CN116300981A - 一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法 - Google Patents
一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116300981A CN116300981A CN202310149488.3A CN202310149488A CN116300981A CN 116300981 A CN116300981 A CN 116300981A CN 202310149488 A CN202310149488 A CN 202310149488A CN 116300981 A CN116300981 A CN 116300981A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- path
- underwater glider
- information
- guidance
- expected
- 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.)
- Pending
Links
- 239000013598 vector Substances 0.000 title claims abstract description 52
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 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 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 230000009471 action Effects 0.000 description 7
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
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
- G05D1/04—Control of altitude or depth
- G05D1/06—Rate of change of altitude or depth
- G05D1/0692—Rate of change of altitude or depth specially adapted for under-water vehicles
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)
Abstract
本发明公开了一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，包括，建立水下滑翔机运动学模型，设置期望路径和期望速度；将期望路径进行参数化，得到期望路径的参数化信息；根据期望路径的参数化信息获取虚拟参考点的位置信息，计算虚拟参考点与水下滑翔机的实际位置之间的路径跟踪误差；根据期望路径的参数化信息得到制导向量场信息，根据制导向量场信息和水下滑翔机的实际位置计算水下滑翔机的制导角速度；根据期望速度和路径跟踪误差中的纵向路径跟踪误差计算水下滑翔机前向速度；水下滑翔机根据制导角速度和前向速度进行航行。使水下滑翔机路径跟踪路线更加平滑，减小了水下滑翔机运动中的风险，提高了水下滑翔机路径跟踪性能。
Description
技术领域
本发明涉及水下滑翔机控制领域，尤其涉及一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法。
背景技术
海洋是地球的重要组成部分，蕴含着丰富的生物资源、油气资源和矿物资源，全球海洋总面积约为3.6亿平方公里，约占地球表面积的71％。在当今时代，地球上的人口数量日益增加，陆地上的资源日益匮乏，世界各国开始逐渐意识到海洋资源的重要性，开始了针对海洋资源的开发和利用。水下滑翔机是一种能够用来海洋观测、预警侦察、资源探测的重要工具，不论是在军事领域还是民用领域都有着十分广泛的应用。与传统载人舰艇和水下遥控航行器相比，水下滑翔机具有体积小、重量轻、活动的范围广以及安全性能高等多方面优势，这让水下滑翔机能够适应恶劣的环境并且能够更好的完成预期任务。水下滑翔机具有一定的挂载能力，可以作为水下移动探测平台，通过搭载不同的传感器可以实现对多种目标的探测，满足海洋信息采集和对海洋进行分析的基本要求。为了能够更好的进行水下观察探测，高精度的路径跟踪控制完成任务的关键。
在水下滑翔机路径跟踪控制方面，国内外学者已经取得了一些进展。现有方法包括视线导引法、PID控制法、滑模变结构控制法、模糊控制法、神经网络控制法等。从水下滑翔机路径跟踪来看，现有方法仍然存在以下不足：现有水下滑翔机路径跟踪控制方法未考虑水下滑翔机暂态性能，在水下滑翔机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，增加了水下滑翔机运动中的风险，跟踪效果不好。
发明内容
本发明提供一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，以克服上述技术问题。
一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，包括，
步骤一、建立水下滑翔机运动学模型，设置期望路径和期望速度，
步骤二、将期望路径进行参数化，得到期望路径的参数化信息，
步骤三、根据期望路径的参数化信息获取虚拟参考点的位置信息，计算虚拟参考点与水下滑翔机的实际位置之间的路径跟踪误差，
步骤四、根据期望路径的参数化信息得到制导向量场信息，根据制导向量场信息和水下滑翔机的实际位置计算水下滑翔机的制导角速度，
步骤五、根据期望速度和路径跟踪误差中的纵向路径跟踪误差计算水下滑翔机前向速度，
步骤六、水下滑翔机根据制导角速度和前向速度进行航行。
优选地，所述步骤二包括，
S1、建立Serret-Frenet坐标系{F}，根据公式(1)对期望路径进行参数化，
Pd(χ)＝(xd(χ),yd(χ),zd(χ)) (1)
其中，xd，yd与zd分别为将期望路径进行参数化的函数，Pd为坐标系{F}中的期望路径，χ为期望路径的路径参数，
S2、根据公式(2)获取期望路径的参数化信息，所述参数化信息包括俯仰角的切线角和艏摇角的切线角，
式中，
θd(χ)表示俯仰角的切线角，ψd(χ)表示艏摇角的切线角。
优选地，所述步骤三包括，
S11、定义旋转矩阵
所述/>
为从坐标系{F}到惯性坐标系{I}的旋转矩阵，/>
为公式(3)所示，其中θd(χ)表示俯仰角的切线角，ψd(χ)表示艏摇角的切线角，
S12、定义路径跟踪误差ε＝[xe,ye,ze]T和
根据公式(4)计算路径跟踪误差，
式中，η＝[x,y,z]T，ηd＝[xd(χ),yd(χ),zd(χ)]T，η为水下滑翔机的实际位置信息，ηd为虚拟参考点的位置信息。
优选地，所述步骤四包括，
S21、根据公式(5)构建由虚拟参考点产生的向量场，
F(ηd)＝κ(αT(η-ηd))(η-ηd)-α((η-ηd)T(η-ηd)) (5)
其中，ηd为虚拟参考点的位置信息，αT＝[x′d(χ),y′d(χ),z′d(χ)]T，κ∈R,κ≥2，
S22、根据公式(6)、(7)、(8)、(9)计算水下滑翔机的制导角速度，所述制导角速度包括水下滑翔机沿Y轴方向的角速度和沿Z轴方向的角速度，qd表示水下滑翔机沿Y轴方向的角速度，rd表示水下滑翔机沿Z轴方向的角速度，
Ψd＝atan2(Fz,Fx)
(8)
其中，κ∈R,κ≥2，k1，k2表示正常数，路径跟踪误差ε＝[xe,ye,ze]T。
优选地，所述步骤五包括根据公式(10)计算水下滑翔机的前向速度，
其中，vs为期望速度，k3为正的常数，k4为正的常数，tanh为双曲正切函数，xe为纵向路径误差，χ为期望路径的路径参数。
本发明提供一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，基于虚拟参考点的向量场空间矢量方向，计算水下滑翔机制导航向数据，根据水下滑翔机实际位置及虚拟参考点位置信息，得到了水下滑翔机制导前向速度信号。在向量场作用下，水下滑翔机能够平滑的沿着场线运动，最终收敛到期望路径。本发明基于向量场方法考虑了水下滑翔机的暂态控制性能，使水下滑翔机路径跟踪路线更加平滑，减小了水下滑翔机运动中的风险，考虑了执行机构的动作能力，能够有效完成水下跟踪任务，可以得到更小的跟踪误差收敛效果，提高了水下滑翔机路径跟踪性能。
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一简单地介绍，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是本发明方法流程图；
图2是本发明一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制器结构示意图；
图3是本发明仿真试验中的水下滑翔机路径跟踪图；
图4是本发明仿真试验中的水下滑翔机路径跟踪误差图；
图5是本发明仿真试验中的水下滑翔机路径参数更新图；
图6是本发明仿真试验中的水下滑翔机航向跟踪效果图；
图7是本发明仿真试验中的水下滑翔机航速跟踪效果图。
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作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。
图1为本发明方法流程图，如图1所示，本实施例的方法可以包括：
一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，包括，
步骤一、建立水下滑翔机运动学模型，设置期望路径和期望速度，
步骤二、将期望路径进行参数化，得到期望路径的参数化信息，
步骤三、根据期望路径的参数化信息获取虚拟参考点的位置信息，计算虚拟参考点与水下滑翔机的实际位置之间的路径跟踪误差，
步骤四、根据期望路径的参数化信息得到制导向量场信息，根据制导向量场信息和水下滑翔机的实际位置计算水下滑翔机的制导角速度，
步骤五、根据期望速度和路径跟踪误差中的纵向路径跟踪误差计算水下滑翔机前向速度，
步骤六、水下滑翔机根据制导角速度和前向速度进行航行。
本发明采用向量场方法，在期望路径周围生成空间矢量。基于产生的向量场空间矢量方向，计算水下滑翔机制导航向信号，制导航向信号包括制导角速度。根据水下滑翔机位置及路径参数点位置信息，得到了水下滑翔机制导前向速度信号。在向量场作用下，水下滑翔机能够平滑的沿着场线运动，最终收敛到期望路径。本发明考虑了水下滑翔机的暂态控制性能，使水下滑翔机路径跟踪路线更加平滑，减小了水下滑翔机运动中的风险，考虑了执行机构的动作能力，能够有效完成水下跟踪任务。采用向量场的制导方法，可以得到更小的跟踪误差收敛效果，提高了水下滑翔机路径跟踪性能。另外，在路径跟踪控制过程中所需的控制输入更合理，在水下滑翔机应用中可以更加节省能源。
具体地，步骤一、建立水下滑翔机运动学模型，设置期望路径和期望速度，所述(1)为水下滑翔机运动学模型，
式中，x,y,z∈R分别表示水下滑翔机在惯性坐标系下位置；θ,ψ分别表示水下滑翔机在惯性坐标系下的俯仰角和艏摇角；u,v,w分别表示水下滑翔机沿机体坐标系X轴方向，Y轴方向和Z轴方向的线速度，q,r分别表示水下滑翔机绕机体坐标系Y轴方向和Z轴方向的角速度。
为了能够设计适宜运动控制的三维路径跟踪控制器，建立了流体坐标系{A}，在该坐标系下水下滑翔机的总速度可表示为
则水下滑翔机的攻角和侧滑角分别为α＝arctan(w/u)和β＝arctan(v/u)，其中u＞0。
不考虑横摇和横摇角速度的影响，水下滑翔机在三维空间的运动可以表示为以下运动学方程，如(2)所示：
式中，Θ和Ψ分别表示水下滑翔机在流体坐标系下的航迹角和方位角。
步骤二、将期望路径进行参数化，得到期望路径的参数化信息，
所述步骤二包括，
S1、建立Serret-Frenet坐标系{F}，根据公式(3)对期望路径进行参数化，
Pd(χ)＝(xd(χ),yd(χ),zd(χ)) (3)
其中，xd，yd与zd分别为将期望路径进行参数化的函数，χ为期望路径的路径参数，Pd表示坐标系{F}中的期望路径，
S2、根据公式(4)获取期望路径的参数化信息，所述参数化信息包括俯仰角的切线角和艏摇角的切线角，
式中，
θd(χ)表示俯仰角的切线角，ψd(χ)表示艏摇角的切线角；
步骤三、根据期望路径的参数化信息获取虚拟参考点的位置信息，计算虚拟参考点与水下滑翔机的实际位置之间的路径跟踪误差，
所述步骤三包括，
S11、将从坐标系{F}到惯性坐标系{I}的旋转矩阵定义为
为公式(5)所示，其中θd(χ)表示俯仰角的切线角，ψd(χ)表示艏摇角的切线角，
S12、定义路径跟踪误差ε＝[xe,ye,ze]T和
根据公式(6)计算路径跟踪误差，
式中，η＝[x,y,z]T，ηd＝[xd(χ),yd(χ),zd(χ)]T，η为水下滑翔机的实际位置信息，ηd为虚拟参考点的位置信息，
步骤四、根据期望路径的参数化信息得到制导向量场信息，根据制导向量场信息和水下滑翔机的实际位置计算水下滑翔机的制导角速度，
所述步骤四包括，
S21、根据公式(7)构建由虚拟参考点产生的向量场，
F(ηd)＝κ(αT(η-ηd))(η-ηd)-α((η-ηd)T(η-ηd)) (7)
其中，ηd为虚拟参考点的位置信息，αT＝[x′d(χ),y′d(χ),z′d(χ)]T，κ∈R,κ≥2，
S22、根据公式(8)、(9)、(10)、(11)计算水下滑翔机的制导角速度，所述制导角速度包括水下滑翔机沿Y轴方向的角速度和沿Z轴方向的角速度，qd表示水下滑翔机沿Y轴方向的角速度，rd表示水下滑翔机沿Z轴方向的角速度，
Ψd＝atan2(Fz,Fx) (10)
其中，κ∈R,κ≥2，k1，k2表示正常数，路径跟踪误差ε＝[xe,ye,ze]T。
根据预先设定的期望速度及纵向路径误差，对期望路径进行更新，并根据更新后的期望路径，得到更新后的水下滑翔机期望路径的参数化信息。
具体而言，通过式(12)计算路径参数更新率
表示为：
式中，vs为预先设定的期望速度，k3为正的常数，tanh为双曲正切函数，xe为纵向路径误差。
得到参数更新率
后，将更新后的路径参数代入运动学方程中重新计算水下滑翔机给定路径的位置信息，然后再计算得到更新后的路径误差和水下滑翔机制导角速度。
步骤五、根据期望速度和路径误差中的纵向路径跟踪误差计算水下滑翔机前向速度，
所述步骤五包括根据公式(13)计算水下滑翔机的前向速度，
其中，vs为期望速度，k3为正的常数，k4为正的常数，tanh为双曲正切函数，xe为纵向路径误差，χ为期望路径的路径参数。
步骤六、水下滑翔机根据制导角速度和前向速度进行航行。
现有水下滑翔机路径跟踪控制方法控制结构较复杂，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，因此本实施例提供了一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制器，如图2所示，用于在向量场作用下，得到水下滑翔机制导角速度和前向速度，并发送至水下滑翔机位置传感器，使得水下滑翔机沿期望路径运动，水下滑翔机向量场路径跟踪控制器更方便拓展到多无人水下航行器编队控制、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水下航行器多场景多任务协同控制问题，具体地，水下滑翔机向量场路径跟踪控制器包括：参考路径模块、路径误差模块、制导向量场模块、路径参数更新模块及制导前向速度模块。
参考路径模块的输入端与路径参数更新模块相连，输出端分别与路径误差模块和制导向量场模块相连；
路径误差模块的输入端与参考路径模块和水下滑翔机位置传感器相连，输出端与路径参数更新模块和制导前向速度模块相连；
制导向量场模块的输入端与参考路径模块和水下滑翔机位置传感器相连，输出端与水下滑翔机位置传感器相连；
路径参数更新模块的输入端与误差模块的输出端相连，输出端与参考路径模块的输入端相连；
制导前向速度模块的输入端与路径误差模块相连，输出端与水下滑翔机位置传感器相连；
参考路径模块，用于根据路径参数更新模块输入的路径参数，得到水下滑翔机期望路径的参数化信息；
路径误差模块，用于根据水下滑翔机期望路径的参数化信息与水下滑翔机的实际位置信息，得到水下滑翔机期望路径的位置与水下滑翔机的实际位置之间的路径误差；
制导向量场模块，用于根据水下滑翔机期望路径的参数化信息与水下滑翔机的实际位置信息，得到水下滑翔机制导航向；
路径参数更新模块，用于根据预先设定的期望速度及纵向路径误差，得到更新后的期望路径并发送参考路径模块；
制导前向速度模块，用于通过期望速度、纵向路径误差，得到水下滑翔机前向速度。
仿真结果如图3-图7所示。图3是水下滑翔机在向量场路径跟踪中的运动轨迹，图3中的虚线为给定的参考路径，实线为水下滑翔机的实际运动轨迹。从图3中可以看出水下滑翔机在一定距离以后跟踪上了给定的参数化路径，并在一定时间后有着较好的跟踪效果。图4是水下滑翔机在向量场路径跟踪中的路径跟踪误差图。图4中可以看出跟踪误差快速收敛至零并保持。图5显示的是无人船在向量场路径跟踪中的路径参数更新图，图5中可以看出随着时间的路径参数更新平稳。图6是无人船在向量场路径跟踪中的航向跟踪效果图，图6中虚线为参考航向，实线为实际航向，图6中可以看出水下滑翔机的航向可以短时间内很好的跟踪到给定航向。图7是水下滑翔机在向量场路径跟踪中的航速跟踪效果图，图7中可以看出水下滑翔机的航速可以在短时间内很好的跟踪到给定航速。
整体的有益效果：
本发明提供一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，基于虚拟参考点的向量场空间矢量方向，计算水下滑翔机制导航向数据，根据水下滑翔机实际位置及虚拟参考点位置信息，得到了水下滑翔机制导前向速度信号。在向量场作用下，水下滑翔机能够平滑的沿着场线运动，最终收敛到期望路径。本发明基于向量场方法考虑了水下滑翔机的暂态控制性能，使水下滑翔机路径跟踪路线更加平滑，减小了水下滑翔机运动中的风险，考虑了执行机构的动作能力，能够有效完成水下跟踪任务，可以得到更小的跟踪误差收敛效果，提高了水下滑翔机路径跟踪性能。
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 (5)
1.一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，其特征在于，包括，
步骤一、建立水下滑翔机运动学模型，设置期望路径和期望速度，
步骤二、将期望路径进行参数化，得到期望路径的参数化信息，
步骤三、根据期望路径的参数化信息获取虚拟参考点的位置信息，计算虚拟参考点与水下滑翔机的实际位置之间的路径跟踪误差，
步骤四、根据期望路径的参数化信息得到制导向量场信息，根据制导向量场信息和水下滑翔机的实际位置计算水下滑翔机的制导角速度，
步骤五、根据期望速度和路径跟踪误差中的纵向路径跟踪误差计算水下滑翔机前向速度，
步骤六、水下滑翔机根据制导角速度和前向速度进行航行。
2.根据权利要求1所述的一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤二包括，
S1、建立Serret-Frenet坐标系{F}，根据公式(1)对期望路径进行参数化，
Pd(χ)＝(xd(χ),yd(χ),zd(χ)) (1)
其中，xd，yd与zd分别为将期望路径进行参数化的函数，Pd为坐标系{F}中的期望路径，χ为期望路径的路径参数，
S2、根据公式(2)获取期望路径的参数化信息，所述参数化信息包括俯仰角的切线角和艏摇角的切线角，
式中，
θd(χ)表示俯仰角的切线角，ψd(χ)表示艏摇角的切线角。
3.根据权利要求2所述的一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤三包括，
S11、定义旋转矩阵
所述/>
为从坐标系{F}到惯性坐标系{I}的旋转矩阵，/>
为公式(3)所示，其中θd(χ)表示俯仰角的切线角，ψd(χ)表示艏摇角的切线角，
S12、定义路径跟踪误差ε＝[xe,ye,ze]T和
根据公式(4)计算路径跟踪误差，
式中，η＝[x,y,z]T，ηd＝[xd(χ),yd(χ),zd(χ)[T，η为水下滑翔机的实际位置信息，ηd为虚拟参考点的位置信息。
4.根据权利要求3所述的一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤四包括，
S21、根据公式(5)构建由虚拟参考点产生的向量场，
F(ηd)＝κ(αT(η-ηd))(η-ηd)-α((η-ηd)T(η-ηd)) (5)
其中，ηd为虚拟参考点的位置信息，αT＝[x′d(χ),y′d(χ),z′d(χ)]T，
κ∈R,κ≥2，
S22、根据公式(6)、(7)、(8)、(9)计算水下滑翔机的制导角速度，所述制导角速度包括水下滑翔机沿Y轴方向的角速度和沿Z轴方向的角速度，qd表示水下滑翔机沿Y轴方向的角速度，rd表示水下滑翔机沿Z轴方向的角速度，
Ψd＝atan2(Fz,Fx)
(8)
其中，κ∈R,κ≥2，k1，k2表示正常数，路径跟踪误差ε＝[xe,ye,ze]T。
5.根据权利要求4所述的一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤五包括根据公式(10)计算水下滑翔机的前向速度，
其中，vs为期望速度，k3为正的常数，k4为正的常数，tanh为双曲正切函数，xe为纵向路径误差，χ为期望路径的路径参数。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310149488.3A CN116300981A (zh) | 2023-02-22 | 2023-02-22 | 一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310149488.3A CN116300981A (zh) | 2023-02-22 | 2023-02-22 | 一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116300981A true CN116300981A (zh) | 2023-06-23 |
Family
ID=86791650
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310149488.3A Pending CN116300981A (zh) | 2023-02-22 | 2023-02-22 | 一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116300981A (zh) |
-
2023
- 2023-02-22 CN CN202310149488.3A patent/CN116300981A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105955268B (zh) | 一种考虑局部避碰的uuv动目标滑模跟踪控制方法 | |
| CN106444806B (zh) | 基于生物速度调节的欠驱动auv三维轨迹跟踪控制方法 | |
| CN105807789B (zh) | 基于t-s模糊观测器补偿的uuv控制方法 | |
| CN113419428B (zh) | 基于3d映射制导的机/船协同路径跟踪控制器设计方法 | |
| CN109946976B (zh) | 一种宽航速auv运动控制方法 | |
| CN111930141A (zh) | 一种水下机器人三维路径可视化跟踪方法 | |
| 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 | |
| CN113467231A (zh) | 基于侧滑补偿ilos制导律的无人艇路径跟踪方法 | |
| CN113741433B (zh) | 一种水面无人船的分布式编队方法 | |
| CN115421483A (zh) | 一种无人船操纵运动预报方法 | |
| CN113296505B (zh) | 一种基于速变los的无人船多模式路径跟踪控制方法 | |
| CN109901402A (zh) | 一种基于航向平滑技术的自主水下机器人路径跟踪方法 | |
| CN117389312B (zh) | 一种基于模型的水下航行器抗横滚三维跟踪控制方法 | |
| CN113219970B (zh) | 一种无人船向量场路径跟踪控制器及设计方法 | |
| CN113093804A (zh) | 基于反演滑模控制的无人艇编队控制方法和控制系统 | |
| CN108227723A (zh) | 一种水下机器人及其稳定性分析及结构优化的应用方法 | |
| CN116540717A (zh) | 一种基于改进dwa的auv局部路径规划方法 | |
| CN116300981A (zh) | 一种水下滑翔机向量场路径跟踪控制方法 | |
| CN116224798A (zh) | 一种基于事件触发的自主水下航行器轨迹跟踪控制方法 | |
| CN115480580A (zh) | 一种基于nmpc的水下机器人路径跟踪与避障的控制方法 | |
| CN114791735A (zh) | 无人船纠偏方法及系统 | |
| Liu et al. | Steady State Analysis and Optimization for AUV Using Washout Filter Root Locus Correction Method | |
| ZHAO et al. | Fusion guiding technology solution and algorithm for underwater docking of autonomous underwater vehicles | |
| CN114370869B (zh) | 一种固定双桨驱动的无人水面艇自定位方法 | |
| CN116166037A (zh) | 一种无人水下航行器虚拟目标跟踪控制系统与方法 |
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 |