一种基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115951581A(43)申请公布日2023.04.11(21)申请号202310018545.4(22)申请日2023.01.06(71)申请人江苏科技大学地址212100江苏省镇江市丹徒区长晖路666号(72)发明人戴晓强李昂黄鑫曾庆军王莹(74)专利代理机构南京经纬专利商标代理有限公司32200专利代理师徐澍(51)Int.Cl.G05B13/04(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图3页(54)发明名称一种基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法，包括如下步骤：步骤1：构建欠驱动水面高速无人艇的基础模型和坐标系；步骤2：在制导方法中，结合当前船速通过动态视线法对LOS前视园半径进行优化，在优化后的LOS前视园半径基础上结合横侧偏差率获取期望航向角；步骤3：在EMPC控制器离线状态中，通过白鹭群优化算法，对离线状态下的各个状态分区进行最优控制律求解，得到各个状态分区及对应分区上的线性控制律；步骤4：在EMPC控制器在线状态中，通过可达分区查找法查找步骤3中获得的对应分区上的线性控制律，控制无人艇运行跟踪上最后一个期望路径点，完成跟踪。本发明提升了控制精度，减小了横侧偏差，提高了制导参数的自适应能力。CN115951581ACN115951581A权利要求书1/2页1.一种基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建欠驱动水面高速无人艇的动力学模型、运动学模型、固定坐标系、无人艇载体坐标系；步骤2：在制导方法中，结合当前船速通过动态视线法对LOS前视园半径进行优化，在优化后的LOS前视园半径基础上结合横侧偏差率获取期望航向角，并根据实际航向角获得偏向角；步骤3：在控制方法的EMPC控制器离线状态中，通过白鹭群优化算法，对离线状态下的各个状态分区进行最优控制律求解，得到各个状态分区及对应分区上的线性控制律；步骤4：在控制方法的EMPC控制器在线状态中，通过可达分区查找法查找步骤3中获得的对应分区上的线性控制律，用查询到的线性控制率控制无人艇运行，直至无人艇跟踪上最后一个期望路径点，完成跟踪控制过程。2.如权利要求1所述的基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤1中，所述欠驱动水面高速无人艇的动力学模型中的干扰模型包括：风干扰力模型、浪干扰力模型、流干扰力模型，具体公式为：T式中，[u，v，r]表示无人艇的速度量,这里用mii(1，2，3)表示为无人艇惯性水动力为USV在加速过程中受到周围水流惯性产生的力，具体表示为d11＝‑Xu，d22＝‑Yv，d33＝‑Nr为水动力阻尼系数；τX为纵向推力，τN为回转力，τwX为纵向干扰力，τwY为横向干扰力，τwN为回转干扰力。3.如权利要求2所述的基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，所述风干扰力模型为：‑1式中，为相对风速，γR＝tan(uR/vR)为相对速度，CX、CY为推力系数；CN为力矩系数；ρw为空气密度；AT、AL分别为横向纵向投影面积；L为无人艇总长度；VR为风速。4.如权利要求2所述的基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，所2CN115951581A权利要求书2/2页述浪干扰力模型为：式中，ρ为海水密度，χ为遭遇角，m为海浪谱频率的分割数量，Xb，Yb，Nb为试验系数，为海浪的波面方程，为波长。5.如权利要求2所述的基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，所述流干扰力模型为：T式中，FHr＝‑C(vr)vr‑D(vr)vr为海流干扰后的流体作用力，vr＝[u+uc，v+vc，r]为水面无人艇运动对水流的相对速度的投影；FH＝‑C(v)v‑D(v)v为流体相对运动而产生的作用力。6.如权利要求1所述的基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤2中，通过当前船速对LOS前视园半径进行优化的公式如下：‑λURK＝eL+ekL式中，RK为LOS前视圆半径；et为水面无人艇当前时刻距离期望航线的垂向距离；U为当前航速；在优化后的LOS前视园半径基础上结合横侧偏差率获取期望航向角的具体公式如下：式中，7.如权利要求1所述的基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，所述白鹭群优化算法中的判别条件为：3CN115951581A说明书1/11页一种基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法技术领域[0001]本发明涉及高速无人艇控制技术领域，具体涉及一种基于改进EMPC的高速无人艇路径跟踪控制方法。背景技术[0002]路径跟踪技术作为无人艇安全、自主、精准和快速完成各项任务的