【摘 要】
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水下无人航行器（Underwater Unmanned Vehicle,UUV）凭借良好的灵活性和安全性,能够实现对未知海域的环境勘探以及紧急救援。从实际勘探角度分析,欠驱动UUV在未知海域内执行巡岸任务时,通过利用所携带的声纳设备获取水下环境信息,从而实现对该海域内目标轮廓的构建。同时,根据构建的地图轮廓对该片海域进行巡视,及时掌握水下环境信息。本文对欠驱动UUV巡岸地图构建并跟踪的研究工作安排
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水下无人航行器（Underwater Unmanned Vehicle,UUV）凭借良好的灵活性和安全性,能够实现对未知海域的环境勘探以及紧急救援。从实际勘探角度分析,欠驱动UUV在未知海域内执行巡岸任务时,通过利用所携带的声纳设备获取水下环境信息,从而实现对该海域内目标轮廓的构建。同时,根据构建的地图轮廓对该片海域进行巡视,及时掌握水下环境信息。本文对欠驱动UUV巡岸地图构建并跟踪的研究工作安排如下:（1）针对欠驱动UUV在未知海洋环境的地图构建问题进行研究。首先,航行器在水下运行,所携带的多元测距声纳在该环境下获取到的数据置信度较低。因此,采用均值漂移聚类算法对所获取到的数据进行预处理,将异常数据与正常数据分为不同的数据类,得到边界点的集合。然后利用Alpha-Shapes方法将边界点连接成轮廓线;再者为了满足欠驱动UUV跟踪的理想路径需平滑的要求,利用贝塞尔曲线对构建的轮廓线进行拟合。最终得到的轮廓线即为理想的跟踪路径。（2）针对欠驱动UUV对构建的水下目标轮廓的路径跟踪问题,提出了一种基于非线性干扰观测器的分数阶滑模控制方法。首先,引入Serret-Frenet坐标系建立欠驱动UUV的巡岸跟踪误差方程。随后,在运动学回路利用时变视线法生成制导艏向角,其中制导律中的时变项有助于减小航行器速度过快而产生的超调;在动力学回路结合非线性干扰观测器,设计了分数阶滑模跟踪控制器,并引入双曲正切函数来降低滑模所带来的抖振现象,其中非线性干扰观测器能够实现对模型不确定性的精确估计和补偿。最后,利用Lyapunov稳定性理论分析了所设计路径跟踪闭环系统的稳定性,并在MATLAB平台仿真验证了所设计的控制器可以有效实现欠驱动UUV对期望路径以及期望速度的有效跟踪,实现巡岸工作。（3）针对欠驱动UUV存在参数不确定、外部环境干扰以及漂角不可测的有限时间路径跟踪控制问题,提出了一种基于RBF神经网络的非奇异终端滑模控制方法。首先,引入期望路径切线坐标系建立欠驱动UUV的跟踪误差方程。然后,在运动学回路设计基于预估器的视线法制导律,其中所设计的预估器可实现对漂角的精确估计;在动力学回路中结合RBF神经网络算法,设计了非奇异终端滑模跟踪控制器,并引入指数趋近律与双曲正切函数相结合的方式来降低系统跟踪误差的抖振,其中,RBF神经网络可实现对系统中的参数不确定以及外部环境干扰的总体逼近。最后,利用Lyapunov稳定性理论分析了所设计的控制器可以使闭环系统在有限时间内收敛,并在MATLAB仿真平台验证了所设计的控制器可以实现欠驱动UUV对期望路径以及期望速度的有效跟踪。
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