欠驱动水面机器人的水动力系数混合自适应估计方法技术

本发明专利技术公开了一种欠驱动水面机器人的水动力系数混合自适应估计方法。获取物理参数，建立性动力学模型；建立水域流场的网格划分模型，且划分为网格；仿真获得横荡力曲线和艏摇力矩曲线，利输入线性动力学模型拟合得水动力系数；以水动力系数向量作为迭代过程中的初始值并设置自适应范围，通过水池试验获得给定推力下的姿信息，处理获得速度向量的估计值向量，计算辅助误差向量，建立参数自适应率公式获得估计值向量；重复步骤迭代循环，直至水池试验获得位姿信息均迭代循环处理过。本发明专利技术结果更逼近真实值，充分考虑了测量噪声及外界干扰的影响，更加符合测量实际，避免了对速度求导所造成的加速度信息精度低的问题。导所造成的加速度信息精度低的问题。导所造成的加速度信息精度低的问题。

【技术实现步骤摘要】
欠驱动水面机器人的水动力系数混合自适应估计方法


[0001]本专利技术涉及一种水面机器人测试估计方法，尤其涉及一种欠驱动水面机器人的水动力系数估计方法。

技术介绍

[0002]随着世界经济的飞速发展和人口的不断增加，人类消耗的自然资源越来越多，陆地上的资源正逐渐减少。海洋不仅仅作为一种交通运输通道存在，更重要的是它能从一定程度上缓解人类的资源危机。海洋里蕴藏着丰富的矿产资源，海洋的探测也具有极强的吸引力、挑战性。随着海洋探测的日益增多，欠驱动水面机器人被越来越广泛应用于海洋的探索、监测及救援中。欠驱动水面机器人水动力参数的获取成为了其实现水下目标跟踪、轨迹跟随控制的基础与关键。
[0003]然而，欠驱动水面机器人的形状一般不规则，故传统的水动力系数经验公式大多难以适用。而在基于CFD的水动力系数获取方法中，程序的编写和网格的划分很大程度上依赖于经验与技巧，故该方法的精度有待提高。约束船模实验法需要小型水面救援机器人设置有相应的测试安装机构，且对测试仪器有更高的要求，因此需要的经费投入更高。支持向量机、神经网络等方法前期需要大量的实船实验以获取数据进行训练，需要较长的实验时间和计算时间。最小二乘法受参数初始给定值影响较大，需要得到准确的角加速度数值，且不能保证速度估计误差收敛。
[0004]传统的参数自适应法没有考虑存在外界干扰和测量噪声的情况，现有实验所得到的水动力导数难以达到真实值附近的精度，并不准确。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的技术问题设计一种针对欠驱动水面机器人的水动力导数估计方式，该方法考虑实验过程中外界干扰和测量噪声，且不需要得到角加速度的具体信息，最终得到的水动力导数接近真实值且广义速度的预测误差可以收敛到0，达到准确的精度，避免了对速度求导所造成的加速度信息精度低的问题。
[0006]本专利技术采用的技术方案如下：
[0007](1)获取水面机器人的物理参数，根据水面机器人的物理参数建立水面机器人的线性动力学模型；
[0008](2)针对水面机器人，建立水域流场的网格划分模型，且划分为纯纵横荡结构网格和纯艏摇结构网格；
[0009](3)将步骤(2)中划分的纯纵横荡结构网格和纯艏摇结构网格进行纯纵荡、纯横荡和纯艏摇的仿真，仿真时获得横荡力曲线和艏摇力矩曲线，利用横荡力曲线和艏摇力矩曲线输入到步骤(1)的线性动力学模型中拟合得到X
u
、Y
v
、Y
r
、N
v
、N
r
、的10个水动力系数；
[0010]由10个水动力系数组建水动力系数向量θ中，水动力系数向量θ中有10个元素，10
个元素依次为θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6、θ7、θ8、θ9和θ
10
，其中，，其中，θ6＝X
u
，θ7＝Y
v
，θ8＝Y
r
，θ9＝N
v
，θ
10
＝N
r
；
[0011]以水动力系数向量θ作为步骤(5)迭代过程中的水动力系数估计向量的初始值，同时设置水动力系数向量θ中的每个元素的自适应范围作为步骤(5)迭代过程中参数自适应率的迭代约束范围；
[0012](4)通过水池试验获得水面机器人在给定推力下的各个时刻的位姿信息；
[0013](5)根据步骤(4)中水池试验得到的位姿信息处理获得速度向量的估计值向量，进而建立辅助误差向量和辅助向量模型计算辅助误差向量κ，再建立参数自适应率公式获得水面机器人的水动力系数的估计值向量
[0014](6)重复步骤(5)，以上一次迭代获得的水面机器人的水动力系数的估计值向量和水池试验获得下一个时刻的位姿信息代入到步骤(5)的速度向量的估计值向量的公式中进行迭代循环，直至步骤(4)获得水池试验获得各个时刻的位姿信息均迭代循环处理过，完成水动力系数混合自适应估计。
[0015]所述(1)中的线性动力学模型具体为：
[0016][0017]式中，v表示水面机器人的速度向量；表示水面机器人的速度向量v的导数；ΔU表示测量水动力系数过程中附体坐标系下水面机器人受到的外界干扰力；M是质量矩阵，H(v)是柯氏力矩阵，D是阻尼矩阵，U
prop
是推进器提供的推力矩阵；
[0018]上述v、M、H(v)、D、和U
prop
分别计算为：
[0019]v＝[u v r]T
[0020][0021]H(v)＝[mvr
‑
mur 0]T
[0022][0023]U
prop
＝[F
pl
+F
pr 0(F
pl
‑
F
pr
)l]T
[0024]ΔU＝[ΔX ΔY ΔN]T
[0025]式中，u表示水面机器人的纵荡速度；v表示水面机器人的横荡速度；r表示水面机器人的艏摇角速度；m代表水面机器人的质量；I
z
代表水面机器人关于Z轴的转动惯量；l代表水面机器人中两个推进器之间的距离的一半；F
pl
表示左推进器的推进力；F
pr
代表右推进器的推进力；X
u
表示纵荡方向水动力关于纵荡速度的线性水动力导数；Y
v
表示横荡方向水动力关于横荡速度的线性水动力导数；Y
r
表示横荡方向水动力关于艏摇角速度的线性水动力导数；N
v
表示水动力转艏力矩关于横荡速度的线性水动力导数；N
r
表示水动力转艏力矩关于艏摇角速度的线性水动力导数；表示纵荡方向水动力关于纵荡加速度的线性水动力导数；表示横荡方向水动力关于横荡加速度的线性水动力导数；表示横荡方向水动力关于
艏摇角加速度的线性水动力导数；表示水动力转艏力矩关于横荡加速度的线性水动力导数；表示水动力转艏力矩关于艏摇角加速度的线性水动力导数；ΔX表示测量过程中水面机器人受到的纵荡方向干扰力；ΔY表示测量过程中水面机器人受到的横荡方向干扰力；ΔN表示测量过程中水面机器人受到的艏摇方向干扰力矩。
[0026]所述步骤(2)中，先建立水域流场三维结构模型，然后由水域流场三维结构模型进行网格划分后获得网格划分模型，对网格划分模型进行纯纵荡、纯横荡和纯艏摇结构网格的划分获得了纯纵横荡结构网格和纯艏摇结构网格。
[0027]所述步骤(4)具体为：在水面上布置水面机器人和摄像系统，将给定水面机器人的推力施加到水面机器人的推进器上，利用摄像系统实时采集获得水面机器人单一时刻下的横荡速度测量值u
*
、纵荡速度测量值v
*
和艏摇角速度测量值r
*
，构成了该时刻的位姿信息，v
*
表示机器人的速度测量值向量；其中v
*
＝[u
* v
* r
*...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种欠驱动水面机器人的水动力系数混合自适应估计方法，其特征在于：包括以下具体步骤：(1)获取水面机器人的物理参数，根据水面机器人的物理参数建立水面机器人的线性动力学模型；(2)针对水面机器人，建立水域流场的网格划分模型，且划分为纯纵横荡结构网格和纯艏摇结构网格；(3)将步骤(2)中划分的纯纵横荡结构网格和纯艏摇结构网格进行纯纵荡、纯横荡和纯艏摇的仿真，仿真时获得横荡力曲线和艏摇力矩曲线，利用横荡力曲线和艏摇力矩曲线输入到步骤(1)的线性动力学模型中拟合得到X
u
、Y
v
、Y
r
、N
v
、N
r
、的10个水动力系数；由10个水动力系数组建水动力系数向量θ中，水动力系数向量θ中有10个元素，10个元素依次为θ1、θ2、θ3、θ4、θ5、θ6、θ7、θ8、θ9和θ
10
，其中，θ6＝X
u
，θ7＝Y
v
，θ8＝Y
r
，θ9＝N
v
，θ
10
＝N
r
；以水动力系数向量θ作为步骤(5)迭代过程中的水动力系数估计向量的初始值，同时设置水动力系数向量θ中的每个元素的自适应范围作为步骤(5)迭代过程中参数自适应率的迭代约束范围；(4)通过水池试验获得水面机器人在给定推力下的各个时刻的位姿信息；(5)根据步骤(4)中水池试验得到的位姿信息处理获得速度向量的估计值向量，进而建立辅助误差向量和辅助向量模型计算辅助误差向量κ，再建立参数自适应率公式获得水面机器人的水动力系数的估计值向量(6)重复步骤(5)，以上一次迭代获得的水面机器人的水动力系数的估计值向量和水池试验获得下一个时刻的位姿信息代入到步骤(5)的速度向量的估计值向量的公式中进行迭代循环，直至步骤(4)获得水池试验获得各个时刻的位姿信息均迭代循环处理过，完成水动力系数混合自适应估计。2.根据权利要求1所述的一种欠驱动水面机器人的水动力系数混合自适应估计方法，其特征在于：所述(1)中的线性动力学模型具体为：式中，v表示水面机器人的速度向量；表示水面机器人的速度向量v的导数；ΔU表示测量水动力系数过程中附体坐标系下水面机器人受到的外界干扰力；M是质量矩阵，H(v)是柯氏力矩阵，D是阻尼矩阵，U
prop
是推进器提供的推力矩阵；上述v、M、H(v)、D和U
prop
分别计算为：v＝[u v r]
T
H(v)＝[mvr
ꢀ‑
mur 0]
T
U
prop
＝[F
pl
+F
pr 0 (F
pl
‑
F
pr
)l]
T
ΔU＝[ΔX ΔY ΔN]
T
式中，u表示水面机器人的纵荡速度；v表示水面机器人的横荡速度；r表示水面机器人的艏摇角速度；m代表水面机器人的质量；I
z
代表水面机器人关于Z轴的转动惯量；l代表水面机器人中两个推进器之间的距离的一半；F
pl
表示左推进器的推进力；F
pr
代表右推进器的推进力；X
u
表示纵荡方向水动力关于纵荡速度的线性水动力导数；Y
v
表示横荡方向水动力关于横荡速度的线性水动力导数；Y
r
表示横荡方向水动力关于艏摇角速度的线性水动力导数；N
v
表示水动力转艏力矩关于横荡速度的线性水动力导数；N
r
表示水动力转艏力矩关于艏摇角速度的线性水动力导数；表示纵荡方向水动力关于纵荡加速度的线性水动力导数；表示横荡方向水动力关于横荡加速度的线性水动力导数；表示横荡方向水动力关于艏摇角加速度的线性水动力导数；表示水动力转艏力矩关于横荡加速度的线性水动力导数；表示水动力转艏力矩关于艏摇角加速度的线性水动力导数；ΔX表示测量过程中水面机器人受到的纵荡方向干扰力；ΔY表示测量过程中水面机器人受到的横荡方向干扰力；ΔN表示测量过程中水面机器人受到的艏摇方向干扰力矩。3.根据权利要求1所述的一种欠驱动水面机器人的水动力系数混合自适应估计方法，其特征在于：所述步骤(2)中，先建立水域流场三维结构模型，然后由水域流场三维结构模型进行网格划分后获得网格划分模型，对网格划分模型进行纯纵荡、纯横荡和纯艏摇结构网格的划分获得了纯纵横荡结构网格和纯艏摇结构网格。4.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：周华，于瑞，马思宇，胡经文，罗贵福，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：