CN114967702A - 一种无人艇控制系统及路径跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无人艇控制系统及路径跟踪方法，该系统包括艇载控制系统和岸基控制平台，艇载控制系统主要由控制模块、推进系统、数据采集系统、无线通讯模块和电源模块组成。该方法包括：接收到岸基控制平台下传的路径信息后，结合采集到的无人艇当前状态信息，计算期望航向和期望航速；通过模糊航向控制器对航向误差和误差的变化率进行模糊化处理，然后根据模糊规则确定模糊航向控制器的K _p 、K _i 和K _d 系数；通过不确定性扰动估计器对航行过程中受到的扰动进行补偿；控制模块根据航向角和实际艇艏向角实时调控推进系统的两个推进器之间的转速差，从而控制无人艇沿期望航向均匀跟踪期望路径。该系统及方法有利于提高无人艇路径跟踪的准确性。

Description

一种无人艇控制系统及路径跟踪方法

技术领域

本发明属于无人艇运动控制领域，具体涉及一种无人艇控制系统及路径跟踪方法。

背景技术

无人艇作为一种水面运动平台，具有响应速度快，运动灵活的特点，一方面，它可以通过岸基控制平台及无线通讯模块来实现远程操控，另一方面还可实现自主巡航，应用范围非常广泛，成为了各国科研人员研究的热点与焦点。它的模块化、无人化以及智能化等优势，使其受到了海事部门的青睐。水面无人艇具有自主航行、自主避障等特点，常常被用来作为国家水利水质监测和漂浮物清理的载具，具有很高的实际应用价值。无人艇在实现自主航行过程中，考虑到其欠驱动性以及复杂多变的港区环境对自主巡逻的影响，对无人艇沿预定期望路径跟踪的能力提出了越来越高的要求。目前，船舶路径跟踪有的存在着人工干涉部分，有的则采用传统的控制方法，这些方法大多参数比较固定，不能随环境改变而改变，而且其设定需要依靠大量经验，己经不能满足先进无人艇航行要求。随着控制理论的飞速发展，无人艇的控制需要拥有更高的稳定性和精准性，新的控制算法的研究与开发就显得尤为重要。实现控制系统的智能化、远程控制，最终实现无人控制操作，成为无人艇研究者所关注的热点。

水面无人艇作为一种在海上自主航行的智能平台，具有轻量化、功能化、高航速的优点。面对恶劣的外界环境时，能够保持自主航行显得极为不易。通常，我们将路径跟踪问题分为制导和控制两部分。制导部分是基于视线制导法输出无人艇的参考航向，针对无人艇遇到的参数不确定性及海浪流干扰的问题，通过设计的航向控制器计算舵角的控制输出。常规的视线制导法(Line-of-Sight，LOS)基于一个沿着期望路径移动的虚拟目标，通过对运动目标的追逐，最终会汇聚到路径上。该方法制导简单、直观且易于调整，在没有环境干扰的情况下，具有良好的路径收敛性。但是无人艇在海上航行极易受到风、浪、流等外界环境的影响，传统的LOS制导律就难以进行精确的路径收敛，存在稳态误差，难以解决现有的路径跟踪问题。而且，通常所研究的参考路径均为特定几何路径或光滑多项式曲线路径，而这些路径在实际应用中难以提前假定，存在较大的局限性。与之不同，研究由一系列连接航路点的直线单元组成的复合路径跟踪问题，航路点可以提前设定，更能体现工程应用中无人艇的路径跟踪需求。无人艇的运动系统属于一种特殊的非线性系统，对无人艇的路径跟踪控制具有较大的挑战性。在控制部分，针对航向控制器的设计通常采用经典PID控制，并与模糊控制算法相结合，虽然此方法很好的控制了响应时间和超调量，但是模糊控制器对规则库和参数设定经验依赖性较强，当遇到干扰变化较大的时候，只能使用模糊规则库的一部分，而且该控制器局限于模糊规则，且自适应调参能力有限，抑制干扰的优势并不明显，达不到我们实际较为精确的跟踪效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无人艇控制系统及路径跟踪方法，该系统及方法有利于提高无人艇路径跟踪的准确性。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种无人艇控制系统，包括艇载控制系统和岸基控制平台，所述艇载控制系统主要由控制模块、推进系统、数据采集系统、无线通讯模块和电源模块组成，所述推进系统包括推进器控制模块和左、右两个推进器，所述控制模块与推进器控制模块连接，以通过推进器控制模块驱动两个推进器工作，所述数据采集系统包括多个不同类型的数据采集单元，所述控制模块与各个数据采集单元连接，以采集无人艇当前的相关状态信息，所述控制模块通过无线通讯模块与岸基控制平台进行无线通讯。

进一步地，所述数据采集系统包括GPS定位模块、电子罗盘模块、摄像头模块和超声波避障模块。

本发明还提供了一种基于所述系统的无人艇路径跟踪方法，包括以下步骤：

步骤1、艇载控制系统上的控制模块通过无线通讯模块接收岸基控制平台下传的路径信息；

步骤2、控制模块获得期望航向信息，结合无人艇上各数据采集单元采集到的无人艇当前状态信息，通过改进的LOS制导律计算从当前位置到目标位置的期望航向和期望航速；

步骤3、通过模糊航向控制器对航向误差和误差的变化率进行模糊化处理，然后根据制定的模糊规则整定模糊输出集合，确定模糊航向控制器的比例系数、积分系数以及微分系数；

步骤4、通过构造不确定性扰动估计器，观测外界的环境扰动并补偿于模糊航向控制器；

步骤5、控制模块根据航向角和实际艇艏向角实时调控推进系统的两个推进器之间的转速差，从而控制无人艇沿期望航向均匀跟踪期望路径。

进一步地，所述步骤2中，控制模块获得路径信息后，结合无人艇当前状态信息，通过由纵荡、纵向和虚拟目标制导律组成的改进的LOS制导律进行制导，所述改进的LOS制导律在具有自适应侧滑补偿的LOS制导方法的基础上，引入浪涌速度以根据路径的跟踪误差进行灵活引导；通过所述改进的LOS制导律得出无人艇实际位置与跟踪航迹点位置连线上的若干个虚拟目标点，再将得到的虚拟目标点依次作为无人艇的航向制导点，然后通过所述改进的LOS制导律解算得到指引无人艇的期望航向角和期望航速。

进一步地，所述步骤3中，将步骤2中通过改进的LOS制导律计算得到的期望航向角与系统实时采集到得的实际航向角进行比较，以航向偏差量e和航向偏差的变化率ec作为模糊航向控制器的输入，通过模糊规则来判断系统处于什么阶段，从而采取对应的策略在线整定PID的三个参数K_p、K_i和K_d，然后通过模糊航向控制器进行输出。

进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：

步骤3.1、将系统实时采集到的航向输出值和通过改进的LOS制导律计算出的期望航向值进行比较，得到航向偏差量e和航向偏差的变化率ec；

步骤3.2、将步骤3.1得到的e和ec作为模糊航向控制器的输入量进行模糊化处理；

步骤3.3、模糊化处理后，根据原先设定的模糊规则和隶属度函数得到一个模糊输出集合；

步骤3.4、对所述模糊输出集合进行反向解模糊，得到一个精确的输出值；

步骤3.5、进行模糊判断和决策后，得到比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d的变化量；

步骤3.6、根据在线调整的变化量对模糊航向控制器参数进行在线整定。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：提供了一种基于改进的LOS制导律的无人艇控制系统及路径跟踪方法，该系统及方法有利于精确控制无人艇沿期望航向匀速跟踪期望航迹，从而提高了无人艇的作业精度和安全性。

附图说明

图1是本发明实施例的控制系统框图。

图2是本发明实施例的路径跟踪控制流程图。

图3是本发明实施例中模糊PID的原理图。

图4是本发明实施例中改进的LOS制导律原理图。

图5是本发明实施例中K_p、K_i和K_d模糊整定规则。

图6是本发明实施例中无人艇巡航的流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

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申请的示例性实施方式。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。

如图1所示，本实施例提供了一种无人艇控制系统，包括艇载控制系统和岸基控制平台，所述艇载控制系统主要由控制模块、推进系统、数据采集系统、无线通讯模块和电源模块组成，所述推进系统包括推进器控制模块和左、右两个推进器，所述控制模块与推进器控制模块连接，以通过推进器控制模块驱动两个推进器工作，所述数据采集系统包括多个不同类型的数据采集单元，所述控制模块与各个数据采集单元连接，以采集无人艇当前的相关状态信息，所述控制模块通过无线通讯模块与岸基控制平台进行无线通讯。

在本实施例中，所述数据采集系统包括GPS定位模块、电子罗盘模块、摄像头模块和超声波避障模块。

如图2所示，本实施例提供了基于所述控制系统的无人艇路径跟踪方法，包括以下步骤：

步骤1、艇载控制系统上的控制模块通过无线通讯模块接收岸基控制平台下传的路径信息。

步骤2、控制模块获得期望航向信息，结合无人艇上各数据采集单元采集到的无人艇当前状态信息，采用改进的LOS制导律计算从当前位置到目标位置的期望航向和期望航速。

步骤3、通过模糊航向控制器对航向误差和误差的变化率进行模糊化处理，然后根据制定的模糊规则整定模糊输出集合，确定模糊航向控制器的比例系数、积分系数以及微分系数。

步骤4、模糊航向控制器需要进行扰动补偿，面对航行过程中受到一些不确定性的干扰，比如水面上风、浪、流以及航行环境中综合扰动的影响。通过构造不确定性扰动估计器(UDE)，观测外界的环境扰动并对航行过程中受到的扰动进行补偿。

步骤5、控制模块根据航向角和实际艇艏向角实时调控推进系统的两个推进器之间的转速差，从而控制无人艇沿期望航向均匀跟踪期望路径。

所述步骤2中，控制模块获得路径信息后，结合无人艇当前状态信息，通过由纵荡、纵向和虚拟目标制导律组成的改进的LOS制导律进行制导，所述改进的LOS制导律在具有自适应侧滑补偿的LOS制导方法的基础上，引入浪涌速度以根据路径的跟踪误差进行灵活引导；通过所述改进的LOS制导律计算得出无人艇实际位置与跟踪航迹点位置连线上的若干个虚拟目标点，再将得到的虚拟目标点依次作为无人艇的航向制导点，然后通过所述改进的LOS制导律解算得到指引无人艇的期望航向角和期望航速。

所述步骤3中，将步骤2中通过改进LOS制导律计算得到的期望航向角与系统实时采集到得的实际航向角进行比较，以航向偏差量e和航向偏差的变化率ec作为模糊航向控制器的输入，通过模糊规则来判断系统处于什么阶段，从而采取对应的策略在线整定PID的三个参数K_p、K_i和K_d，然后通过模糊航向控制器进行输出。所述步骤S3具体包括以下步骤：

步骤3.1、将系统实时采集到的航向输出值和通过改进LOS制导律计算出的期望航向值进行比较，得到航向偏差量e和航向偏差的变化率ec。

步骤3.2、将步骤3.1得到的e和ec作为模糊航向控制器的输入量进行模糊化处理。

步骤3.3、模糊化处理后，根据原先设定的模糊规则和隶属度函数得到一个模糊输出集合。

步骤3.4、对所述模糊输出集合进行反向解模糊，得到一个精确的输出值。

步骤3.5、进行模糊判断和决策后，得到比例系数K_p、积分系数K_i和微分系数K_d的变化量。

步骤3.6、根据在线调整的变化量对模糊航向控制器参数进行在线整定。

传统的视线法(LOS)制导律计算较为复杂，且多适用于体积较大且速度较大的无人艇。在海上航行极易受到风、浪、流等外界环境的影响，传统的LOS制导律就难以进行精确的路径收敛，存在稳态误差，难以解决现有的路径跟踪问题。本发明提出一种新的方法，在制导系统中设计了一种由纵荡、纵向和虚拟目标制导律组成的改进型LOS制导律，在具有自适应侧滑补偿的视线制导方法的基础上，引入了适应交叉跟踪误差的制导风浪速度，从而提高了制导系统的决策水平和鲁棒性。同时设计一种扰动估计器(UDE)嵌入到模糊PID控制系统，形成具有扰动估计模块的路径跟踪系统。本方法提高了无人艇路径跟踪的快速性、准确性，为无人艇智能化发展奠定良好基础。

下面对本实施例中制导及航向控制的实现过程作进一步阐述。

步骤1，通过传感器采集系统获取无人艇的当前位置位置信息，与预先设定的参考路径信息相比较，获取实际位置的误差，从而计算出路径跟踪误差。设无人艇虚拟目标点为(x_d(t),y_d(t))，实际无人艇位置信息为(x_p,y_p)，两者经过改进的LOS制导律解算后得到能够使无人艇进行路径跟踪的期望航向

和期望航速u_d。

图3为本实施例中改进的LOS制导律原理图。如图3所示，依据无人艇的实际位置(x_p,y_p)和无人艇虚拟目标点为(x_d(t),y_d(t))的信息以及前视距离Δ，目标点的切线参考系相对惯性坐标系的顺时针旋转角度为：

跟踪误差如下式：

由于前视距离Δ影响了路径跟踪收敛的速度，为了提高路径跟踪的控制效果，需要对前视距离Δ进行重新设计：当无人艇偏离路径误差较大时，需要此时的前视距离较小，无人艇快速回归期望路径。随着跟踪误差减小时，需要此时的前视距离较大，这样跟踪期望路径较为平滑。为了达到上述效果，采用指数函数设计前视距离变化率。如下式：

式中，K>0；Δ_min为前视最小距离：Δ_c为前视距离的最大增量。

船的侧滑角计算：

β_b＝arctan(v/u_d) (5)

式中，u_d为引入的浪涌速度，v为无人艇的航速。

相应航向和航速的制导律为：

步骤2，通过实船确定初始的PID参数，根据步骤1计算得出的航向角

与船舶实际航向角

进行作差运算，计算得到航向角差值e，其中

如图4所示确定航向控制输入语言变量e和e_c的模糊子集，图5所示选取7个模糊集作为其语言值，记为{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}。

步骤3，据所述航向角e和航向角差值的变化率ec作为模糊输入量，经过模糊化、模糊推理、清晰化后，输出PID参数的变化量ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d。

步骤301，变量在进行模糊化时，首先需要确定误差e和误差变化率e_c的基本论域，然后经过量化因子将基本论域中的清晰量转换到用模糊语言表示的模糊论域中，并且给每个模糊语言规定各自的隶属度函数。

步骤302，将模糊化后的变量进行模糊数学的推理运算，其中模糊规则作为核心，依据实际操作经验进行设定。根据K_p,K_i,K_d与误差e、误差变化率e_c之间的关系制定模糊规则。

步骤303，经过模糊推理后得到了PID参数变化量ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d在模糊论域中的隶属度，对清晰化就可以完成从模糊论域到基本论域的转换，从而得到一个精确的ΔK_p,ΔK_i,ΔK_d。根据当前时刻的误差e(t),经过比例(K_p+ΔK_P)、积分(K_i+ΔK_i)、微分(K_d+ΔK_D),得到模糊PID控制器的输出τ_fuzzy如下：

步骤4，无人艇在海上航行时，其实际的测量装置受环境的影响有局限性，并且会有损坏的风险，且针对路径跟踪船舶的非线性特性以及其所遭受的外部环境扰动是未知的情况，构造扰动观测器估计外界的环境扰动，观测其动态特性补偿于控制器，有效提高路径跟踪的精确度。基于不确定性和干扰估计(UDE)的鲁棒控制策略是基于内膜原理设计而成，通过使用具有适当频率特性的滤波器对系统中的不确定性和干扰进行估计和补偿，从而获得良好的鲁棒性能。通常是在系统中植入一个外部输入及扰动信号的不稳定模型。

无人艇的是一个欠驱动船舶数学模型，欠驱动船舶轨迹跟踪控制大多采用Fossen模型。一般我们将欠驱动数学模型写为如下形式：

对上面的欠驱动无人艇数学模型进行精简，得到以下公式：

由公式(9)计算得：

其中W∈R³是船舶建模的不确定以及外界环境的干扰组成的扰动向量。

其中

表示扰动的估计值，其中g_f＝diag[G_f1(s),G_f1(S)]，其中滤波器

代表式中的卷积运算。

通过不确定性和干扰估计器将外界的未知扰动进行估计，并对控制器加以补偿，计算如下式：

即

步骤5，将上述的控制方法以C语言的方式，嵌入到由意法半导体(ST)公司开发的Arm板(型号为STM32F429IGT6)的控制模块，形成计算机可读的介质，该介质存储有预编程计算机程序。所述计算机程序在程序中执行时具有以下步骤：

步骤501，根据通信协议解析GPS模块、超声波避障模块等传感器传回的艇实际位置信息。

步骤502，根据电子罗盘传回艇的姿态角信息，计算模糊逻辑机制的输出。

步骤503，利用解析的状态信息以及设计的核心控制器模块Arm板输出计算预设性能路径跟踪律，从而得到最佳的舵角指令。

步骤504，将步骤503中的控制信号转换为执行机构可执行的转速、PWM波信号，输出至艇的推进系统，驱动艇尾部的推进器工作，实现无人艇的精准稳定的路径跟踪。

通过上述过程可知，本发明提供的是一种改进的LOS制导律的无人艇路径跟踪控制方法，依据改进的LOS制导律算出期望航向，然后通过基于非线性扰动观测器的模糊PID对无人艇的航向进行路径跟踪控制。所设计的算法通过Keil软件以C语言的形式嵌入到包括存储器、处理器的核心控制模块Arm板中，形成计算机可读的介质，该存储介质中包含了一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于计算上述预设性能路径跟踪控制律，从而驱动执行机构模块动作，实现无人艇的路径跟踪，该流程在无人艇中实施如图6所示。该方法有效降低了外部未知扰动无人艇路径跟踪的影响，提升抵抗海洋环境扰动的能力，提升了控制器的鲁棒性。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例。但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (6)

1.一种无人艇控制系统，其特征在于，包括艇载控制系统和岸基控制平台，所述艇载控制系统主要由控制模块、推进系统、数据采集系统、无线通讯模块和电源模块组成，所述推进系统包括推进器控制模块和左、右两个推进器，所述控制模块与推进器控制模块连接，以通过推进器控制模块驱动两个推进器工作，所述数据采集系统包括多个不同类型的数据采集单元，所述控制模块与各个数据采集单元连接，以采集无人艇当前的相关状态信息，所述控制模块通过无线通讯模块与岸基控制平台进行无线通讯。

2.根据权利要求1所述的一种无人艇控制系统，其特征在于，所述数据采集系统包括GPS定位模块、电子罗盘模块、摄像头模块和超声波避障模块。

3.一种基于权利要求1或2所述系统的无人艇路径跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、艇载控制系统上的控制模块通过无线通讯模块接收岸基控制平台下传的路径信息；

步骤2、控制模块获得期望航向信息，结合无人艇上各数据采集单元采集到的无人艇当前状态信息，采用改进的LOS制导律计算从当前位置到目标位置的期望航向和期望航速；

步骤3、通过模糊航向控制器对航向误差和误差的变化率进行模糊化处理，然后根据制定的模糊规则整定模糊输出集合，确定模糊航向控制器的比例系数、积分系数以及微分系数；

步骤4、通过构造不确定性扰动估计器，观测外界的环境扰动并补偿于模糊航向控制器；

步骤5、控制模块根据航向角和实际艇艏向角实时调控推进系统的两个推进器之间的转速差，从而控制无人艇沿期望航向均匀跟踪期望路径。

4.根据权利要求3所述的一种无人艇路径跟踪方法，其特征在于，所述步骤2中，控制模块获得路径信息后，结合无人艇当前状态信息，通过由纵荡、纵向和虚拟目标制导律组成的改进的LOS制导律进行制导，所述改进的LOS制导律在具有自适应侧滑补偿的LOS制导方法的基础上，引入浪涌速度以根据路径的跟踪误差进行灵活引导；通过所述改进的LOS制导律得出无人艇实际位置与跟踪航迹点位置连线上的若干个虚拟目标点，再将得到的虚拟目标点依次作为无人艇的航向制导点，然后通过所述改进的LOS制导律解算得到指引无人艇的期望航向角和期望航速。

5.根据权利要求4所述的一种无人艇路径跟踪方法，其特征在于，所述步骤3中，将步骤2中通过改进的LOS制导律计算得到的期望航向角与系统实时采集到得的实际航向角进行比较，以航向偏差量e和航向偏差的变化率ec作为模糊航向控制器的输入，通过模糊规则来判断系统处于什么阶段，从而采取对应的策略在线整定PID的三个参数K _p 、K _i 和K _d ，然后通过模糊航向控制器进行输出。

6.根据权利要求5所述的一种无人艇路径跟踪方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下步骤：

步骤3.1、将系统实时采集到的航向输出值和通过改进的LOS制导律计算出的期望航向值进行比较，得到航向偏差量e和航向偏差的变化率ec；

步骤3.2、将步骤3.1得到的e和ec作为模糊航向控制器的输入量进行模糊化处理；

步骤3.3、模糊化处理后，根据原先设定的模糊规则和隶属度函数得到一个模糊输出集合；

步骤3.4、对所述模糊输出集合进行反向解模糊，得到一个精确的输出值；

步骤3.5、进行模糊判断和决策后，得到比例系数K _p 、积分系数K _i 和微分系数K _d 的变化量；

步骤3.6、根据在线调整的变化量对模糊航向控制器参数进行在线整定。

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