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无人帆船行为学习与轨迹跟踪控制和规划
| 论文题名： | 无人帆船行为学习与轨迹跟踪控制和规划 |
| 关键词： | 无人帆船;轨迹跟踪;路径规划;数据驱动;模型预测控制;随机搜索树 |
| 摘要： | 海洋战略的重要性逐年提高，对海洋环境的勘测侦查成为各沿海国家的必要任务之一，因而水面无人航行器的研发需求迫切。水面航行器在执行远洋侦查、水文观测、资源勘探等多种任务时，由于任务航程远、工作时间长，要求航行器能耗尽可能地低。帆船以自然风为驱动，在能耗方面具有巨大优势。因此无人帆船的制导规划和运动控制问题成为水面无人航行器的研究热点。 但是由于帆船的特殊结构，其动力学模型有别于常规无人艇，而且部分模型结构与参数难以直接得到；同时，由于风力和环境约束，其速度的大小和方向难以控制，这给帆船的自主化和无人化带来了挑战。本文针对上述问题，采用高斯模型的预测控制方法，进行了帆船航向控制，运用概率势场与快速随机搜索树方法，设计了针对帆船的路径规划，具体研究内容如下： 在航向控制器的研究中，针对帆船数学模型复杂、参数确定困难，以及纯误差反馈控制器调节时间过长等问题，提出了一种基于数据驱动建模的帆船航向控制器。通过采集航行数据，利用高斯过程模型预测帆船状态。并针对由于数据缺陷导致的预测误差问题，提出了一种带有自适应权重项的模型预测控制方法，能够根据航向偏差自动调整参数权重，减小控制偏差。同时设计了视线制导方法，实现路径跟踪。结果表明，本文设计的航向控制器可以在对象参数未知的情况下，有效地控制帆船航向，并且与其他常规控制方法如PID相比，具有更快地响应速度和调节时间。 在路径规划问题中，针对帆船的航行约束和速度限制，以及不均匀风场地图中路径较难获得等问题，根据帆船的速度极曲线，提出了一种基于概率势场的改进型快速随机搜索树(RRT)方法。其在具备RRT随机性搜索特点的同时，能够根据帆船的速度特性依概率针对性的探索路径，快速得到帆船在非均匀的风场环境下的有效次优航行路线。通过多次实际风场的规划实验，平均计算结果表明，所提出的基于概率势场的RRT路径规划方法与常规A*方法和其他RRT的改进型方法相比，具有更快地计算速度和更短地规划航行时间。 最后在ROS系统中搭建了对应控制系统。在Gazebo中建立帆船模型，添加了相应的传感器与执行器。根据本文提出的航向控制器，通过采集航行数据，搭建了仿真控制系统，并设计了操控和数据显示界面。实验证明，所设计的系统能够实现未知帆船对象的精确航向控制以及航行状态和轨迹的展示。并且所搭建的ROS控制系统也为实际的航行实验提供了可能。 |
| 作者： | 东煜秦 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 齐洁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东华大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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