[发明专利]一种自适应边界层水面无人艇控制导引方法

摘要

本发明属于控制领域，具体涉及一种自适应边界层水面无人艇控制导引方法。包括神经网络离线训练，初始化算法控制参数，获取规划点及传感器信息，判断规划点是圆弧还是直线，根据当前水面无人艇至目标点距离(若为圆，则为已完成的跟踪角度)，通过安全阈值观测器判断是否达到目标点，如果到达目标点，则将上一个目标点删除，再跳至步骤5，否则输出期望航向和期望航速。本发明通过自适应边界层在LOS算法中引入航速的考虑，提高其跟踪响应速度，利用双曲正切修正器优化LOS算法的跟踪控制精度。同时本算法采取模块化设计，不论是自适应边界层中的水面无人艇制动长度神经网络，速度优化层还是基于向量场改进的圆弧导引策略，都能够运用在其他算法中。

主权项

1.一种自适应边界层水面无人艇控制导引方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1、收集对当前速度制动长度有影响的参数，包括航速、海风的风速与风向、海流的流速和流向、波浪的波高与波长及波向，制动长度五个体系指标，并对这五个体系指标进行识别与处理以及无量纲化；步骤2、采用水面无人艇制动长度神经网络对所述的五个体系指标进行训练，然后对其进行泛化验证；步骤3、初始化双曲正切修正器，需要初始化的控制参数为tanh系数，增益系数，收敛半径；其中，δ表示横侧偏差，k_tanh表示tanh系数，ξ表示增益系数，表示收敛半径，横侧偏差越接近0，k_tanh越影响收敛速度；k_tanh越大，收敛速度越慢；ξ抑制横侧偏差的振荡，同时也会降低收敛速度，影响收敛速度的快慢，过大会增加横侧偏差的超调；步骤4、通过传感器获取水面无人艇当前位姿势，包括航速V，航向角χ，经度Lat，纬度Lon，以及海洋环境信息，通过规划系统获取规划路径p(p₁,p₂,......,p_n)；步骤5、根据当前给出的规划点，判断跟踪直线还是圆，如果是直线则跳至步骤七，如果是圆则跳至步骤八；步骤6、根据当前目标点p₁和上一个目标点p₀，求解期望艏向其中，χ_p为期望路径与正北坐标系的夹角，为前视距离，v,u分别表示横荡速度和纵荡速度，由航向角和航速确定；步骤7、根据当前目标点p₁即圆心，跟踪方向ζ以及跟踪半径r，求解期望艏向其中，k_c为控制参数，k_c越大，越能抑制超调，同时抑制振荡，当过大会令横侧偏差存在静态误差；χ_orbit为舰体和圆心的连线与正北坐标系的夹角，ζ为跟踪方向，若ζ＝1则顺时针跟踪，反之亦然；步骤8、根据航速V，以及传感器得到的环境信息，通过水面无人艇制动神经网络预测其制动距离，得到当前规划路径的边界层，然后结合当前边界层和制动距离得到期望速度其中，u_max为最大航速，u^*为最优航速；步骤9、根据当前水面无人艇至目标点距离，对比安全阈值ε，判断是否达到目标点，若为圆，则为已完成的跟踪角度；如果到达目标点则删除上一个目标点，并跳至步骤5；否则，输出期望航速和航向。