【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于轨迹跟踪，具体涉及一种欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法。
技术介绍
1、海洋占据着地球表面积的约71%具有丰富的资源。随着科学技术的不断发展，对海洋的探索和利用引发了人类的重视，其中利用无人艇代替人工进行海洋救援行动、资源勘探和环境监测等许多重要应用的现象已经越来越普遍。针对欠驱动无人艇的实际问题，欠驱动无人艇凭借只提供浪涌和偏航运动的控制力和具有能耗低，结构简单的优势脱颖而出。因此关于欠驱动无人艇的研究具有重要的现实意义。
2、目前欠驱动无人艇的控制面临很大的挑战，由于其自身的强非线性和耦合性、模型参数的不确定性和受外部扰动等各类不确定因素，给控制系统的稳定性带来巨大的影响，所以需要应用于欠驱动无人艇的控制方法具有抗扰动和降低不确定因素的能力，确保欠驱动无人艇在实际作业过程中的稳定性和控制精度。目前对于欠驱动无人艇的控制出现了很多控制方法，例如pid控制、滑模控制、模糊控制、模型预测控制和基于智能算法的强化学习和深度强化学习控制方法。pid控制是经典的反馈控制方法，它基于对系统误差的比例、积分和微分操作进行调整，并通过不断调节控制器输出来使系统达到期望状态，但pid控制的响应具有延迟且鲁棒性较差。滑模控制具有很强的鲁棒性，可用于解决系统存在参数不确定性、外部干扰或非线性特性等问题，它通过引入一个滑模面来实现系统状态的快速跟踪和稳定控制但存在抖振现象且滑模控制的效果很大程度上依赖于系统的数学模型。模糊控制是一种基于模糊逻辑原理的控制方法，它通过建立模糊规则来处理系统的不确定性和模糊性，实现对复杂系统的控制。
3、目前基于智能算法的控制方法得到研究人员的广泛关注。最优控制是一种优化问题，旨在找到使得系统在给定约束条件下达到最佳性能的控制策略。它涉及到在一定时间内对系统进行控制，以实现特定的目标。然而由于其求解hjb方程的困难，通常使用数值方法、近似和优化技术，不仅计算复杂且计算量大。将强化学习结合最优控制方法可以得到最优控制输出，通过自适应动态规划方法求解hjb方程中的未知复杂连续函数，极大地减少了计算复杂度，且具有较强的鲁棒性。基于欠驱动无人艇海面作业的特点，其能耗和通信资源极大的影响了欠驱动无人艇的工作效率，为了利用现有通信资源实现控制目标，研究人员设计了许多传输方案来提高网络资源利用率，如时间触发控制方案和事件触发控制方案。
4、通过上述分析，针对欠驱动无人艇轨迹跟踪问题提出了一种基于强化学习和事件触发最优控制的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，通过由系统误差和控制输出组成的代价函数，利用梯度下降法最小化代价函数实现控制精度和节约能耗，采用固定阈值事件触发策略进一步提高了网络资源利用率。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决欠驱动无人艇轨迹跟踪问题中目前控制算法对于强非线性和耦合性、模型参数的不确定性、受外部扰动等各类不确定因素处理效果较差，鲁棒性不强，控制效果较差，控制系统响应慢的问题，提出了一种欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法。
2、本专利技术的技术方案是：一种欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法包括以下步骤：
3、s1、构建欠驱动无人艇的运动学方程和动力学方程；
4、s2、基于欠驱动无人艇的运动学方程和动力学方程，确定误差变量集合；
5、s3、根据误差变量集合，确定欠驱动无人艇的虚拟控制率；
6、s4、根据欠驱动无人艇的虚拟控制率，确定欠驱动无人艇的实际控制率；
7、s5、根据欠驱动无人艇的实际控制率，构建固定阈值事件触发策略；
8、s6、利用固定阈值事件触发策略完成轨迹跟踪。
9、进一步地，s1中，欠驱动无人艇的运动学方程的表达式为：
10、
11、式中，表示地球固定坐标系中的欠驱动无人艇横坐标方向上的速度，表示地球固定坐标系中的欠驱动无人艇纵坐标方向上的速度，表示地球固定坐标系中的欠驱动无人艇上的角速度，表示地球固定坐标系中的欠驱动无人艇横坐标，表示地球固定坐标系中的欠驱动无人艇纵坐标，表示地球固定坐标系中的偏航角，表示无人艇在纵荡方向上的速度，表示无人艇在横荡方向上的速度，表示无人艇在艏摇方向上的速度。
12、进一步地，s1中，欠驱动无人艇的动力学方程的表达式为：
13、
14、式中，表示无人艇在纵荡方向上的加速度，表示无人艇在横荡方向上的加速度，表示无人艇在艏摇方向上的加速度，表示包含附加质量的第一无人艇惯量，表示包含附加质量的第二无人艇惯量，表示包含附加质量的第三无人艇惯量，表示不确定的第一流体动力阻尼项，表示不确定的第二流体动力阻尼项，表示不确定的第三流体动力阻尼项，表示无人艇纵荡方向上的控制输入，表示无人艇艏摇方向上的控制输入，表示第一无人艇所受外部扰动，表示第二无人艇所受外部扰动，表示第三无人艇所受外部扰动，表示无人艇在纵荡方向上的速度，表示无人艇在横荡方向上的速度，表示无人艇在艏摇方向上的速度。
15、进一步地，s2中，误差变量集合包括第一位置误差变量、第二位置误差变量、第三位置误差变量和第四位置误差变量；
16、第一位置误差变量的表达式为：
17、
18、式中，表示地球固定坐标系中的偏航角，表示期望方位角；
19、第二位置误差变量的表达式为：
20、
21、式中，表示无人艇在艏摇方向上的速度，表示第一滤波虚拟控制；
22、第三位置误差变量的表达式为：
23、
24、式中，表示无人艇在轴方向上的差值，表示无人艇在轴方向上的差值；
25、第四位置误差变量的表达式为：
26、
27、式中，表示无人艇在纵荡方向上的速度，表示第二滤波虚拟控制。
28、进一步地，s3包括以下子步骤：
29、s31、构建虚拟最优控制率函数；
30、s32、利用critic神经网络和actor神经网络对虚拟最优控制率函数进行强化学习，确定欠驱动无人艇的虚拟控制率。
31、进一步地，s31中，虚拟最优控制率函数的表达式为：
32、
33、式中，表示第一控制器的虚拟最优控制律，表示第二控制器的虚拟最优控制律，表示第一正常数，表示第三正常数，表示第一位置误差变量，表示第三位置误差变量，表示角度误差变量，表示actor神经网络的第一权重向量估计量，表示actor神经网络的第一学习率，表示actor神经网络的第三学习率，表示actor神经网络的第二权重向量估计量，表示所使用第一rbf神经网本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述S1中，欠驱动无人艇的运动学方程的表达式为：
3.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述S1中，欠驱动无人艇的动力学方程的表达式为：
4.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述S2中，误差变量集合包括第一位置误差变量、第二位置误差变量、第三位置误差变量和第四位置误差变量；
5.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述S3包括以下子步骤：
6.根据权利要求5所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述S31中，虚拟最优控制律函数的表达式为：
7.根据权利要求5所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述S3中，所述critic神经网络的更新律表达式为：
8.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述S4包括以下子步骤：
9.根据权利要
10.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述S5中，固定阈值事件触发策略τnt(t)的表达式为：
...【技术特征摘要】
1.一种欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述s1中，欠驱动无人艇的运动学方程的表达式为：
3.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述s1中，欠驱动无人艇的动力学方程的表达式为：
4.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述s2中，误差变量集合包括第一位置误差变量、第二位置误差变量、第三位置误差变量和第四位置误差变量；
5.根据权利要求1所述的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述s3包括以下子步骤：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：刘海涛，陈永刚，田雪虹，麦青群，李家欢，
申请(专利权)人：广东海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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