[发明专利]一种基于有限时间扰动观测器的固定时间编队控制方法

说明书

本发明公开了一种基于有限时间扰动观测器的固定时间编队控制方法，属于多无人船协同控制领域，建立领航无人船和跟随无人船的动力学和运动学模型，以及建立领航无人船子系统的期望轨迹模型，结合积分滑模面，设计领航无人船子系统的固定时间跟踪控制器以实现领航无人船轨迹控制；采用反步法设计跟随无人船子系统的虚拟速度，来确定领航无人船和跟随无人船之间的位置误差,并通过设计跟随无人船的跟踪控制器调整领航无人船和跟随无人船之间的跟踪误差；采用有限时间扰动观测器，并结合固定时间控制律提出在复杂环境下的基于有限时间观测器的固定时间编队控制策略，实现领航无人船和跟随无人船之间的精确编队控制，并计算出最大收敛时间，该方法提出有限时间扰动观测器思想，它能够对外界扰动实现快速、有效的辨识，从而提高了无人船编队系统的鲁棒性。

技术领域

本发明涉及多无人船协同控制领域，尤其涉及一种基于有限时间扰动观测器的固定时间编队控制方法。

背景技术

近些年，水面无人船(Unmanned Surface Vehicles,USV)在军事和民用领域扮演着越来越重要的角色，如情报侦查、水域环境检测、海图绘制等方面。当面临着复杂水域环境、多样性的作业任务，单一无人船显得势单力薄。多无人艇协同控制因其具有高效率、广覆盖、强鲁棒性等优势，逐渐成为研究的热点。在多无人艇协同控制领域，最重要的问题之一便是编队控制，主要有五种常见策略：图论策略、基于行为的控制策略、虚拟领航者控制策略、神经网络和领航-跟随控制策略等。在上述的几种方法中，领航-跟随控制策略得到了更加广泛的应用。在领航-跟随控制策略中，跟随无人艇能够有效跟踪领航无人艇的运动轨迹，从而实现稳定的编队队形。

领航-跟随无人艇编队控制中，收敛速率是一个重要的控制指标。早期的文献，针对一阶多智能体系统的线性一致性拓扑，提出了代数连通图的概念，并运用渐进收敛算法证明了其有效的收敛性。然而，渐进收敛算法存在其自身的劣势，即收敛时间是不可预测的，这也导致了系统稳定性的不可预测。相比于此，随后的研究更多采用有限时间收敛算法，求解单智能体或者多智能体编队的收敛性问题，该算法极大地改善了以往算法的跟踪精度和收敛速度。近几年，作为有限时间算法的扩展，固定时间控制算法逐渐被引入多智能体编队控制领域。固定时间控制算法能够实现有限时间收敛，并且其收敛时间的上界可以通过数学方法计算得到。后来的研究分别运用固定时间算法在一阶、二阶以及高阶多智能体系统中尝试应用，并证明了其相比于有限时间控制策略的优越性。

领航-跟随无人艇编队系统中，编队控制的稳定性将会受到复杂的外界环境扰动(主要体现在水域环境中风、浪、涌的干扰)影响，给水面无人艇稳定性控制带来了极大的困难。为了处理复杂的外界扰动，以往主要采用了如下几种控制方法对扰动进行处理，如非线性扰动观测器、降维扰动观测器等。近些年，有限时间扰动观测器(Finite-timeDistribute Observer,FDO)技术逐渐成为研究热点，并对FDO进行了尝试应用，并取得了显著的效果。相比于传统的扰动观测器，有限时间扰动观测器能够对扰动实现快速、高效的辨识。

渐进收敛算法存在其自身的劣势，即收敛时间是不可预测的，这也导致了系统稳定性的不可预测；有限时间收敛算法虽然极大的改善了以往算法的跟踪精度和收敛速度，但也无法求得收敛时间以往主要采用了如下几种控制方法对扰动进行处理，如非线性扰动观测器、降维扰动观测器等。其存在无法对系统复杂扰动实现快速、高效的辨识。

发明内容

根据现有技术存在的问题，本发明公开了一种基于有限时间扰动观测器的固定时间编队控制方法，包括以下步骤：

S1：建立领航无人船和跟随无人船的动力学和运动学模型；

S2：建立领航无人船子系统的期望轨迹模型，结合积分滑模面，设计领航无人船子系统的固定时间跟踪控制器以实现领航无人船轨迹控制；

S3：采用反步法设计跟随无人船子系统的虚拟速度，来确定领航无人船和跟随无人船之间的位置误差,并通过设计跟随无人船的跟踪控制器调整领航无人船和跟随无人船之间的跟踪误差；