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题名基于动态矩阵方法的欠驱动AUV运动控制研究
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作者
王晓鸣
田奇睿
陈凯
张桐瑞
忻加成
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机构
天津科技大学机械工程学院
天津瀚海蓝帆海洋科技有限公司
天津市深远海智能移动勘测装备研发重点实验室
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第20期80-86,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFC1521704)。
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文摘
为解决欠驱动自主水下机器人(AUV)在航行过程中的控制问题,提高其抵抗外部干扰的能力,设计一种新型控制器,该控制器以模型预测控制策略中的动态矩阵控制(DMC)方法为主回路控制器,其目的是通过模型预测与反馈校正的特点使AUV获得良好的跟踪能力。此外,副回路控制器采用频率较高的增量式PID的控制方法,通过优化模型预测向量,设计模型调控参数,最终获得反应速度良好的内回路控制器,其作用是快速抑制突发性扰动。最后,将此控制器应用于AUV首向与深度的仿真实验中,通过仿真实验,验证了该控制器不仅能够满足AUV的控制需求,同时在面对外部时变干扰时具有较好的鲁棒性。
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关键词
自主水下机器人
动态矩阵控制
PID
串级控制
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Keywords
autonomous underwater vehicle
dynamic matrix control
PID
cascade control
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于SVM的航位推算误差补偿
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作者
李鑫
王晓鸣
武建国
赵基伟
忻加成
陈凯
张彬
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机构
天津科技大学机械工程学院
天津瀚海蓝帆海洋科技有限公司
天津市深远海智能移动勘测装备研发重点实验室
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出处
《水下无人系统学报》
2024年第6期1009-1017,共9页
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基金
国家重点研发计划项目(2020YFC1521704)。
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文摘
在使用机器学习方法对自主水下航行器(AUV)航位推算进行误差补偿时,通常采用神经网络算法。但神经网络需要大量的训练样本才能达到稳定的训练结果。为了解决此问题,文中对支持向量机(SVM)在航位推算的误差补偿问题进行研究。利用SVM训练出误差补偿模型,对航位推算进行误差补偿,提高了导航精度。误差补偿模型选取AUV的俯仰角、横滚角和航向角,多普勒计程仪(DVL)对地的前向、右向和天向速度以及航位推算时间等7个参数作为输入参数,以全球卫星定位系统(GPS)和惯导+DVL组合提供的经纬度与航位推算的经纬度差作为模型的输出,训练出误差补偿模型。对比神经网络算法,在数据量较少的前提下,SVM训练模型和神经网络训练模型的相对误差分别为0.28%和0.93%。进而通过湖上试验得出,SVM训练模型能够将航位推算的相对误差控制在0.5%内。
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关键词
自主水下航行器
航位推算
支持向量机
误差补偿
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Keywords
autonomous undersea vehicle
dead reckoning
support vector machine
error compensation
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分类号
TP630.33
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U666.1
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名改进型自抗扰在ROV位姿控制中的应用
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作者
王翻
武建国
王晓鸣
梁胜国
王顺
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机构
河北工业大学机械工程学院
天津瀚海蓝帆海洋科技有限公司
天津市深远海智能移动勘测装备研发重点实验室
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第18期91-98,共8页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFC1521704)。
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文摘
为提高水下机器人(ROV)在水域环境中的位姿控制能力,结合传统自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)策略中fal函数在分段处过渡不够平滑的特点,提出一种新型非线性函数,用以改进传统fal函数。利用双曲正切函数在原点附近单调递增且连续光滑的特征,通过多项式拟合的方法构建出非线性函数sfal函数,然后使用李雅普诺夫方法对sfal函数进行稳定性分析,基于sfal函数给出扩张状态观测器的一般形式,并由此设计改进的ADRC控制器,通过对控制对象ROV搭建数学模型,利用Matlab/Simulink对系统的输出进行仿真与数值分析。最后,在ROV平台上进行对比实验,实验结果表明,改进型自抗扰控制能够有效抑制系统响应的超调量,并提升ROV位姿状态的抗扰能力。
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关键词
自抗扰控制
水下机器人
扩张状态观测器
姿态控制
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Keywords
active disturbance rejection control
remotely operated vehicle
extended state observer
pose control
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名水下声呐惯性系统定位研究
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作者
王波
武建国
王晓鸣
田奇睿
李鑫
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机构
河北工业大学机械工程学院
天津瀚海蓝帆海洋科技有限公司
天津科技大学机械工程学院
天津市深远海智能移动勘测装备研发重点实验室
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第13期146-149,共4页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFC1521704)。
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文摘
为应对传统声呐惯性系统在弱纹理水下环境中定位精度较低的问题,提出将声呐惯性滤波里程计应用于水下声呐惯性系统定位。依据声呐成像原理对声呐图像进行特征提取,运用迭代最近点算法(ICP)进行特征匹配。通过将点云匹配结果与IMU数据融合,提升状态估计的稳定性。这种方法使用IMU数据进行状态预测,并以声呐ICP匹配结果作为观测进行状态更新。最后将该滤波里程计与ICP顺序匹配结果一起纳入图优化框架进行位姿优化。试验表明,相比于传统方法,该方法的定位精度更高,能适应弱纹理环境。
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关键词
声呐惯性定位
滤波里程计
迭代最近点算法
点云匹配
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Keywords
sonar inertial positioning
filter odometer
iterative nearest point algorithm
point cloud matching
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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