USV(Unmanned Surface Vessels)研究概况和发展趋势
USV研究概况和发展趋势
1. Guidance
优化算法:evolutionary algorithms(EA)、genetic algorithm(GA)
缺点:难以实现实时优化计算
启发式算法:A* search algorithm、modified version of A*
缺点:对计算性能和存储量要求难以实现快速机载运算。
避障算法:path replanning approach based on the level set method.
Angular rate-constraints Theta*(ARC-Theta*) to regenerate path in real-time.
Optical-flow based approach to provide local reactive collision avoidance
Lattice-based path planning method, with a priori knowledge of the USV characteristics
挑战与待解决问题:
Path planning
全局规划在多变环境中的实时性。
局部规划的局部收敛性,可能导致困在阱中。
混合规划在在环境部分可观测情况下的有效搜索,以及在两种策略间变换时的稳定性。
实际问题中考虑推进器限制,舵偏角限制和舵偏率限制的路径规划。
Path replanning
可靠有效的实时规划能力,考虑周围静态动态障碍物,谁上谁下障碍。
2. Control
欠驱动系统系统即便在开环可控情况下,也不能通过时不变连续状态反馈的控制方法来实现稳定。
抗干扰方法:
model-based control techniques:需要精确模型,对不确定模型敏感
Approximation-based control methods:会产生稳态误差
编队实际问题:
干扰和不确定性、通讯限制、避障问题、underway replenishment
挑战与待解决问题:
Modelling
更精确的非线性模型,现存方法大都高度理想化简化。
考虑动力学模型中的非对角元素。
在线模型辨识,现存大都是离线辨识好了的。
Control
环境干扰和不确定性,现存方法的缺点:
- 对于高频噪声和干扰的过度灵敏反应,导致系统损耗增加。
- 对于控制器的设计往往基于干扰为常量或低时变性的假设
- USV对于干扰在3-DOF的抗干扰补偿
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