常值海流作用下多自主水下航行器编队控制

研究了常值海流作用下自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的编队控制问题.控制器设计分为两部分:一部分综合应用Lyapunov方法和Backstepping技术设计了单体AUV路径跟踪动力学控制律,保证了路径跟踪误差在常值海流作用下的全局渐进稳定;另一部分为路径参数一致性协同跟踪控制器,保证在仅有一个或一部分AUV获取虚拟领航AUV路径参数更新速度情形下能对其进行协同跟踪.从理论上证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

神经网络自适应自动驾驶仪设计及其在AUV路径跟踪中的应用

针对AUV三维路径跟踪过程中的自动驾驶仪设计问题,根据时标分离原理将AUV路径跟踪自动驾驶仪系统即姿态稳定回路划分成快、慢回路.采用神经网络H∞鲁棒自适应控制算法分别设计了自动驾驶仪快、慢回路的控制器,用Lyapunov穗定性理论对系统进行了穗定性分析.仿真结果表明:路径跟踪控制系统具有良好的动态性能.     

编队式自主水下航行器无碰协调控制技术研究

针对自主水下航行器(AUV)编队式航行中存在智能体间相互碰撞的危险,提出一种自主水下航行器的无碰协调控制技术,包含了编队协调控制和无碰策略等多种基本行为的融合.在编队控制中运用基于级联方法的路径跟踪控制技术和参数一致性的协同控制方法,保证了跟踪误差的渐近稳定,采用HRVO算法的无碰避障策略,使得AUV可以同时避开一般障碍物和其他AUV的碰撞危险.仿真结果表明,该AUV编队式无碰协调控制技术可使各AUV在避开碰撞危险的情况下,快速收敛到各自的参考路径,并保持编队的协调一致性.     

基于航路点跟踪的AUV回收控制

针对军事侦察和海洋观测领域中对自主水下航行器(AUV)自主回收能力的需求,研究了AUV自主回收中的航路点跟踪控制问题.在海流干扰作用下,设计航路点规划跟踪路径,然后运用自适应滑模方法设计AUV的动力学控制规律.采用横向跟踪控制算法,使AUV精确地沿着规划的运动路径进入回收器中.仿真结果表明,所设计的控制规律是有效的,AUV能较好地完成航路点的跟踪任务,并最终到达回收器中实现了对接.     

通信时延下欠驱动自主水下航行器编队控制

研究了通讯时延情况下的欠驱动自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle)编队控制问题。考虑到水下通讯所面临困难,将编队问题分为两个部分：一部分为单个AUV的路径跟踪控制问题,保证每个AUV沿各自的期望路径航行;另一部分为路径参数的协同控制问题,保证每个AUV期望的路径参数能够实现同步,进而达到编队控制的目的。提出的控制方案仅需要AUV之间交互路径参数信息,通讯需求量小,满足实际工程需求且能够允许一定的通讯时间延迟。数值仿真结果验证了控制算法的有效性。     

基于人工势场的潜艇搭载AUV回收路径规划

紧密结合未来无人作战侦察对潜艇搭载自主水下航行器(AUV)水下自主回收的需求,对水平面内基于水声定位的AUV的自主回收对接技术进行了研究。运用了基于人工势场的导引方法规划了AUV的回坞路径,然后基于AUV的运动方程设计了滑模跟踪控制律来解决AUV在复杂的回收环境下的避障问题,并通过引入"填平势场"来引导AUV走出局部极小点。最后采用了REMUS AUV的模型参数对水下回收进行了仿真试验研究,仿真结果验证了方法的有效性。     

一种应用于移动机器人的路径跟踪控制方法

针对移动机器人的路径跟踪复杂性问题,设计了一种易于实现的控制系统,其中的跟踪策略改进了传统的视线导航算法,使机器人光滑趋近到期望路径,控制器的设计采用基于模糊逻辑的变速度控制和角速度滑模控制,减小了角速度的抖振,并使控制具有一定的智能化特点.实验结果表明,设计的控制系统即可以保证路径跟踪的精度,同时避免了运动控制的不稳定性.     

面向目标对峙跟踪的四旋翼协同编队控制方法

针对多四旋翼编队飞行过程中对地面目标对峙跟踪、几何队形生成、稳固保持和协同抗干扰问题,设计了一种可应对外部环境干扰和气动参数不确定性的多四旋翼主从式协同目标跟踪方法。首先,建立存在外部干扰以及参数不确定性的四旋翼运动学/动力学模型;其次,基于Lyapunov导航向量场设计领航者的对峙跟踪航迹使得领航者以固定对峙半径实现对目标的盘旋跟踪;然后,构造多四旋翼分布式位置保持控制器,为后续姿态控制器构造提供必要的期望指令;最后,针对四旋翼外部环境干扰和气动参数不确定性设计基于自抗扰控制的多四旋翼姿态跟踪控制器。仿真结果表明所提方法可以在局部智能体通信的前提下实现对地面目标的对峙跟踪,显著改善四旋翼编队系统的抗干扰能力,提升干扰环境下多四旋翼编队几何构型的稳固性。     

基于虚拟参考点的AUV编队控制

针对自主水下航行器(AUV)的编队控制问题,分析了几种不同编队控制方法的优缺点,提出了一种融合了主从编队控制和虚拟结构编队控制二者优点的基于虚拟参考点的AUV编队控制新方法.该方法将AUV的水平面运动方程进行反馈线性化,得到一个二重积分系统,并将编队控制任务分为两个子任务,一是各个AUV的路径跟踪问题;二是要求所有的AUV要以期望的速度编队航行,在此基础上设计了AUV的编队控制律,并在设计虚拟参考点的位置更新时,综合考虑了编队中所有AUV的位置跟踪误差,实现了编队控制的高层协调.通过仿真试验,验证了所提出编队控制律的有效性.     

基于Super-Twisting滑模S面的无人机路径跟踪控制

针对小型固定翼无人机在执行任务时跟踪精度低以及容易受外界风影响的问题,设计基于Super-Twisting滑模S面（STSM S-Plane）的路径跟踪控制器,同时采用内外双环控制模式。外环即速度环采用Super-Twisting滑模控制,内环即姿态环采用S面控制。考虑到S面控制求导易导致积分爆炸的问题引入了二阶微分器,并对外界风组成进行建模研究。最后通过空间特殊曲线来验证所设计算法的控制性能。仿真结果表明,所设计的算法可以实现固定翼无人机对期望路径的精确跟踪,并具有良好的鲁棒性和抗干扰性能。