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公开(公告)号：CN117111614A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311152095.4
申请日：2023-09-07
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供一种基于改进人工势场法的船舶编队避碰避障与跟踪控制方法，包括：构建无人船数学模型，并考虑改进的人工势场，引入斥力函数，设计斥力函数对应速度；对运动学系统中存在的不确定项和外界干扰，利用扩张状态观测器进行观测，设计运动学制导律；设计动力学控制器，实现对运动学制导律的跟踪，并针对动力学系统中存在的未知函数项问题，引入RBFNN系统对其进行逼近；设计Lyapunov函数，证明闭环系统的稳定性。本发明采用Matlab软件对理论算法进行仿真实验，仿真结果验证基于改进人工势场法的船舶编队避碰避障及跟踪控制的有效性，解决了考虑避碰避障的船舶编队避碰避障与跟踪控制问题。
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公开(公告)号：CN117055565A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311152089.9
申请日：2023-09-07
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供一种带有避碰策略的异构UAV‑USVs编队系统的协同控制方法，包括：利用坐标转换方法对系统进行解耦处理，在XY平面上构建一种统一的UAV和USV动力学模型；采用图论方法与领导‑跟随法相结合的编队结构框架，设计基于人工势场法的USVs系统的编队避碰控制策略；设计基于扩展状态观测器的编队控制协议，用于在模型不确定性和外部干扰情况下的异构系统在XY平面上跟踪预先设计好的轨迹；设计一个UAV的高度控制器，实现UAV在Z轴上的高度跟踪控制，以保证异构系统的协同编队形成；在输入状态稳定性的基础上，基于Lyapunov稳定性理论，证明控制结构的稳定性，并且闭环系统中的所有信号最终都被约束。
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公开(公告)号：CN117055564A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311152088.4
申请日：2023-09-07
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 本发明提供一种带有状态量化和输入量化的无人船舶有限时间航向跟踪控制方法，包括：获取周围环境及周围其他船舶的海况信息，建立无人船舶的航向控制数学模型，采用均匀量化器分别对控制系统中的状态变量和控制输入进行量化处理；利用扩张状态观测器估计量化后的状态变量及控制系统中存在的不确定项，并将估计值用于无人船舶航向跟踪控制器的设计；基于Terminal滑模控制策略设计系统控制律，构造Terminal滑模面使得跟踪误差能够在有限时间内收敛；基于Lyapunov稳定性理论，证明扩张状态观测器和Terminal滑模控制器的稳定性、闭环控制系统中量化变量和非量化变量之间误差的有界性，最终证明本发明提供的带有状态量化和输入量化的无人船舶有限时间航向跟踪控制系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN118938927A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411121724.1
申请日：2024-08-15
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D109/30
摘要： 本发明提供一种带有输入量化的异构UAV/USV避碰编队控制方法，包括：设计一致异构智能体数学模型；基于目标轨迹，构造分布式异构多无人机无人船时变编队误差，采用扩张状态观测器观测控制器中包含的邻居智能体信息，引入改进人工势场，设计运动学制导律；将制导信号作为动力学子系统输入，设计考虑输入量化的动力学底层控制器与自适应律，采用均匀量化器进行量化过程，针对竖直平面内的高度跟踪过程，设计高度控制器，实现编队轨迹跟踪目标；设计李雅普诺夫函数，基于输入到状态稳定性理论，证明闭环系统稳定性。本发明针对UAV与USV的异构编队与避碰问题，设计基于扩张状态观测器的避碰编队控制器，解决带有输入量化的无人机无人船舶异构编队控制问题。
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公开(公告)号：CN117647978A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311152091.6
申请日：2023-09-07
申请人： 大连海事大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/692 , G05D1/247 , G05D1/648 , G05D109/10
摘要： 本发明提供一种带有输入量化的无人机/无人船舶异构编队控制方法，包括：对异构智能体进行模型统一，设计统一的异构多代理系统模型；在水平平面上，对编队控制器进行分布式构造，设计运动学制导系统与动力学控制跟踪系统，并将运动学制导信号用作为动力学控制系统的跟踪信号；在垂直平面上设计UAV高度跟踪控制系统；对于在系统中存在的不确定项及外界干扰，利用扩张状态观测器进行估计；均值量化器对控制系统中的控制输入进行量化，量化后的控制信息用于动力学系统，并且本发明在量化过程中考虑了自适应律，自适应律用于对量化参数进行估计，使得所设计的动力学控制律不依赖于量化信息，无需预知量化程度,量化参数可以根据系统性能需要自行调整。
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