[发明专利]一种基于DMHE和DMPC的无人船协同目标跟踪控制方法

说明书

本发明涉及一种基于DMHE和DMPC的无人船协同目标跟踪控制方法，属于工业自动控制和海洋工程领域。本发明主要用于多无人船协同目标跟踪控制，首先建立无人船的运动学和动力学模型，目标运动模型以及量测模型，之后设计基于无迹卡尔曼滤波的有限时域MHE算法，解决了到达代价估计问题和单个无人船对目标的估计问题，接着根据上述到达代价的估计方法，通过邻居节点间信息交流，设计DMHE算法，解决多无人船对目标的协同估计问题，最后根据目标估计的位置信息以及邻居节点位置信息交流，设计DMHE算法，解决多无人船协同目标跟踪控制问题。

技术领域

本发明设计属于工业自动控制和海洋工程领域，具体涉及一种基于DMHE和DMPC的无人船协同目标跟踪控制方法。

背景技术

随着传感器、计算机、通信、网络化系统等技术迅猛发展，具有先进制导、导航和控制(Guidance,Navigation and Control,GNC)功能的无人船，逐渐引起了人们的重视。无人船是一种无需人员干预，可以在各种复杂的环境中执行任务，具有高度非线性动力学特性的水面运载工具。它的优势在于结构简单、用途广泛、操作方便、自主性强、释放和回收较为快捷、能避免未知领域人为操作风险，因此在军事和民用领域都有广泛应用。

无人船进行目标跟踪任务时会面临环境复杂多变和任务复杂多样的情况，而单无人船在进行大范围目标跟踪任务时，容易受到自身航程和通信距离限制，使得活动范围有限，工作效率低，对于环境的感知能力较差。多无人船协同目标跟踪可以充分利用系统中某些无人船的高精度信息，使得装备较差的无人船获得更好的跟踪效果；同时，多无人船活动范围更大，对目标的搜索范围更广。

多无人船协同作业包括集中式和分布式两种模式。集中式模式要求中央节点与所有无人船通信，这种模式的好处在于信息获取比较丰富，整体系统协同效果比较好。但是一旦中央节点出现故障，那么整个系统也会随之陷入瘫痪，并且如果系统维度过大，带来的中心节点计算量和通信量也会很高，影响时效性和容错性。而分布式模式中无人船只需要与邻居节点交换信息，通信压力小，时效性高，增强了系统可维护性和灵活性。因此，使用分布式模式实现多无人船的协同控制是一种可靠方法。

目前在对目标的协同估计方面，虽然基于卡尔曼滤波的分布式协同估计方法取得了较好的估计效果(如Distributed Kalman filtering based on consensusstrategies,IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2008,26(4):622-633.)，但是由于这种方法无法处理以约束形式存在的过程噪声，因此在实际估计过程中可能会出现不合理的估计结果。同时，也未能考虑到目标估计的优化性能(如DistributedKalman filter using weighted averaging,Proc.of the International Symposium onMathernatical Theory of Network,2006:1-6.)。在目标的协同跟踪控制方面，目前的大多数方法都不考虑协同编队控制的优化效果和控制过程中无人船推力和转矩的约束(如Cooperative target tracking control of Multiple Robots,IEEE Transactions onIndustrial Electronics,2012,59(8):3232–3240.)。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于DMHE和DMPC的无人船协同目标跟踪控制方法。

技术方案

一种基于DMHE和DMPC的无人船协同目标跟踪控制方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：建立编队系统中无人船i的运动学和动力学模型：