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RSS订阅原创 基于运动/载体坐标系下的跟踪误差方程
在路径跟踪中，需要跟踪的是虚拟AUV；在轨迹跟踪中，需要跟踪的是位置随时间变化的点。无论是路径跟踪还是轨迹跟踪，实质上都是对一个移动的点进行跟踪，有相同之处。本文进行AUV在动系下的跟踪误差方程的推导，类似于在SF坐标系下的跟踪误差方程，关于在SF系下的跟踪误差方程。
2023-08-17 14:52:41
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原创 坐标转换/旋转矩阵求导
这里的计算过程并没有反映究竟是物体角速度还是空间角速度，实际应用中可能会让读者产生困惑。在水下机器人的运动控制中，在载体坐标系下的跟踪误差方程的推导过程中，采用的就是物体角速度，直接用机器人的角速度。vS为定系下的速度，等式右侧无uB的导数是因为动系内观察坐标始终没有变化，导数为零。前面所推导和论证的公式准确地说应该描述的是惯性坐标系的空间角速度。显然，这两种情况旋转矩阵的导数的表达式有所不同，究其原因是。内是物体角速度，情况二中。应该指的是物体角速度。的范数不随时间变化。考虑定系下旋转角标为。
2023-07-27 11:20:24
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原创 降阶扩张状态观测器(LESO)在AUV运动控制中的运用
扩张状态观测器是处理复杂环境和干扰问题较好的工具，也是自抗扰控制（ADRC）中的重要手段，在解决不确定非线性的问题时得到了广泛的应用。其核心思路为：基于整个系统的输入信号和输出信号，对系统状态方程进行化简，得到积分串联型，将标准形式之外的项视为总的扰动项，然后用观测器对总的扰动项进行估计，随后反馈给控制系统。扩张状态观测器只需系统的输入和输出就可以对整个系统的全部状态变量进行估计，视总的干扰为系统状态的一部分，便可将总扰动估计并反馈给系统，从而增强整个系统的控制性能。
2023-03-01 16:57:06
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转载 跟踪微分器（TD）
PID控制通常具有的典型缺点为：（1）PID是基于误差的控制方法，当初始误差较大时，PID控制产生的控制输入量会过大，此时将会产生加大的超调，这便是PID的快速性和超调性之间的矛盾；（2）PID的微分信号时常会获取不够准确，因此微分项常常难以发挥其应有的作用；跟踪微分器是用于解决PID控制缺陷的重要工具，事先产生过渡过程，提取含有随机噪音的输入信号以及输入信号的微分信号，再将其传入PID控制器。即TD会产生两个信号，一个是过渡信号，一个是过渡信号的微分信号，过渡信号可以理解为不超调的信号。
2023-01-25 14:58:40
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原创 模糊PID控制器的实现
本文讨论有关模糊PID相关的问题。模糊PID是一种将PID控制和模糊算法结合起来的控制算法，其实质上是将模糊算法用在了PID的参数整定上，以此来满足需要动态调整PID参数的系统的要求。
2023-01-22 19:30:03
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原创 虚拟向导AUV的速度推算
针对AUV的路径跟踪控制问题，引入了SF坐标系和虚拟向导，本文基于李雅普诺夫方法进行虚拟向导AUV的速度的推导，得到s的导，进而得到期望路径参数s，进而根据需要生成期望路径。
2023-01-17 14:41:47
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原创 滑模方法设计AUV路径跟踪转艏力矩
本文通过滑模方法对AUV的直线路径跟踪的转艏力矩进行设计，主要目的是介绍滑模变结构控制的基本原理和滑模方法在AUV控制中的简单运用。滑模变结构控制是一种非线性的控制方法，又称为变结构控制，其控制结构是不固定的，会随着整个系统的状态变化而变化。根据系统运动轨迹可以通过切换控制量进行控制，滑模控制的结构简单，对精确的数学模型的依赖性不强，同时易于控制而且响应较快，缺点是其不连续的特性会导致抖振现象产生，系统的状态在切换面的左右 进行抖动，无法对切换面进行实际上的趋近和贴合。
2023-01-16 21:09:53
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原创 AUV路径跟踪视线法（Line Of Sight）制导原理
针对路径跟踪问题，为调整 AUV 趋向且收敛至期望路径，本文对视线角(Line Of Sight)导航的方法原理进行介绍。就水平面视线法原理进行具体介绍，垂直面上与之类似。
2023-01-16 00:11:08
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原创 基于Serret-Frenet坐标系下的跟踪误差方程
本文引入Serret-Frenet坐标系，并在此坐标系下的建立AUV路径跟踪的误差方程。SF坐标系的引用使得AUV的运动与相关的路径参数之间的关系更加直观，建立的误差动态系统更具灵活性。
2023-01-14 14:31:24
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原创 LeNet-5经典卷积神经网络模型搭建及应用实例
LeNet-5卷积神经网络是用于图像识别的经典神经网络，本文从零复现整个模型，同时采用相应的数据集进行训练和测试。
2022-12-29 14:22:40
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原创 AUV运动控制仿真（PID控制）
本文对AUV的运动控制仿真过程进行介绍，采用PID控制方法，实现水平面上的简单的AUV的运动控制。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
2022-12-18 11:37:17
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空空如也
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