無人水面艇航向航速協(xié)同控制方法

曹詩杰，曾凡明，陳于濤

海軍工程大學(xué)動力工程學(xué)院，湖北武漢 430033

無人水面艇航向航速協(xié)同控制方法

曹詩杰，曾凡明，陳于濤

海軍工程大學(xué)動力工程學(xué)院，湖北武漢 430033

針對無人水面艇（USV）在未知干擾環(huán)境下的自主運動控制問題，研究基于模糊自適應(yīng)算法的USV航向、航速協(xié)同控制方法。設(shè)計以航向角偏差量和直線距離偏差量為輸入量，以及以舵角偏轉(zhuǎn)控制量和油門開度控制量為輸出量的模糊控制算法，并通過以航向角偏差率為輸入量及以控制周期為輸出量的自適應(yīng)控制，使系統(tǒng)響應(yīng)外部環(huán)境的變化。以抵達(dá)目標(biāo)點的時間和舵角變化次數(shù)的加權(quán)最小值作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，分析論域、控制周期等參數(shù)對控制效果的影響。優(yōu)化分析的結(jié)果表明：此方法在不同海面風(fēng)、浪、流隨機(jī)干擾的條件下，均能使無人艇抵達(dá)目標(biāo)點，實現(xiàn)點對點的自主航行。

無人水面艇；模糊算法；自適應(yīng)控制；協(xié)同優(yōu)化

0 引 言

無人水面艇（USV）是一種無人操作的水面艦艇，屬于無人智能動力平臺的研究領(lǐng)域。自主運動控制是USV區(qū)別于有人操縱船舶的核心技術(shù)之一。在自主運動的控制問題中，實用有效的航向、航速控制算法是USV平臺在各種不確定水面環(huán)境中完成復(fù)雜航行任務(wù)的關(guān)鍵［1］。

目前USV航向、航速的控制方法主要包括以下2個方面。

1）將航向保持作為自動控制目標(biāo)，使船舶能夠自動跟隨給定的航向，但是航向給定不在自主控制的范圍內(nèi)。相應(yīng)的控制算法主要包括：基于精確運動模型的PID控制、Lyapunov控制、Back?stepping控制等常規(guī)控制算法［2］，基于在線辨識模型參數(shù)的變結(jié)構(gòu)控制等自適應(yīng)控制算法，基于模糊規(guī)則的模糊控制算法等［3］。

2）在航向保持的基礎(chǔ)上，將航向給定納入自主控制的范圍，由艇載計算機(jī)通過控制算法自主得出航向給定值，進(jìn)行閉環(huán)控制，但航速給定不包括在自主控制的范圍內(nèi)［4］。

以上控制方法存在的問題是：在控制算法方面，基于精確數(shù)學(xué)模型的常規(guī)控制算法中，船體運動模型較難精確確定，而且在不確定和強(qiáng)非線性的水面環(huán)境中，線性時不變的運動模型參數(shù)難以實時和準(zhǔn)確地描述船體運動狀態(tài)的變化；在自適應(yīng)控制算法中，自適應(yīng)函數(shù)和精確干擾模型較難確定；在模糊控制算法中，算法結(jié)構(gòu)、輸入輸出變量的模糊域、模糊規(guī)則的確定需要豐富的工程實踐經(jīng)驗；在控制策略方面，航向、航速的協(xié)同控制程度較弱，主要考慮航向?qū)\動控制結(jié)果的貢獻(xiàn)，僅將航向納入自主控制算法的范圍，而較少考慮航速對運動控制的快速性、魯棒性和自主性的影響。

本文將針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，研究一種基于模糊自適應(yīng)算法的USV航向、航速協(xié)同控制方法，避免常規(guī)方法中的船體運動建模問題，改進(jìn)模糊控制的策略和算法，融入自適應(yīng)因素，提高控制方法在不確定水面環(huán)境中的適應(yīng)性和魯棒性。

1 航向、航速協(xié)同控制方法

1.1 試驗研究平臺

本文所搭建的USV試驗研究平臺如圖1所示，表1為艇體主尺度。平臺上所使用的航向、航速協(xié)同控制系統(tǒng)軟、硬件包括：

1）艇載嵌入式計算機(jī)，用于綜合處理數(shù)據(jù)信號和控制信號；

2）傳感器模塊，用于測量船體的位置、速度信息以及航向、航姿信息；

3）動力驅(qū)動模塊，通過數(shù)/模轉(zhuǎn)換輸出電壓信號，驅(qū)動航向、航速控制的執(zhí)行機(jī)構(gòu)；

4）自適應(yīng)模糊控制器軟件，用于將輸入的數(shù)據(jù)通過模糊解算，得到輸出的控制量的軟件。

1.2 航向、航速協(xié)同控制模型

圖1 USV試驗研究平臺Fig.1 Experimental research platform of unmanned surface vehicle

表1 USV艇體主尺度Tab.1 Main scale of the USV's hull

在現(xiàn)有的船舶運動控制研究中，一般研究船舶航向與航速控制的解耦問題，這在一定程度上解決了不匹配、不確定性的干擾。但要想得到更好的控制效果，就需要航向、航速協(xié)同控制，這將綜合組成一個多輸入多輸出（MIMO）系統(tǒng)［5-6］。圖2為本文的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

圖2 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.2 The structure figure of the control system

如圖2所示，其控制原理是將USV與目標(biāo)點比對得到的航向角偏差量P和直線距離偏差量D作為系統(tǒng)輸入量，取代常規(guī)的模糊控制中航向角偏差量和航向角偏差率。因為本系統(tǒng)采用尋目標(biāo)點的方法進(jìn)行自主航行，在靠近目標(biāo)點的過程中，距離偏差影響的控制效果更為明顯［7-8］。系統(tǒng)的輸出量設(shè)計為舵角偏轉(zhuǎn)控制量U和油門開度控制量V這2個角度量，分別對應(yīng)于對USV航向和航速的控制。

圖3為本文所設(shè)計的USV航向、航速協(xié)同控制模型，同時也是試驗平臺軟件的設(shè)計框架。具體控制方法分為2個子線程，分別對應(yīng)模糊控制和自適應(yīng)控制方法。

圖3 航向、航速協(xié)同控制模型Fig.3 The model of the direction and speed cooperative control method

模糊控制線程中，對P和D進(jìn)行模糊自適應(yīng)控制算法的解算，由P和D在模糊集合中的隸屬度計算，并輸出U和V。

自適應(yīng)控制線程中，計算單位時間航向角偏差率Pt=P/t，將航向角偏差率劃分為3檔，對高航向角偏差率使用較短的控制周期，反之，使用較長的控制周期，實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)節(jié)模糊控制器參數(shù)，響應(yīng)外部環(huán)境變化。

1.3 模糊自適應(yīng)算法

本文所采用的模糊自適應(yīng)算法是基于仿真實驗和專家經(jīng)驗，擬定各函數(shù)參數(shù)和模糊規(guī)則［9-11］，并通過獲取外界的環(huán)境變化采用應(yīng)對機(jī)制進(jìn)行一定的自適應(yīng)調(diào)整。

首先，通過數(shù)據(jù)前處理得到算法的輸入量。由傳感器獲取的位置及角度信息及初始設(shè)定可得到經(jīng)度方向上的距離偏差量X（以東為正方向），緯度方向上的距離偏差量Y（以北為正方向），航向角θ（以真北方向為參考），由下式得到P和D：

將得到的P和D分別引入各自的隸屬度函數(shù)進(jìn)行模糊化處理，同樣輸出的U和V也分別由對應(yīng)各自的模糊集合和隸屬度函數(shù)表征。定義Aj為一個模糊集合

式中：A代表模糊量集合，以下由P，D，U，V具體指代，標(biāo)識號j的不同值對應(yīng)于不同的模糊分區(qū)；模糊集合的自變量是x，x的變化范圍R為x的論域，代表其取值范圍。本文中，對于P和U，j=-2，-1，0，1，2分別代表NB（負(fù)向大偏差/左舵大偏轉(zhuǎn)），NS（負(fù)向小偏差/左舵小偏轉(zhuǎn)），ZE（零偏差/零舵角），PS（正向小偏差/右舵小偏轉(zhuǎn)），PB（正向大偏差/右舵大偏轉(zhuǎn)），同樣，對于D和V，j=0，1，2分別代表Z（零偏差/零油門），S（小偏差/小油門），B（大偏差/大油門）。對應(yīng)不同的模糊集合，自變量有各自的高斯隸屬度函數(shù)，其表達(dá)式為

式中：x0決定了函數(shù)的中心位置；σ決定了函數(shù)的陡度。高斯函數(shù)法隸屬度函數(shù)相對普通三角隸屬度函數(shù)而言較為復(fù)雜，但是它能夠很好地抵抗外界的不確定性干擾，同時，類似正態(tài)曲線的形式更符合未知環(huán)境這一隨機(jī)概率事件［12-13］。輸入輸出量各自的隸屬度函數(shù)曲線簇如圖4所示。

圖4 輸入輸出量隸屬度函數(shù)曲線簇Fig.4 Curves collection of membership function of the inputs and outputs

輸入量P和D模糊化后，將分別由對應(yīng)的模糊規(guī)則推理出輸出量U和V，表2和表3為推理過程的規(guī)則表。

表2 舵角偏轉(zhuǎn)控制量U模糊推理規(guī)則Tab.2 The fuzzy reasoning rule of deflection control of rudder angle U

表3 油門開度控制量V模糊推理規(guī)則Tab.3 The fuzzy reasoning rule of opening control of throttle V

模糊推理過程采用Mamdani規(guī)則，例如，為實現(xiàn)由輸入量x∈P，y∈D得到輸出量z∈U的推理過程，2條模糊控制規(guī)則語言為：

R1：IfxisP1 andyisD1 thenzisU1；

R2：IfxisP2 andyisD2 thenzisU2。

推理運算如下：

式中：符號∧指笛卡爾積，即進(jìn)行取小運算的交集。中間變量ω為x和y在各自模糊集合中隸屬度的最大值的取小結(jié)果。由此得到ω截取的輸出量隸屬度函數(shù)曲線的并集。最后對輸出量清晰化，即曲線所圍面積的形心坐標(biāo)

在進(jìn)入下一控制循環(huán)之前，引入自適應(yīng)的方法調(diào)節(jié)自身參數(shù)可以提高算法的魯棒性，加快對控制效果的收斂。本文中采用對控制周期進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。計算Pt=P/t，將其按高低劃分檔位，代表控制環(huán)境的惡劣程度。在航向角偏差率較高時，視為復(fù)雜控制環(huán)境，采用高控制頻率；在航向角偏差率較低時，視為平靜控制環(huán)境，采用低控制頻率；其余視為常規(guī)控制環(huán)境，采用經(jīng)濟(jì)巡航控制頻率［14］。這樣能夠在海況復(fù)雜時提高控制效果，抗干擾能力強(qiáng)，在平靜環(huán)境下增強(qiáng)計算精度和穩(wěn)定性，延長使用時間。

本文所研究的控制算法與現(xiàn)有技術(shù)相比其優(yōu)點在于：

1）采用模糊控制算法可以改善USV控制方法在不確定水面條件下的適應(yīng)度，避免常規(guī)方法中船體運動的建模問題。

2）以經(jīng)典模糊控制為基礎(chǔ)，研究改進(jìn)的2輸入2輸出USV模糊控制算法，增加距離模糊域函數(shù)作為算法輸入，并將航向和航速都納入自主控制范圍，進(jìn)行協(xié)同控制，提高USV運動控制的收斂速度，增強(qiáng)控制的魯棒性。

3）采用航向角偏差率作為自變量，自動調(diào)節(jié)控制周期參數(shù)，使控制算法能夠根據(jù)控制效果的變化，自適應(yīng)地調(diào)整控制參數(shù)，進(jìn)一步增強(qiáng)自主控制系統(tǒng)的智能性。

2 控制參數(shù)優(yōu)化

在模糊自適應(yīng)控制算法中，控制參數(shù)包括輸入輸出量論域、控制周期和模糊推理規(guī)則等，其中輸入量論域和控制周期是影響控制效果的關(guān)鍵參數(shù)，可以進(jìn)行量化分析尋優(yōu)。

USV完成任務(wù)的過程中，抵達(dá)目標(biāo)點時間和舵角變化的次數(shù)是任務(wù)完成的2個重要指標(biāo)，將其加權(quán)作為目標(biāo)函數(shù)，如下式所示

式中：t（x）為USV抵達(dá)目標(biāo)的時間函數(shù)；s（x）為變舵次數(shù)函數(shù)，x為控制器參數(shù)；α，β分別為2個參數(shù)的權(quán)重，可以根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整。以目標(biāo)函數(shù)最小值為目標(biāo)，即針對提高航行效率和減輕機(jī)構(gòu)勞損進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。

2.1 輸入量論域優(yōu)化分析

圖5為輸入量論域變化的USV航跡圖，目標(biāo)距離USV初始位置50 m，USV初始航向角90°，圖中虛線圈為到達(dá)目標(biāo)的范圍圓，半徑為5 m，設(shè)定USV到達(dá)圓中即視為到達(dá)目標(biāo)。圖中從左至右的航跡為輸入量論域由小至大變化的結(jié)果。由于輸入量論域中舵角偏差量隸屬度函數(shù)的零偏差范圍對控制效果的影響最為顯著，零偏差的范圍可視為對“正對目標(biāo)”這個模糊概念定義的嚴(yán)格程度。

圖5 輸入量論域變化的USV航跡圖Fig.5 The track figure of USV when the input's domain changes

圖6和圖7分別為抵達(dá)時間及變舵次數(shù)與輸入量論域的關(guān)系，對仿真結(jié)果進(jìn)行擬合，得到t（x）和s（x）的解析式。從圖中可看出，抵達(dá)時間t與輸入量論域正相關(guān)，變舵次數(shù)s與輸入量論域負(fù)相關(guān)。將2個解析式代入式（8）中，f（x）取最小值時x的值即為輸入量論域的最優(yōu)解。

2.2 控制周期優(yōu)化分析

圖8為控制周期變化的USV航跡圖，USV初始航向角為90°。圖中從下至上的航跡為控制周期由小至大變化的結(jié)果?？刂浦芷诳梢暈椤胺磻?yīng)時間”這一模糊概念，可以從圖中直觀地發(fā)現(xiàn)，控制周期越長，USV朝目標(biāo)點變化航向的響應(yīng)越遲緩。

圖6 輸入量論域與抵達(dá)時間關(guān)系圖Fig.6 The relationship between the arrival time and the input's domain

圖7 輸入量論域變化與變舵次數(shù)關(guān)系圖Fig.7 The relationship between the change frequency of rudder and the input's domain

圖8 控制周期變化的USV航跡圖Fig.8 The track figure of USV when the control cycle changes

圖9和圖10分別為抵達(dá)時間及變舵次數(shù)與控制周期的關(guān)系，對仿真結(jié)果進(jìn)行擬合，得到t（x）和s（x）的解析式，從圖中關(guān)系曲線可知，抵達(dá)時間t與控制周期正相關(guān)，變舵次數(shù)s與控制周期負(fù)相關(guān)。但是在離散t（x）曲線中，曲線在高控制周期的波折較大，說明控制周期長則容錯率較低，隨機(jī)性加大，對環(huán)境魯棒性不好，此時應(yīng)該減少α的值，降低此指標(biāo)的權(quán)重。同樣將2個解析式代入式（8）中，f（x）取最小值時x的值即為控制周期的最優(yōu)解。

圖9 控制周期變化與抵達(dá)時間關(guān)系圖Fig.9 The relationship between the arrival time and the control cycle

圖10 控制周期變化與變舵次數(shù)關(guān)系圖Fig.10 The relationship between the change frequency of rudder and the control cycle

控制參數(shù)優(yōu)化分析的結(jié)果表明：

1）控制模型的性能參數(shù)是t和s，優(yōu)化參數(shù)是輸入量論域和控制周期，其中，t與輸入量論域正相關(guān)，s與輸入量論域負(fù)相關(guān)，t與控制周期正相關(guān)，s與控制周期負(fù)相關(guān)。

2）在關(guān)系曲線波動大，擬合曲線精度不高的情況下，應(yīng)適當(dāng)降低該關(guān)系函數(shù)的權(quán)重。

3）單一優(yōu)化變量時，目標(biāo)函數(shù)f（x）有界且收斂，能夠求得最小值，說明優(yōu)化方法普適于所有控制參數(shù)。由此可見，以上的優(yōu)化方法能夠切實有效地尋找到最優(yōu)控制器參數(shù)。

2.3 優(yōu)化效果分析

圖11為USV在最優(yōu)控制器參數(shù)的條件下，處于幾種隨機(jī)干擾情況的仿真結(jié)果航跡圖。設(shè)定初始航向角為90°。

圖11 不同隨機(jī)干擾下的USV航跡圖Fig.11 The track figures of USV under different random disturbances

考慮到USV工作環(huán)境的風(fēng)、浪、流對控制效果的影響，仿真時用以下狀態(tài)對航行時船舶受到的擾動進(jìn)行模擬［15］：

1）平靜水面，無擾動情況下的控制效果，結(jié)果如曲線1所示。

2）風(fēng)或流對船舶的恒值擾動：ω=5°，結(jié)果如曲線2所示。

3）風(fēng)、浪、流綜合均勻隨機(jī)干擾：ω=(4.5H1+ 3.5H2)°。H1和H2是2個相互獨立的服從［0，1］均勻分布的偽隨機(jī)變量，結(jié)果如曲線3所示。

4）風(fēng)、浪、流綜合正態(tài)分布隨機(jī)干擾：ω=(4.5H3+3.5H4)°。H3和H4是2個相互獨立的服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N（0，1）的偽隨機(jī)變量，結(jié)果如曲線4所示。

由仿真結(jié)果可知，在隨機(jī)擾動下，模糊自適應(yīng)控制器能對系統(tǒng)輸出進(jìn)行有效的控制，實現(xiàn)了尋目標(biāo)點自主航行，且USV在不同擾動下的抵達(dá)時間相對于平靜航行增幅在10%以內(nèi)?？梢哉J(rèn)為，該控制器能夠有效適應(yīng)外界環(huán)境，抗干擾強(qiáng)，穩(wěn)定性好。

3 結(jié) 語

本文研究了一種USV航向、航速協(xié)同控制方法，利用模糊控制算法的優(yōu)點，使用多輸入多輸出的控制結(jié)構(gòu)，對航向、航速進(jìn)行了協(xié)同控制。并且加入自適應(yīng)控制環(huán)節(jié)，使系統(tǒng)能夠?qū)ξ粗兓h(huán)境進(jìn)行自主調(diào)節(jié)。通過試驗平臺的控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真及優(yōu)化分析，得出了一套行之有效的優(yōu)化方案，并對優(yōu)化效果進(jìn)行了抗干擾分析，為進(jìn)一步的試驗研究工作提供了理論基礎(chǔ)。

［1］ YAN R J，PANG S，SUN H B，et al.Development and missions of unmanned surface vehicle［J］.Journal of Marine Science and Application，2010，9（4）：451-457.

［2］ DO K D.PAN J.Global robust adaptive path following of underactuated ships［J］.Automatica，2006，42（10）：1713-1722.

［3］ 陳銘.高速無人艇模型及航速/航向解耦控制研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué)，2011.

［4］ 陳鷥鷺，程海邊.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的水面無人艇建模與仿真［J］.艦船科學(xué)技術(shù)，2010，32（11）：134-136. CHEN Silu，CHENG Haibian.Modeling and simula?tion based on fuzzy neural network for unmanned sur?face vehicle［J］.Ship Science and Technology，2010，32（11）：134-136.

［5］ CACCIA M，BONO R，BRUZZONE G，et al.Design and exploitation of an autonomous surface vessel for the study of sea-air interactions［C］//Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on Robotics and Automation.Barcelona，Spain，2005：3582-3587.

［6］ CACCIA M，BONO R，BRUZZONE G，et al.An au?tonomous craft for the study of sea-air interactions［J］. IEEE Robotics and Automation Magazine，2005，12（3）：95-105.

［7］ 徐博，奔粵陽.自主水下航行器建模、控制設(shè)計與仿真［M］.北京：國防工業(yè)出版社，2013：117-138.

［8］ 伍文暉.水面無人艇試驗平臺設(shè)計［D］.大連：大連海事大學(xué)，2013.

［9］ LIAO Y L，WAN L，ZHUANG J Y.Backstepping dy?namical sliding mode control method for the path fol?lowing of the underactuated surface vessel［C］//Interna?tional Conference on Advanced in Control Engineering and Information Science.Amsterdam，2011.

［10］ CHWA D.Global tracking control of underactuated ships with input and velocity constraints using dynam?ic surface control method［J］.IEEE Transactions on ControlSystems Technology， 2011， 19（6） ：1357-1370.

［11］ DONG W.Cooperative control of underactuated sur?face vessels［J］.IET Control Theory and Applica?tions，2010，4（9）：1569-1580.

［12］ B?RHAUG E，PAVLOV A，PANTELEY E，et al. Straight line path following for formations of underac?tuated marine surface vessels［J］.IEEE Transactions on Control Systems Technology，2011，19（3）：493-506.

［13］ CONSOLINI L，TOSQUES M.A minimum phase out?put in the exact tracking problem for the nonminimum phase underactuated surface ship［J］.IEEE Transac?tionson Automatic Control，2012，57（12）：3174-3180.

［14］ JIA H M，ZHANG L J，BIAN X Q，et al.A nonlinear bottom-following controller for underactuated autono?mous underwater vehicles［J］.Journal of Central South University，2012，19（5）：1240-1248.

［15］ 孫巧梅.無人艇建模及邏輯網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制方法的研究［D］.大連：大連海事大學(xué)，2013.

［責(zé)任編輯：胡文莉］

The course and speed cooperative control method for unmanned surface vehicles

CAO Shijie，ZENG Fanming，CHEN Yutao
College of Power Engineering，Naval University of Engineering，Wuhan 430033，China

In order to solve the problem of autonomous dynamic control for unmanned surface vehicles (USV)under unknown conditions,a course and speed cooperative control method based on the adaptive fuzzy algorithm is studied in this paper.The fuzzy control algorithm is designed as to the inputs are the devi?ation of course and position,and the outputs are the rudder angle and throttle.The self-adaptive control method is applied,of which the input is the deviation rate of course and the output is the control cycle,to make the system effectively response to external changes.The objective function of the optimization is the weighted minimum of the arrival time and the changing frequency of rudder.The specific effects of the pa?rameters,like domains and the control cycle,are analyzed.The results of optimization analysis show that the method enables the USV to successfully reach the target point in random disturbance conditions with different wind,current and wave,and to achieve the point to point autonomous voyage.

Unmanned Surface Vehicle（USV）；fuzzy algorithm；self-adaptive control；cooperative opti?mization

U664.82

A

10.3969/j.issn.1673-3185.2015.06.011

http://www.cnki.net/kcms/detail/42.1755.TJ.20151110.1025.018.html期刊網(wǎng)址：www.ship-research.com

曹詩杰，曾凡明，陳于濤.無人水面艇航向航速協(xié)同控制方法［J］.中國艦船研究，2015，10（6）：74-80. CAO Shijie，ZENG Fanming，CHEN Yutao.The course and speed cooperative control method for unmanned surface vehicles［J］.Chinese Journal of Ship Research，2015，10（6）：74-80.

2015-05-05 < class="emphasis_bold"> 網(wǎng)絡(luò)出版時間：

時間：2015-11-10 10:25

中國博士后科學(xué)基金資助項目（201150M1547）；湖北省自然科學(xué)基金資助項目（2013CFB440）

曹詩杰，男，1991年生，碩士生。研究方向：艦船動力裝置總體設(shè)計、分析與優(yōu)化。E-mail：975526435@qq.com曾凡明（通信作者），男，1962年生，博士，教授，博士生導(dǎo)師。研究方向：艦船動力裝置總體設(shè)計、分析與優(yōu)化