述rj采用公式(7)计算，
Figure BDA00025648680300000416
其中，
Figure BDA00025648680300000417
为所述领导者无人艇的回转半径，Sign(w0)采用公式(8)计算，
Figure BDA0002564868030000051
优选地，采用公式(9)计算所述跟随者无人艇的所述舵角Rdj，采用公式(10)计算所述跟随者无人艇的所述发动机的所述转速ERj，
Figure BDA0002564868030000052
其中，
Figure BDA0002564868030000053
为所述跟随者无人艇Fj的航向误差，
Figure BDA0002564868030000054
为所述随者无人艇Fj的艏向角，
Figure BDA0002564868030000055
为所述跟随者无人艇Fj的航向角速度，RdM为所述跟随者无人艇的最大舵角值；
Figure BDA0002564868030000056
其中，
Figure BDA0002564868030000057
为所述跟随者无人艇Fj的航速误差，Vj为所述跟随者无人艇Fj的实际航速，
Figure BDA0002564868030000058
为所述跟随者无人艇Fj的加速度，ERM为所述发动机的最大转速。
附图说明
本发明的下列附图在此作为本发明的一部分用于理解本发明。附图中示出了本发明的实施方式及其描述，用来解释本发明的原理。
附图中：
图1为根据本发明的优选实施方式的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法的流程示意图；
图2为根据本发明的优选实施方式的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法的多无人艇协同航行的协同队形的特征模型的示意图；
图3为根据本发明的优选实施方式的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法的领导者无人艇的航线路径跟踪控制的示意图；
图4为根据本发明的优选实施方式的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法的跟随者无人艇的期望协同航速的协同算法的示意图；以及
图5为根据本发明的优选实施方式的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法的计算跟随者无人艇的期望协同航向和期望协同航速的示意图。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员来说显而易见的是，本发明实施方式可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明实施方式发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
为了彻底了解本发明的实施方式，将在下文提出详细的描述。显然，本发明实施方式的施行并不限定于本领域的技术人员所熟习的特殊细节。本发明的较佳实施方式详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本发明还可以具有其他实施方式。
参考图1，本发明提供了一种多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，在多人艇协同航行开始后，该方法主要包括以下步骤：
S1：采用领导者-跟随者的编队结构，建立多无人艇同步航行的协同队形的特征模型；
S2：采用反三角函数的方法计算领导者无人艇的期望跟踪航向
Figure BDA0002564868030000061
使所述领导者无人艇跟踪指定的航线路径；
S3：结合所述领导者无人艇的期望跟踪航速
Figure BDA0002564868030000062
所述期望跟踪航向
Figure BDA0002564868030000063
和跟随者无人艇保持所述协同队形需要跟踪的协同航点，计算所述跟随者无人艇的期望协同航速
Figure BDA0002564868030000064
和期望协同航向
Figure BDA0002564868030000065
S4：根据S面自适应控制算法，结合所述期望协同航速
Figure BDA0002564868030000066
和期望协同航向
Figure BDA0002564868030000067
控制所述跟随者无人艇的舵角Rdj和发动机转速ERj，使所述跟随者无人艇保持所述协同队形，其中，所述S面为
Figure BDA0002564868030000068
k1和k2为控制参数。
根据本发明的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，通过建立多无人艇同步航行的协同队形的特征模型，能够保证多无人艇编队系统实现一致性；通过采用反三角函数的方法计算领导者无人艇的期望跟踪航向，可以使领导者无人艇快速靠近航线路径，提高航线路径的跟踪精度；通过领导者无人艇的期望跟踪航速和期望跟踪航向，以及跟随者无人艇需要跟踪的协同航点，协同计算跟随者无人艇的期望航速和期望航向，然后结合S面自适应控制算法，结合期望协同航速和期望协同航向，控制跟随者无人艇的舵角和发动机转速，能够提高跟随者无人艇的跟踪精度，保持多无人艇的协同队形，最终提升对多无人艇协同航行控制的效率。
在步骤S1中，多无人艇根据任务不同，采用领导者-跟随者的编队结构形成和保持的协同队形也不同。其协同队形的形成过程是通过提前设定一个协同队形目标，每个无人艇按照其协同队形分配的编队位置移动，各自独立地到达编队位置以便形成协同队形，并通过不断调整来保持协同队形。
参考图2，为了建立多无人艇空间同步模型，也就是建立多无人艇同步航行的协同队形的特征模型，在大地坐标系(ηοξ)的基础上，建立与领导者无人艇L一起运动的随船坐标系(xoy)。假设领导者无人艇L在大地坐标系下的坐标为
Figure BDA0002564868030000071
跟随者无人艇Fj(第j个无人艇，j＝1,2,3…n)在大地坐标系下的坐标为
Figure BDA0002564868030000072
其中，
Figure BDA0002564868030000073
和
Figure BDA0002564868030000074
分别为领导者无人艇L和跟随者无人艇Fj在大地坐标系下的艏向角，通过几何方法来构造多无人艇的协同队形。领导者无人艇L在随船坐标系(xoy)的坐标原点，为了简单化定义无人艇的协同队形，这里利用Xj和Yj来确定多无人艇编队的协同队形，Xj和Yj分别表示各跟随者无人艇Fj与领导者无人艇L之间的水平距离和垂直距离。也就是说，各跟随者无人艇Fj相对于领导者无人艇L的位置将通过Xj和Yj这两个参数计算出。具体的协同队形的特征模型如公式(1)所示，
Figure BDA0002564868030000075
其中，
Figure BDA0002564868030000076
Sign(j)是第j艘跟随者无人艇Fj所处位置的符号，具体采用公式(2)计算，
Figure BDA0002564868030000077
在多无人艇同步航行的协同队形的特征模型建立完成后，多无人艇即可按照特征模型表征的协同队形编队，然后沿给定的航线路径协同航行。
在步骤S2中，为了使得多无人艇航行收敛至给定航线路径，采用反三角函数的方法计算领导者无人艇的期望跟踪航向
Figure BDA0002564868030000078
使领导者无人艇跟踪指定的航线路径。该方法简单实用，可以使领导者无人艇快速靠近航线路径，提高领导者无人艇对航线路径的跟踪精度。
具体地参考图3，假设航点A(Ax,Ay)和航点B(Bx,By)构成了航线路径AB，当前领导者无人艇的位置为
Figure BDA0002564868030000079
领导者无人艇在跟踪航线路径AB时的期望跟踪航向
Figure BDA00025648680300000710
采用公式(3)计算，
Figure BDA00025648680300000711
其中，
Figure BDA00025648680300000712
为航线路径AB的方向，
Figure BDA00025648680300000713
Figure BDA00025648680300000714
为航迹偏差，即领导者无人艇的位置到航线路径AB的垂直距离，
Figure BDA0002564868030000081
为领导者无人艇的位置P0到航点B的方向，Sign(DPC)取DPC的正负号，r为领导者无人艇的回转半径，一般为领导者无人艇设计航速下舵角为35°时的回转半径。
在期望跟踪航向
Figure BDA0002564868030000082
确定后，领导者无人艇将以期望跟踪航速
Figure BDA0002564868030000083
跟踪航线路径AB航行。此时，为了保持多无人艇的协同队形以实现协同航行，跟随者无人艇Fj应以期望协同航速
Figure BDA0002564868030000084
和期望协同航向
Figure BDA0002564868030000085
航行。
具体地参考图4，跟随者无人艇Fj在航行时需要跟踪给定的协同航点CP(CPx,CPy)，因此需要构造一个靠近航速VjN和靠近航向
Figure BDA0002564868030000086
以跟踪协同航点CP，具体地采用公式(4)计算，
Figure BDA0002564868030000087
其中，
Figure BDA0002564868030000088
(Fjx，Fjy)为跟随者无人艇Fj在大地坐标系下的坐标，fN是构造的靠近航速系数，DM是构造的最大靠近距离。
在靠近航速VjN和靠近航向
Figure BDA0002564868030000089
确定后，结合领导者无人艇的期望跟踪航速
Figure BDA00025648680300000810
和期望跟踪航向
Figure BDA00025648680300000811
即可获得跟随者无人艇Fj的期望协同航速
Figure BDA00025648680300000812
和期望协同航向
Figure BDA00025648680300000813
具体地可采用公式(5)进行计算，
Figure BDA00025648680300000814
其中，
Figure BDA00025648680300000815
在其他的一些实施方式中，多无人艇需要进行回转运动。为了提高在回转运动过程中多无人艇之间的协同度，保持多无人艇的协同队形以实现协同航行，在计算跟随者无人艇Fj的期望协同航速
Figure BDA00025648680300000816
和期望协同航向
Figure BDA00025648680300000817
时，需要考虑领导者无人艇回转角速度
Figure BDA00025648680300000818
的影响，以提高回转运动过程中多无人艇对航线路径的跟踪精度。
具体地参考图5，假设领导者无人艇L在随船坐标系(xoy)的原点，领导者无人艇L在大地坐标系(ηοξ)下的期望跟踪航速为
Figure BDA00025648680300000819
期望跟踪航向为
Figure BDA00025648680300000820
回转角速度
Figure BDA00025648680300000821
多无人艇编队做回转运动时，领导者无人艇L的瞬时回转半径为
Figure BDA0002564868030000091
可以认为领导者无人艇L是绕着θ点做瞬时的圆周运动。通过领导者无人艇L与各跟随者无人艇Fj之间的相对位置，可计算出各跟随者无人艇Fj的期望协同航速
Figure BDA0002564868030000092
和期望协同航向
Figure BDA0002564868030000093
具体地采用公式(6)进行计算，
Figure BDA0002564868030000094
其中，rj采用公式(7)进行计算，
Figure BDA0002564868030000095
其中，Sign(w0)采用公式(8)进行计算，
Figure BDA0002564868030000096
为了实现更好的协同航行，可以根据S面自适应控制算法，结合期望协同航速
Figure BDA0002564868030000097
和期望协同航向
Figure BDA0002564868030000098
控制跟随者无人艇的舵角Rdj和发动机转速ERj，使跟随者无人艇保持协同队形。也就是说，结合S面函数、期望协同航速
Figure BDA0002564868030000099
和期望协同航向
Figure BDA00025648680300000910
建立跟随者无人艇的舵角Rdj与航向误差以及发动机转速ERj与航速误差之间的联系，通过直接控制跟随者无人艇的舵角和发动机转速来消除航向误差和航速误差，提升对多无人艇协同航行控制的效率。
上述S面函数为曲面函数，具体表示为
Figure BDA00025648680300000911
其中，k1和k2是用来改变控制收敛的快慢或超调与否的控制参数。
跟随者无人艇Fj通过控制舵角Rdj来实现航向的控制，其舵角Rdj的控制规律采用公式(9)计算，
Figure BDA00025648680300000912
其中，
Figure BDA00025648680300000913
为跟随者无人艇Fj的航向误差，
Figure BDA00025648680300000914
为跟随者无人艇Fj的航向角速度，RdM为跟随者无人艇的最大舵角值；k1和k2是用来改变控制收敛的快慢或超调与否的控制参数，当航向误差收敛慢了，增加k1，减小k2；当航向控制超调了，减小k1，增加k2。
跟随者无人艇Fj通过控制发动机的转速ERj来实现航速的控制，其发动机的转速ERj的控制规律采用公式(10)计算，
Figure BDA0002564868030000101
其中，
Figure BDA0002564868030000102
为所述跟随者无人艇Fj的航速误差，Vj为所述跟随者无人艇Fj的实际航速，
Figure BDA0002564868030000103
为所述跟随者无人艇Fj的加速度，ERM为所述发动机的最大转速。同样地，k1和k2是用来改变控制收敛的快慢或超调与否的控制参数，当航速误差收敛慢了，增加k1，减小k2；当航速控制超调了，减小k1，增加k2。
除非另有定义，本文中所使用的技术和科学术语与本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中使用的术语只是为了描述具体的实施目的，不是旨在限制本发明。本文中在一个实施方式中描述的特征可以单独地或与其它特征结合地应用于另一个实施方式，除非该特征在该另一个实施方式中不适用或是另有说明。
本发明已经通过上述实施方式进行了说明，但应当理解的是，上述实施方式只是用于举例和说明的目的，而非意在将本发明限制于所描述的实施方式范围内。本领域技术人员可以理解的是，根据本发明的教导还可以做出更多种的变型和修改，这些变型和修改均落在本发明所要求保护的范围以内。

Claims (6)

1.一种多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，其特征在于，包括：
S1：采用领导者-跟随者的编队结构，建立多无人艇同步航行的协同队形的特征模型；
S2：采用反三角函数的方法计算领导者无人艇的期望跟踪航向
Figure FDA0002564868020000011
使所述领导者无人艇跟踪指定的航线路径；
S3：结合所述领导者无人艇的期望跟踪航速
Figure FDA0002564868020000012
所述期望跟踪航向
Figure FDA0002564868020000013
和跟随者无人艇保持所述协同队形需要跟踪的协同航点，计算所述跟随者无人艇的期望协同航速
Figure FDA0002564868020000014
和期望协同航向
Figure FDA0002564868020000015
S4：根据S面自适应控制算法，结合所述期望协同航速
Figure FDA0002564868020000016
和期望协同航向
Figure FDA0002564868020000017
控制所述跟随者无人艇的舵角Rdj和发动机转速ERj，使所述跟随者无人艇保持所述协同队形，其中，所述S面为
Figure FDA00025648680200000116
k1和k2为控制参数。
2.根据权利要求1所述的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，其特征在于，采用公式(1)表示所述特征模型，
Figure FDA0002564868020000018
其中，
Figure FDA0002564868020000019
Xj和Yj是第j艘所述跟随者无人艇与所述领导者无人艇之间的水平距离和垂直距离，
Figure FDA00025648680200000110
为所述领导者无人艇的艏向角，Sign(j)是第j艘所述跟随者无人艇Fj所处位置的符号，具体采用公式(2)计算，
Figure FDA00025648680200000111
3.根据权利要求1所述的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，其特征在于，采用公式(3)计算所述期望跟踪航向
Figure FDA00025648680200000112
Figure FDA00025648680200000113
其中，AB为所述航线路径，
Figure FDA00025648680200000114
为所述航线路径AB的方向，
Figure FDA00025648680200000115
为航迹偏差，即所述领导者无人艇的位置到所述航线路径AB的垂直距离，
Figure FDA0002564868020000021
为所述领导者无人艇的位置P0到航点B的方向，Sign(DPC)取DPC的正负号，r为所述领导者无人艇的回转半径。
4.根据权利要求1所述的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，其特征在于，所述S3包括：
S31：根据所述跟随者无人艇保持所述协同队形需要跟踪的协同航点构造靠近航速VjN和靠近航向
Figure FDA0002564868020000022
采用公式(4)计算所述靠近航速VjN和所述靠近航向
Figure FDA0002564868020000023
Figure FDA0002564868020000024
其中，CP(CPx，CPy)为所述协同航点，(Fjx，Fjy)为所述跟随者无人艇Fj的位置坐标，
Figure FDA0002564868020000025
fN是构造的靠近航速系数，DM是构造的最大靠近距离；
S32：结合所述领导者无人艇的所述期望跟踪航速
Figure FDA0002564868020000026
所述期望跟踪航向
Figure FDA0002564868020000027
所述靠近航速VjN和所述靠近航向
Figure FDA0002564868020000028
采用公式(5)计算所述跟随者无人艇的所述期望协同航速
Figure FDA0002564868020000029
和所述期望协同航向
Figure FDA00025648680200000210
Figure FDA00025648680200000211
其中，
Figure FDA00025648680200000212
5.根据权利要求1所述的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，其特征在于，在所述多无人艇需要做回转运动的情况下，采用公式(6)计算所述跟随者无人艇的所述期望协同航速
Figure FDA00025648680200000213
和所述期望协同航向
Figure FDA00025648680200000214
Figure FDA00025648680200000215
其中，
Figure FDA00025648680200000216
为所述领导者无人艇的回转角速度，所述rj采用公式(7)计算，
Figure FDA0002564868020000031
其中，
Figure FDA0002564868020000032
为所述领导者无人艇的回转半径，Sign(w0)采用公式(8)计算，
Figure FDA0002564868020000033
6.根据权利要求1所述的多无人艇协同航行的S面自适应控制算法，其特征在于，采用公式(9)计算所述跟随者无人艇的所述舵角Rdj，采用公式(10)计算所述跟随者无人艇的所述发动机的所述转速ERj，
Figure FDA0002564868020000034
其中，
Figure FDA0002564868020000035
为所述跟随者无人艇Fj的航向误差，
Figure FDA0002564868020000036
为所述随者无人艇Fj的艏向角，
Figure FDA0002564868020000037
为所述跟随者无人艇Fj的航向角速度，RdM为所述跟随者无人艇的最大舵角值；
Figure FDA0002564868020000038
其中，
Figure FDA0002564868020000039
为所述跟随者无人艇Fj的航速误差，Vj为所述跟随者无人艇Fj的实际航速，
Figure FDA00025648680200000310
为所述跟随者无人艇Fj的加速度，ERM为所述发动机的最大转速。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114647250A (zh) * 2022-03-21 2022-06-21 中国船舶科学研究中心 适用于水下无人航行器的双层集群控制方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107168329A (zh) * 2017-06-20 2017-09-15 南京长峰航天电子科技有限公司 基于跟随领航者法的航速航向协同控制编队航行控制方法
US20180074520A1 (en) * 2016-09-13 2018-03-15 Arrowonics Technologies Ltd. Formation flight path coordination of unmanned aerial vehicles
CN109375643A (zh) * 2018-10-24 2019-02-22 中北大学 基于领航-跟随式三角形编队的多四旋翼对峙跟踪目标制导律
CN109799818A (zh) * 2019-01-15 2019-05-24 大连海事大学 多参数化路径导引的无人船协同操纵控制器及其设计方法
WO2019203166A1 (ja) * 2018-04-16 2019-10-24 日本電信電話株式会社 飛行制御装置、方法、及びプログラム
CN110609556A (zh) * 2019-10-09 2019-12-24 广东华中科技大学工业技术研究院 一种基于los导航法的多无人艇协同控制方法
CN110928278A (zh) * 2018-08-31 2020-03-27 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 一种用于无人艇的自主安全航行方法和无人艇

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180074520A1 (en) * 2016-09-13 2018-03-15 Arrowonics Technologies Ltd. Formation flight path coordination of unmanned aerial vehicles
CN107168329A (zh) * 2017-06-20 2017-09-15 南京长峰航天电子科技有限公司 基于跟随领航者法的航速航向协同控制编队航行控制方法
WO2019203166A1 (ja) * 2018-04-16 2019-10-24 日本電信電話株式会社 飛行制御装置、方法、及びプログラム
CN110928278A (zh) * 2018-08-31 2020-03-27 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 一种用于无人艇的自主安全航行方法和无人艇
CN109375643A (zh) * 2018-10-24 2019-02-22 中北大学 基于领航-跟随式三角形编队的多四旋翼对峙跟踪目标制导律
CN109799818A (zh) * 2019-01-15 2019-05-24 大连海事大学 多参数化路径导引的无人船协同操纵控制器及其设计方法
CN110609556A (zh) * 2019-10-09 2019-12-24 广东华中科技大学工业技术研究院 一种基于los导航法的多无人艇协同控制方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
廖刚;徐海祥;余文?;李文娟;: "基于时空解耦的无人艇编队路径跟踪控制", 武汉理工大学学报(交通科学与工程版), no. 06 *
董早鹏;万磊;宋利飞;茅云生;: "基于自适应专家S面算法的微小型USV控制系统设计", 中国造船, no. 02 *
赵宁宁;徐德民;严卫生;高剑;王金华;: "多自主水下航行器编队控制系统设计", 火力与指挥控制, no. 01 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114647250A (zh) * 2022-03-21 2022-06-21 中国船舶科学研究中心 适用于水下无人航行器的双层集群控制方法

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