【摘 要】
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本文以船舶在海上执行航行任务时会遇到障碍船舶为工程背景,针对“全局与局部制导”、“控制算法鲁棒性”以及“理论算法可行性”3个关键要素,将欠驱动船舶的路径跟踪控制任务分为制导与控制两个模块进行深入研究,目标是设计一套考虑航海实践和实际应用的欠驱动船舶智能化避碰制导与控制系统,将对现有的欠驱动船舶制导与控制理论研究成果进行总结与延伸,为海洋船舶自动化的发展贡献一份力量。所做的主要研究工作可总结为以下两
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.51909018）； 大连市科技创新基金（No.2019J12GX026）；
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本文以船舶在海上执行航行任务时会遇到障碍船舶为工程背景,针对“全局与局部制导”、“控制算法鲁棒性”以及“理论算法可行性”3个关键要素,将欠驱动船舶的路径跟踪控制任务分为制导与控制两个模块进行深入研究,目标是设计一套考虑航海实践和实际应用的欠驱动船舶智能化避碰制导与控制系统,将对现有的欠驱动船舶制导与控制理论研究成果进行总结与延伸,为海洋船舶自动化的发展贡献一份力量。所做的主要研究工作可总结为以下两点:⑴在制导方面,通过将船舶领域思想引入到逻辑虚拟小船（Logical virtual ship,LVS）制导方法中,并基于速度障碍法原理,赋予船舶制导避碰的功能,构建了一种逻辑虚拟-虚构小船（Logical phantom virtual ship,LPVS）船舶避碰制导方法。与现有的船舶制导方法相比,LPVS方法能够同时实现全局路径规划与局部避碰规划,并且也能够消除在转向点出的参考轨迹偏移量。所提方法给出的避碰参考信号能够符合国际海上避碰规则（CLOREG）与良好船艺,具有较强的实时性与反应性。在避碰结束后也能够为船舶提供信号使得船舶返回参考路径,最终实现为船舶提供光滑可行的参考路径。⑵在控制方面,依托于非线性反步法的结构,设计了一种欠驱动船舶事件触发鲁棒自适应控制。通过利用动态面控制技术（Dynamic surface control,DSC）,避免了反步法中存在的“复杂度与计算量爆炸”问题。利用基函数神经网络对船舶运动系统中的模型结构不确定项进行在线逼近与补偿,并通过鲁棒神经阻尼技术,对复杂的神经网络权重进行压缩,随后构建了自适应参数以补偿控制增益不确定与外界海洋扰动带来的影响。此外,考虑到控制律更新频率过高以及有限的船载通信资源问题,引入一种针对控制输入的事件触发机制,在保障控制效果的同时,有效地减少控制律的更新频率与控制器与执行器之间的信道占用。最终得到的控制律具有形式相对简捷,节约计算资源的特点。为了验证所提算法的有效性与优越性,本文借助MATLAB平台进行仿真实验,取得模拟海洋环境下的欠驱动船舶避碰制导与控制仿真实验结果。所做出的研究对于促进海上船舶交通安全、提高海洋船舶自动化水平具有现实意义。
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