融合A^(*)与DWA算法的水面船艇动态路径规划

为解决水面船艇路径规划同时要求全局最优、实时避障和航迹安全可靠的问题,提出了一种基于融合A^(*)算法与动态窗口算法(DWA)的水面船艇路径规划方法。首先通过引入启发函数动态加权策略,提高A^(*)算法的搜索效率;然后综合考虑水面船艇的运动特性,采用一种路径转角节点角度削弱策略,减少转角,缩短全局路径长度;最后,基于全局因素影响与航迹安全约束对DWA算法的轨迹评价函数进行改进,并以全局路径提供子目标点引导DWA算法进行局部规划的方式完成算法融合。实验结果表明,融合算法相比于现有算法的总转向角度分别减少了45.6%、46.0%,验证了融合算法的有效性与可行性,并且相较于其他传统算法更具优越性。

基于遗传优化的水面无人船艇神经网络智能控制

利用GA智能优化算法和RBF神经网络逼近算法设计了一种USV运动滑模理想跟踪控制方法.首先利用改进的遗传算法对RBF网络参数进行在线寻优以进而提高其逼近性能.其次,将学习速度较快的局部RBF神经网络对滑模控制设计中存在的船舶运动系统函数不确定项进行逼近,使得由于滑模面的不间断切换引起的控制输入抖振问题得到有效地解决.对比实验说明了在同等条件下,上述智能控制系统稳定时间更快,超调量更小,以及输入舵角更平滑.

考虑浮绳联结的双无人船艇系统协同控制策略研究

针对青岛等海域浒苔泛滥成灾的问题,开展了由浮绳柔性连接两艘水面无人船艇构成的双无人船艇系统协同控制策略研究,通过双无人船艇系统清扫浒苔,并将其拖运至海岸。考虑系统中的无人船艇动力、浮绳力矩和水流产生的干扰力矩,建立了欠驱动无人船艇三自由度动力学模型,提出了基于距离的包含编队和跟踪两个模式的协同控制策略。双无人船艇系统作业时,结合系统受力、距离关系等智能选择合适的协同模式。相比于其他类似控制策略,本文控制策略的稳定性明显提高并拥有一定的抗干扰能力。仿真实验给出双无人船艇协同控制系统可胜任浒苔清扫任务,证实了上述控制策略的有效性。