[发明专利]一种用于无人表面船的自主轨迹追踪融合控制方法

权利要求书

1.一种用于无人表面船的自主轨迹追踪融合控制方法，其特征在于，包含：

建立船舶操纵运动模型；

设计轨迹追踪融合控制方案中的避碰约束；

设计轨迹追踪融合控制方案中的目标函数；

船舶操纵运动模型的建立，根据系统形式，得到模型：

其中，s＝[u，v，r]^T，τ＝[τ_u，0，τ_r]^T，u，v，r分别为纵向、横向和艏摇速度，x和y分别为船舶的横向、纵向的位置，是航向角，t_u是纵向推力，τ_r艏摇力矩，m₁₁，m₂₂，m₃₃为惯性分量，d₁₁，d₂₂，d₃₃为阻尼分量；

融合控制方法的避碰约束条件设计，利用构建船舶运动状态的虚拟电场模型，结合快速匹配算法，得到避碰规划的轨迹调整状况，进而得到变化角度θ，构建出避碰约束表达式；

i＝0，1，...N-1，j＝1，...M

其中，

其中，E为虚拟电场模型的场能，Q为船舶质量，k₀为常量参数，r为周边点到船舶中心点的距离，T为取样时间，和分别对应船舶在k时刻的预估状态x、y、u、v，M为障碍船总数，N是预测步长，θ是利用基于虚拟电场模型的快速匹配算法求解出来的避碰轨迹的方向趋势，D是避碰安全距离；

融合控制方法的整体目标函数设计，在原来模型预测控制的目标函数中

引入松弛变量因素，则整体目标函数如下：

i＝0，1，...N-1，j＝1，...M；

其中，表示k时刻状态的第i步预估值，x_r(k+i)表示k时刻的预期追踪状态的第i步预测值；类似地，是k时刻控制输入的第i步预估值，u_r(k+i)是k时刻预期控制输入的第i步预测值，xta(k+i，j|k)和yta(k+i，j|k)是障碍船舶位置的第i步预测值，α为常数参量，表示松弛变量。

2.如权利要求1所述的用于无人表面船的自主轨迹追踪融合控制方法，其特征在于，设计轨迹追踪融合控制方案中的避碰约束，具体包括：

利用虚拟电场模型构建船舶航行场景；

结合快速匹配算法进行避碰轨迹规划，得出避碰规划的方向趋势；

根据方向趋势和弹性安全距离构建避碰约束。

3.如权利要求1所述的用于无人表面船的自主轨迹追踪融合控制方法，其特征在于，设计轨迹追踪融合控制方案中的目标函数，具体包括：

给出模型预测控制算法的目标函数模型；

引入松弛变量，形成新的目标函数模型。

4.如权利要求1所述的用于无人表面船的自主轨迹追踪融合控制方法，其特征在于，建立船舶操纵运动模型，通过如下公式进行计算：

其中，s＝[u，v，r]^T，τ＝[τ_u，0，τ_r]^T，u，v，r分别为纵向、横向和艏摇速度，x和y分别为船舶的横向、纵向的位置，是航向角，τ_u是纵向推力，τ_r艏摇力矩，m₁₁，m₂₂，m₃₃为惯性分量，d₁₁，d₂₂，d₃₃为阻尼分量。

5.如权利要求2所述的用于无人表面船的自主轨迹追踪融合控制方法，其特征在于，根据方向趋势和弹性安全距离构建避碰约束，通过如下公式进行计算：

j＝1，...M，i＝0，1，……N-1

其中，T为取样时间，和分别对应船舶在k时刻的预估状态x、y、u、v，M为障碍船总数，N是预测步长，θ是利用基于虚拟电场模型的快速匹配算法求解出来的避碰轨迹的方向趋势，D是避碰安全距离。

6.如权利要求3所述的用于无人表面船的自主轨迹追踪融合控制方法，其特征在于，引入松弛变量，形成新的目标函数模型，具体通过如下公式进行计算：

j＝1，...M，i＝0，1，……N-1

其中，表示k时刻状态的第i步预估值，x_r(k+i)表示k时刻的预期追踪状态的第i步预测值；类似地，是k时刻控制输入的第i步预估值，u_r(k+i)是k时刻预期控制输入的第i步预测值，xta(k+i，j|k)和yta(k+i，j|k)是障碍船舶位置的第i步预测值，α为常数参量，表示松弛变量。