[发明专利]一种具有输入饱和受限的无人船强化学习自适应跟踪控制方法

说明书

本发明针对无人水面船系统，提供了一种具有输入饱和受限的无人船强化学习自适应跟踪控制方法，本发明方法，包括：建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；基于设定的期望轨迹数学模型，引入控制器输入饱和函数；基于引入控制器输入饱和函数的期望轨迹数学模型，设计无人船控制率；基于设计的无人船控制率，设计神经网络权重更新率。同时，本发明方法考虑控制器存在输入饱和限制，当外界干扰过大时，控制器不会因为输入饱和特性使得跟踪效果变差，更加具有实际工程意义。

技术领域

本发明涉及强化学习与水面无人船的轨迹跟踪技术领域，具体而言，尤其涉及一种具有输入饱和受限的无人船强化学习自适应跟踪控制方法。

背景技术

水面无人船是具有自主导航能力，并且可自主实现环境感知、目标探测等任务的智能化、无人化水面平台，其最主要的特征便是欠驱动性，即利用两个独立的输入端同时控制三个自由渡的运动；欠驱动系统能够通过较少的驱动器来完成复杂的控制任务，不仅能够降低成本，简化控制系统结构，同事也能提高系统的可靠性与易维护性；但是在对水面无人船的跟踪控制方面仍然存在一些问题，例如：当外界存在较大的风浪流等干扰时，控制器需要较大的值来克服干扰。但当控制器中存在饱和特性时，往往不能达到控制要求，因此需要考虑在控制器存在饱和时的轨迹跟踪控制问题。

发明内容

根据上述提出的技术问题，而提供一种具有输入饱和受限的无人船强化学习自适应跟踪控制方法。本发明考虑了控制器存在输入饱和限制，当外界干扰过大时，控制器不会因为输入饱和特性使得跟踪效果变差。

本发明采用的技术手段如下：

一种具有输入饱和受限的无人船强化学习自适应跟踪控制方法，所述方法包括：

建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；

基于设定的期望轨迹数学模型，引入控制器输入饱和函数；

基于引入控制器输入饱和函数的期望轨迹数学模型，设计无人船控制率；

基于设计的无人船控制率，设计神经网络权重更新率。

进一步地，所述建立无人水面船数学模型，设定无人水面船的期望轨迹数学模型；包括：

定义北东坐标系OX₀Y₀Z₀和附体坐标系BXYZ两个坐标系；

将北东坐标系(OX₀Y₀Z₀)视作惯性坐标系，取地球任一点O为坐标原点，OX₀指向正北，OY₀指向正东，OZ₀指向地球球心；

将附体坐标系BXYZ视作非惯性坐标系，船舶左右对称时，取其中心为坐标原点B，BX轴沿着船舶中线指向船艏方向，BY轴垂直指向右舷，BZ轴沿XY平面垂直指向下；

对无人水面船进行建模，得到如下船舶运动控制数学模型：