无人船路径跟随控制方法综述.docx

无人船路径跟随控制方法综述
无人船路径跟随控制方法综述
摘要：
无人船路径跟随控制是无人船自主航行的关键技术之一，其主要目标是使无人船能够按照预定的航线自主航行，并能在遇到障碍物或变化的环境中做出相应的调整，以保证航行的安全和稳定。本论文将综述当前无人船路径跟随控制方法的研究现状和发展趋势，包括基于经典控制方法、模型预测控制方法、模糊控制方法和深度学习方法等。
一、引言
无人船是指没有船员操控的船只，其自主航行技术已经取得了长足的发展。路径跟随控制是无人船自主航行的核心技术，主要包括路径规划和路径跟随两个方面。路径规划是指根据航行任务和环境条件，确定无人船的有效航行路径；路径跟随是指无人船按照预定的路径进行自主航行，并在遇到障碍物或变化的环境中调整航行。
二、基于经典控制方法的路径跟随控制
基于经典控制方法的路径跟随控制方法主要包括比例积分微分（PID）控制和自适应控制。PID控制是一种简单且广泛应用的控制方法，其适用于一般的无人船路径跟随控制任务。自适应控制是指根据无人船的动态特性和环境条件，自动调整控制参数以提高路径跟随的性能。
三、模型预测控制方法
模型预测控制（MPC）是一种基于未来状态预测的控制方法，其适用于无人船路径跟随控制问题。MPC通过建立无人船的动力学模型，预测未来的路径和航向，并优化控制策略，以实现优化的路径跟随性能。
四、模糊控制方法
模糊控制方法适用于复杂环境和模糊输入输出的系统控制问题，可以有效地应用于无人船路径跟随控制。模糊控制方法通过建立模糊控制规则库，将模糊的输入转化为模糊的输出，使无人船能够依据模糊规则进行路径跟随。
五、深度学习方法
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，通过建立深度神经网络模型，能够对大量的数据进行学习和分析。深度学习方法在无人船路径跟随控制中的应用主要是通过对海洋环境数据进行学习，预测未来的路径和航向，并实现路径跟随控制。
六、综合分析
基于经典控制方法的路径跟随控制简单有效，但对于复杂环境和非线性系统的控制问题有一定的局限性；模型预测控制方法具有优化路径跟随性能的能力，但需要建立精确的动力学模型；模糊控制方法适用于模糊输入输出的系统，但对于复杂环境的建模和控制规则的设计较为困难；深度学习方法可以对海洋环境数据进行学习和分析，但数据需求较大。
七、发展趋势
随着无人船技术的不断发展，路径跟随控制方法也将继续完善和发展。未来的研究方向主要包括路径规划和路径跟随的协同、多传感器融合的路径跟随控制、增强学习方法在路径跟随控制中的应用等。
八、结论
无人船路径跟随控制是无人船自主航行的关键技术之一，其研究方法涉及了经典控制方法、模型预测控制方法、模糊控制方法和深度学习方法等。各种方法在不同环境和任务下均具有一定的优缺点，综合选择和应用不同的方法可以提高无人船的路径跟随性能。
参考文献：
[1]王xx,无人船路径跟随控制方法研究,博士论文,XX大学,2018.
[2]张xx,基于深度学习的无人船路径跟随控制模型研究,硕士论文,XX大学,2019.
[3]ChenXX,LiXX,Pathfollowingcontrolforunmannedsurfacevehicles:Ahybridapproachusingfuzzyandadaptivemethods,OceanEngineering,2020,10(1016):101889.