一种欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法技术

本发明专利技术公开了一种欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，包括以下步骤：建立机器人在水中的运动学模型、动力学模型和运动控制模型；将机器人在水中的运动解耦为五个自由度上的独立运动；将机器人在水中的运动转化为分布式预测优化问题进行求解,即将机器人的运动分为五个子系统，轨迹跟踪的控制输入由五个子系统并行计算得到。通过上述方法将复杂大规模系统的单一在线优化问题分解为多个子问题进行并行处理，显著降低了单个优化问题的规模和复杂性，并且加快了全局系统优化问题的计算速度，保证了系统实时性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术本涉及水下检查机器人的轨迹跟踪控制领域，尤其涉及一种欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法。

技术介绍

1、随着机器人技术的发展，开发机器人在水中完成检查和维修作业，可以有效避免传统人工作业方式效率低、周期长、对工人身心负担重等问题。然而，很多水下空间狭小、部件多，机器人工作环境呈现高度非结构化特征，且机器人在执行检测任务过程中必须确保不与环境发生碰撞。因此，研究机器人在水下的轨迹跟踪控制问题对于高效、安全和稳定的水下检查作业具有重要实际意义。

2、反步控制法(backstepping control,bsc)可实现欠驱动auv(autonomousunderwater vehicle)的轨迹跟踪，但系统对参数变化敏感，需要实时调整；滑模控制法可提升auv轨迹跟踪的鲁棒性，但系统抖振严重；反步自适应滑模控制方法可实现auv在外界干扰下的轨迹跟踪，但该方法的控制器结构复杂且耗时。上述的控制方法均缺乏处理系统约束的能力，而水下机器人的轨迹跟踪过程具有诸多约束，例如推进器的物理限制、机器人本体设计允许的最大俯仰角以及机器人处理器的处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，其特征在于，所述运动学模型表达式为：

3.根据权利要求1所述的欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，其特征在于，所述动力学模型表达式为：

4.根据权利要求3所述的欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，其特征在于，所述动力学模型展开后的表达式为：

5.根据权利要求1所述的欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，其特征在于，所述机器人的运动控制模型计算方法为：

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【技术特征摘要】

1.一种欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，其特征在于，所述运动学模型表达式为：

3.根据权利要求1所述的欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，其特征在于，所述动力学模型表达式为：

4.根据权利要求3所述的欠驱动水下机器人轨迹跟踪的分布式预测控制方法，其特征在于，所述动力学模型展开后的表达式为：

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【专利技术属性】
技术研发人员：向国菲，魏来，佃松宜，贾国磊，邢颖，陈玮，马云志，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：