[发明专利]一种波浪滑翔器路径跟踪控制方法

权利要求书

1.一种波浪滑翔器路径跟踪控制方法，其特征在于，所述一种波浪滑翔器路径跟踪控制方法具有以下步骤：

步骤一：给出预设目标点p₁...p_k(即目标路径)，GPS提供实时的位置信息p_m，通过ILOS算法将对路径的跟踪转化为对期望航向的跟踪，得到期望航向角χ_d；

步骤二：将期望航向角χ_d与当前航向角ψ作为滑模控制器的输入，控制器的输出舵角δ直接作用于波浪滑翔器的尾舵；

步骤三：最后在反馈回路引入自适应模糊卡尔曼滤波器削弱罗盘与GPS的测量噪声及外界干扰。

2.根据权利要求1所述的一种波浪滑翔器路径跟踪控制方法，其特征在于，ILOS算法如下所示：

其中，e为交叉跟踪误差，α_k为路径切向角度，Δ＞0为前视距离，σ＞0为积分增益，e_int为辅助积分项。

3.根据权利要求1所述的一种波浪滑翔器路径跟踪控制方法，其特征在于，滑模控制器如下所示：

设计滑模面为：

其中，a₁是与流体力学系数相关的未知参数，a₂是开环增益，λ＞0为满足赫尔维茨稳定条件的滑模面设计参数，D＝f(v_B，ψ，r，t)+d(t)代表非线性动力学和外界干扰；

采用指数趋近律为：

其中，ε＞0、k＞0；控制律为：

4.根据权利要求1所述的一种波浪滑翔器路径跟踪控制方法，其特征在于，自适应模糊卡尔曼滤波器如下所示：

测量系统的状态方程和测量方程表示为：

X(k)＝AX(k-1)+w(k) (5)

Z(k)＝HX(k)+v(k) (6)

A、H均为单位矩阵，X(k)＝[ξ_O(k) η_O(k) ψ(k)]^T、Z(k)＝[ξ_Om(k) η_Om(k) ψ_m(k)]^T，w(k)和v(k)分别代表过程噪声向量与测量噪声向量；假设w(k)和v(k)均为均值为零的高斯白噪声，两者线性无关；

传统卡尔曼滤波的过程可描述为：

其中，为先验估计，P(k|k-1)是估计误差的协方差，K(k)是增益矩阵，为最优估计状态向量矩阵，P(k|k)是最优估计误差的协方差，Q为过程噪声协方差矩阵、R为测量噪声协方差矩阵；

本发明通过模糊系统动态调整测量噪声协方差矩阵R，提高滤波性能；定义一个估计窗口为：

其中，r_mn(k)为新息序列，为新息序列的实际协方差矩阵，M为窗口大小，可以由经验及仿真得到，i₀＝k-M+1表示估计窗口内的第一个采样值，S(k)为新息序列的理论协方差矩阵；

模糊系统依据新息序列理论协方差与实际协方差的差值自适应地调整测量噪声协方差矩阵R，定义匹配度DM(k)，ΔR(k)为调整量：

R(k)＝R(k-1)+ΔR(k) (10)

其中，DM(k)作为模糊系统的输入，ΔR(k)为模糊系统输出；DM(k)和ΔR(k)的模糊子集均为：负(N)、零(Z)、正(P)；其模糊规则为：

If DM(k)is N，thenΔR(k)is N，

If DM(k)is Z，thenΔR(k)is Z，

If DM(k)is P，thenΔR(k)is P。