[发明专利]一种基于MLP方法的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法

权利要求书

1.一种基于MLP方法的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征是：包括以下步骤：

步骤1：进行欠驱动水面无人艇的建模，得到USV运动学模型；

步骤2：采用径向基函数神经网络来近似未建模的动力学函数，进行模型动力学转换；

步骤3：进行欠驱动动力学的模型转换，将USV跟踪误差系统扩展为三阶，以实现交叉跟踪动力学的相对度；

步骤4：转换USV集成鲁棒有限时间控制器，进行有限时间USV轨迹跟踪；

步骤5：进行稳定性分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于MLP方法的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征是：所述步骤1具体为：

将USV的期望轨迹定义在一个水平面上，根据固定地球坐标O_EX_EY_E和固定物体坐标O_BX_BY_B描述USV的运动，在这两个坐标下，USV的运动学模型为:

其中，x,y表示USV的位置，表示偏航角；u,v和r分别表示与O_BX_BY_B有关的纵向速度，摇摆速度和偏航速度；

USV的动态模型描述如下:

式中，m_ii,i＝1,2,3为船舶惯性质量的正常数，τ_u和τ_r为控制输入，τ_ud,τ_vd和τ_rd分别表示由洋流、风、浪引起的时变未知外部扰动，非线性水动力阻尼h_i,i＝u,v,r，通过下式表示：

其中，X_(·),Y_(·)和N_(·)分别表示浪涌运动、横摆运动和横摆运动的线性和二次水动力系数。

3.根据权利要求2所述的一种基于MLP方法的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制方法，其特征是：所述步骤2具体为：

径向基函数神经网络被用来近似未建模的动力学函数，未知光滑函数近似为：

其中，W＝[w₁,w₂，…,w_m]^T为权向量，m为神经节点数，向量X_n＝[x₁,x₂,...,x_n]^T表示网络输入，近似误差记为o；

高斯函数ξ(X_n)＝[ξ₁(X_n),ξ₂(X_n),...,ξ_n(X_n)]^T通过下式表示：

其中，c_i,i＝1,...,m是列向量，表示X_n的中心分布，β_i表示ξ_i(X_n)的宽度。