基于LOS+PID的无人船行驶路径跟踪控制

为了提高无人船行驶路径跟踪控制精度,提出一种基于改进视线(LOS)算法与改进比例-积分-微分(PID)控制的无人船行驶路径跟踪控制方法。通过采用粒子群优化(PSO)算法优化PID控制器对无人船航向进行跟踪,采用自适应接纳圆改进LOS算法对无人船航迹进行跟踪,以实现无人船行驶路径的跟踪控制。仿真结果表明:所提方法在有干扰情况下,平均舵角、平均误差、平均航速分别为0.40°、12.36 m、1.84 m/s;在无干扰情况下,平均舵角、平均误差、平均航速分别为0.17°、5.22 m、1.06 m/s,具有良好的跟踪控制精度和速度。

深度学习技术在航迹控制系统中的应用

研究深度学习技术在航迹控制系统中的应用,实现航迹智能、精确控制,以适应复杂多变环境和任务需求。利用LOS算法确定船舶航行期望航向角、航迹误差,在融合船舶模型采集的船舶状态信息后,得到航迹跟踪控制的状态变量,将其输入到基于MDP模型的航迹控制器中,将最高长期累积回报作为目标,利用卷积神经网络对控制器训练,学习给定状态到执行动作之间的映射关系,以获得使船舶按照预定航迹行驶的最优舵角动作值,实现航迹精准跟踪控制。实验结果表明,该系统所用控制器经过150回合训练,即可实现航迹数据规律的精准捕捉,具有突出学习能力;干扰工况下,该系统也可使船舶沿期望航迹航行,航迹控制效果显著。

城市作战环境中可视性算法研究及模型构建

城市可视性在城市作战中具有重要的作用,可视性情况是指挥员必须要考虑的作战要素之一。首先从城市作战行动、武器装备运用和作战人员三个方面探讨了可视性对城市作战的影响,研究了基于城市RSG高程数据的LOS可视算法、平面视域算法,并扩展到立体视域计算,利用三维视球法建立了城市可视性衡量的指标模型,提出城市作战可视性专题图的设计思路,分别以观察哨、城市可视性分布为例,制作了专题图实例。

无人艇自主靠泊控制系统设计

针对无人艇自主靠泊控制问题,设计无人艇自主靠泊控制系统。以STM32单片机作为主控制器,基于CAN总线设计传感器采集处理系统,采用模糊LOS算法计算靠泊路径的视线角并将其作为期望航向,结合双闭环串级PID控制算法完成无人艇航向控制,从而实现无人艇的自主靠泊控制。最终通过自主靠泊实艇实验,验证无人艇自主靠泊控制系统能够控制无人艇沿着指定靠泊路径到达指定泊点,且靠泊路径跟踪平均误差小于1 m,满足无人艇的自主靠泊需求。

时变漂角下USV直线路径跟踪控制器设计与验证

为了解决"蓝信"号无人水面艇在真实海洋环境中的直线路径跟踪的精确控制问题,在考虑到实际航行中存在时变漂角的情况下,设计并验证了一种基于LOS制导算法的无人水面艇直线路径跟踪控制方法。以"蓝信"号无人水面艇的操纵运动模型及辨识的参数为基础,将LOS制导算法与模糊自适应PID航向跟踪控制相结合,设计了一种考虑时变漂角的无人水面艇直线路径跟踪控制器,仿真结果验证了该方法的可行性。最后,通过蓝信号无人水面艇在大连海事大学凌水校区外部海域的实船实验,验证了该方法应用在实际工程中的正确性和有效性,降低了真实海洋环境下实际航迹跟踪过程中时变漂角对航迹跟踪控制精度的影响。

无人艇自适应路径跟踪控制器的设计与验证

针对航行环境和船速变化下的无人艇路径跟踪控制问题,本文提出了一种基于变增益内模控制方法的无人艇自适应路径跟踪控制器。结合状态空间型船舶线性数学模型、差分GPS和电子罗经的数据实现对无人艇操纵响应模型的在线参数估计;建立基于变增益内模控制方法的无人艇艏向控制器,并根据计算出的无人艇操纵性指数在线调节控制器的参数;利用Line-of-Sight(LOS)制导算法设计并实现无人艇的自适应路径跟踪控制器。实船实验结果表明:在实际的航行环境中,该自适应路径跟踪控制器具有良好的控制性能。