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🔥 内容介绍
在海洋监测、环境调查、物资运输等领域,无人水面艇(USV)的应用愈发广泛。而精准的路径跟踪能力是保障 USV 高效、可靠完成任务的核心要素。视线法(Line - Of - Sight,LOS)控制算法凭借结构简单、计算量小且适应性强的优势,成为 USV 路径跟踪控制的常用方法之一。本文将深入探讨基于 LOS 控制算法的 USV 路径跟踪原理,并通过仿真验证其有效性。
一、USV 路径跟踪需求与 LOS 算法优势
(一)USV 路径跟踪需求
USV 在执行任务时,需要按照预设路径航行,如在海洋测绘任务中,需沿着规划好的航线对海域进行全覆盖测量;在巡逻任务中,要精准地沿着预定路线巡航。同时,USV 还需应对复杂多变的海洋环境,如海浪、水流、风力的干扰,以及突发障碍物的出现,这就要求其路径跟踪控制算法具备良好的鲁棒性和快速响应能力 ,确保 USV 能够稳定、准确地跟踪目标路径。
(二)LOS 算法优势
LOS 控制算法通过在 USV 与目标路径之间构建虚拟视线,根据视线与 USV 航向的夹角来调整 USV 的转向和速度,从而实现路径跟踪。相较于其他复杂的控制算法,LOS 算法具有以下显著优势:
- 算法结构简单:其原理直观易懂,数学模型简洁,易于实现和理解,降低了算法开发和调试的难度。
- 计算量小:不需要进行复杂的矩阵运算或大量的参数调整,对 USV 的计算资源要求较低,适合在硬件资源有限的 USV 上运行。
- 适应性强:能够较好地适应不同的路径规划和海洋环境条件,在直线路径、曲线路径跟踪以及应对外界干扰时都能表现出良好的性能。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1] 田勇 王丹 彭周华 刘陆.无人水面艇直线航迹跟踪控制器的设计与验证[J].大连海事大学学报, 2015, 41(4):5.
[2] 陈霄,刘忠,张建强,等.基于改进积分视线导引策略的欠驱动无人水面艇路径跟踪[J].北京航空航天大学学报, 2018, 44(3):11.DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0192.
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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