基于高增益观测器的AUV水平面轨迹跟踪控制

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1701-0283

计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (11): 26-30.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1701-0283

基于高增益观测器的AUV水平面轨迹跟踪控制

杨泽文1，2，贾鹤鸣1，宋文龙1，朱传旭1，周佳加2，李元1

1.东北林业大学机电工程学院，哈尔滨 150040
2.哈尔滨工程大学自动化学院，哈尔滨 150001

出版日期:2017-06-01 发布日期:2017-06-13

Horizontal trajectory tracking control of AUV based on high gain observer

YANG Zewen1，2, JIA Heming1, SONG Wenlong1, ZHU Chuanxu1, ZHOU Jiajia2, LI Yuan1

1.College of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry University, Harbin 150040, China
2.College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China

Online:2017-06-01 Published:2017-06-13

摘要/Abstract

摘要： 通过研究欠驱动自治水下机器人（AUV）在水平面的运动规律，针对欠驱动AUV水平面轨迹跟踪控制中的非完整约束、模型中的耦合性和非线性、海流干扰、跟踪精度问题进行了深入的研究，运用高增益观测器结合反步控制方法对欠驱动AUV轨迹跟踪进行有效控制。定义了AUV的地面坐标系和船体坐标系，并完成了地面坐标系向船体坐标系的转换，建立了欠驱动AUV的水平面运动学模型和动力学模型。为欠驱动AUV所提出的高增益观测器结合反步控制方案，在保证跟踪系统稳定性的前提下，可以有效地提高跟踪精度，能够消除外界干扰对控制效果的影响，并使得控制输入满足实际工程的应用约束条件。控制方法的稳定性均采用Lyapunov稳定性理论加以证明，并通过数值仿真验证了所设计控制器的有效性。

关键词: 欠驱动自主水下航行器（AUV）, 高增益观测器, 反步法, 水平面, 轨迹跟踪

Abstract: In this paper, through the study of underactuated AUV in horizontal plane motion, according to the plane trajectory tracking control of AUV in nonholonomic constraints, the model of coupling and nonlinear, current interference and the accuracy of the tracking problem is studied, using high gain observer backstepping control method for underactuated AUV trajectory tracking control. The AUV ground coordinate system and the hull coordinate system are defined, and the conversion of the ground coordinate system to the hull coordinate system is complete. The kinematic model and dynamic model of the horizontal plane of the under actuated AUV are established. The underactuated AUV proposes a high gain observer backstepping control scheme, under the premise of ensuring the stability of the tracking system, can effectively improve the tracking accuracy, can eliminate the influence of interference on the control effect, and makes the control input to meet practical engineering constraints. In this paper, the stability of the control method is proved by Lyapunov stability theory. The effectiveness of the designed controller is verified by numerical simulation.

Key words: underactuated Autonomous Underwater Vehicle（AUV）, high gain observer, backstepping method, horizontal plane, trajectory tracking

杨泽文1，2，贾鹤鸣1，宋文龙1，朱传旭1，周佳加2，李元1. 基于高增益观测器的AUV水平面轨迹跟踪控制[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(11): 26-30.

YANG Zewen1，2, JIA Heming1, SONG Wenlong1, ZHU Chuanxu1, ZHOU Jiajia2, LI Yuan1. Horizontal trajectory tracking control of AUV based on high gain observer[J]. Computer Engineering and Applications, 2017, 53(11): 26-30.

[1]	惠小健. 任意初态下的工业机器人迭代学习控制[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 261-265.
[2]	王银，张灏琦，孙前来，李小松，孙志毅. 基于自适应MPC算法的轨迹跟踪控制研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(14): 251-258.
[3]	陈国生，江磊，李涛. 四旋翼无人机轨迹跟踪的容错控制[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(24): 259-264.
[4]	蒋云彪，郭晨，于浩淼. 自主水下航行器的鲁棒自适应姿态控制算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(17): 266-270.
[5]	郭林，孙青林，陈赛，陈增强，贾洪琛. 基于实时多任务操作系统的动力翼伞系统设计[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(16): 227-234.
[6]	曾德伟，吴玉香，王聪. AUV深度的神经网络辨识和学习控制仿真研究[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(6): 258-263.
[7]	严浙平1，杜朋洁1，侯恕萍2，赵继成1. 面向动目标围捕的Multi-UUV编队协调控制研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(9): 46-51.
[8]	杨剑锋，张翠，张峰. 机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(9): 82-86.
[9]	许凡1，白瑞林1，过志强2，闫文才1. SCARA机器人模糊自适应滑模控制[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(22): 48-52.
[10]	贠今天1，2，孟宪全1，2，桑宏强2，杨向红2. 实时上肢参数辨识的康复机器人力控制研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(17): 233-237.
[11]	金娟，王耀南. 基于模糊CMAC的移动机器人轨迹跟踪控制[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(1): 54-58.
[12]	李龙1，白瑞林1，吉峰2，郭新年1. 结构光视觉引导的轨迹跟踪系统的标定技术[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(16): 259-264.
[13]	李树荣1，马慧超1，矫德余2. 基于反步法的移动机器人鲁棒跟踪控制[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(8): 266-270.
[14]	张扬名1，刘国荣1，2. 一种新型的移动机器人轨迹跟踪控制方法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(23): 257-260.
[15]	裴九芳1，2，王海1，2，许德章1，2. 基于迭代学习控制的移动机器人轨迹跟踪控制[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(9): 222-225.

基于高增益观测器的AUV水平面轨迹跟踪控制

Horizontal trajectory tracking control of AUV based on high gain observer

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