无人艇轨迹跟踪智能预测控制研究

作     者：翁昱 

作者单位：江苏科技大学 

学位级别：硕士

导师姓名：曾庆军

授予年度：2023年

学科分类：08[工学] 082402[工学-轮机工程] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 0824[工学-船舶与海洋工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：无人艇 轨迹跟踪 组合导航 BP神经网络 智能预测控制 

摘      要：无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)作为一种智能化的水面无人运动平台,因其具有小巧、轻便等特点,在湖泊监测、水文调查等领域发挥着日益重要的作用。本文以自主研制的鱼雷状小型无人艇为研究对象,为了解决无人艇轨迹跟踪时,艇载导航系统存在GPS信号失锁的情况,对GPS信号失锁环境下无人艇轨迹跟踪组合导航方法进行研究;针对无人艇航行时存在精度保持难和轨迹跟踪控制难的问题,开展无人艇轨迹跟踪智能预测控制研究。主要内容如下:首先,阐述了无人艇和轨迹跟踪技术的国内外研究现状,并对鱼雷状小型无人艇的本体结构和控制系统进行设计,完成艇载设备选型,设计了鱼雷状小型无人艇轨迹跟踪控制方案。然后,针对无人艇轨迹跟踪时,艇载导航系统受树木、桥梁等遮挡存在GPS信号失锁的情况,建立无人艇组合导航自适应卡尔曼滤波(Adaptive Kalman Filter,AKF)模型,提出了一种基于BP神经网络的辅助组合导航方法。在GPS信号锁定时,利用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络初始权值和阈值并对其进行在线训练;在GPS信号失锁时,采用训练好的BP神经网络预测GPS信号,经自适应卡尔曼滤波算法计算最优状态估计值,通过仿真实验验证了本文提出的方法能有效提高组合导航系统数据融合精度。其次,为了解决无人艇航行时,易受外界环境干扰存在精度保持难和轨迹跟踪控制难的问题,建立无人艇数学模型,提出了一种基于智能预测控制的无人艇轨迹跟踪方法。在预测控制滚动优化过程中,利用改进的粒子群算法对性能指标函数进行寻优求解,提高了控制器的计算精度。仿真实验表明,本文提出的无人艇轨迹跟踪控制方法有较高的跟踪精度。最后,研制了鱼雷状小型无人艇控制系统并开展相关的实验及分析。研制工作包括控制系统硬件和软件设计,其中硬件设计部分包括电路原理图设计和电路板绘制,软件设计部分包括水面监控软件设计和下位机系统驱动程序编写;在对各模块功能调试之后,完成无人艇样机的组装并进行实验,实验环节包括陆上联调、水池实验和轨迹跟踪湖试实验,实验结果表明鱼雷状小型无人艇控制系统运行稳定、跟踪性能良好。