[发明专利]一种自主水下航行器水平面自适应轨迹跟踪控制方法

权利要求书

1.一种自主水下航行器水平面自适应轨迹跟踪控制方法，其特征在于：采用以下步骤：

步骤1：建立模型：定义AUV当前水平面的广义位置向量为η＝[x y ψ]^T，广义速度向量为V＝[u v r]^T；其中x代表AUV南北方向的位置，y代表AUV东西方向的位置，ψ代表AUV当前的航向角，u代表AUV前向运动速度，v代表AUV侧向运动速度，r代表AUV航向角速度，AUV的水平面运动方程为

其中AUV的动力学方程如下式所示：

其中m₁₁,m₂₂,m₃₃为AUV的惯性模型参数，d₁₁,d₂₂,d₃₃为AUV的阻力模型参数，τ₁,τ₂为AUV的控制输入，w₁,w₂,w₃为外部干扰；

AUV在惯性坐标系下的初始点位置为X₀＝[x₀ y₀]^T以初始航向角ψ₀开始跟踪期望轨迹X_d＝[x_d y_d]^T，目标点的轨迹满足

式中U表示跟踪目标点的运动速度，ψ_w代表跟踪目标点的运动方向；

步骤2：确定控制输入为

式中k₃,k₄为控制参数，且都为正实数；

式中是AUV的估计速度，由高增益观测器估计获得；所述高增益观测器为

其中，π₁∈R³和π₂∈R³为高增益观测器的状态向量，ε为正的常数，λ＞0，则AUV在体坐标系下的速度估计值为

式中和分别代表r_vir和u_vir的导数，r_vir和u_vir代表运动学模型的期望输入，由下式计算得到：

u_vir＝k₂(ρ-δ)+U cosχ

其中k₁,k₂为控制参数，且都为正实数；δ为设定的跟踪误差值，ρ为AUV当前位置和目标点位置之间的距离、α为AUV纵轴与AUV到目标点向量的角度，χ为目标点速度矢量与AUV到目标点向量的角度；

式中z₁和z₂为速度误差，由下式计算得到：

式中和为AUV的惯性模型参数以及阻力模型参数在实际情况中可获取的值，实际获取值与真值之间的关系如下式：

其中(·)代表真值，(·)^*代表实际获取值，Δ(·)代表参数的不确定值；

式中为RBF神经网络的权值，S(Z)为RBF神经网络隐含层节点输出，Z为RBF神经网络的输入：

RBF神经网络的权值更新律为

其中，Γ₁,Γ₂和σ₁,σ₂为神经网络权值更新参数，且都为正实数；

其中，C_i代表RBF神经网络中隐含层第i个神经元高斯基函数中心点的坐标向量，b_i代表隐含层第i个神经元高斯基函数的宽度。