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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种在领导者非线性情况下的多无人船系统的分布式量化跟踪控制方法，包括：构建多无人船的不确定非线性的系统模型，其中包含多无人船动力学模型和多无人船运动学模型；构建非线性外部领导者系统模型，设计自适应分布式观测器和具有量化的分散式跟踪控制器，采用所述自适应分布式观测器和具有量化的分散式跟踪控制器对所述多无人船进行自适应控制下的跟踪控制。该发明克服了当前无人船控制领域存在的限制，引入非线性外部输入，并将量化器用于光滑控制器，更有利于实际应用。该发明能够实现多无人船的跟踪误差均能快速收敛到接近零的小邻域，为实现多无人船的跟踪控制提供了关键的技术支持。

主权项：1.一种在领导者非线性情况下的多无人船系统的分布式量化跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，构建多无人船的不确定非线性的系统模型，初始化系统状态、采样时间以及控制参数，所述系统模型包括多无人船动力学模型和多无人船运动学模型，系统模型中存在三个未知状态变量，分别为无人船的横坐标、纵坐标和偏航角；步骤2，根据实际应用场景中的非线性无人船领导者轨迹参数，为多无人船不确定非线性的系统模型构建由自治非线性外系统产生的领导者轨迹；步骤3，基于多无人船的通信拓扑，构建自适应分布式观测器，所述自适应分布式观测器用于生成每个无人船的期望轨迹；步骤4，在多无人船动力学模型和自适应分布式观测器的基础上，设计具有量化器的分散式跟踪控制器，在有量化的情况下，所述分散式跟踪控制器用于控制每个无人船并使无人船跟踪上所述领导者轨迹；所述步骤4具体为：在有量化的情况下，设计分散式跟踪控制器如下： 其中，τi表示无人船受到的驱动力，z1,i、z2,i均表示跟踪误差，用于具体表示向量z1,i中的三个量，用于具体表示向量z2,i中的三个量，ξ＝e-2t，t表示时间，Jiηi表示旋转矩阵，表示wi对时间的导数；γi为初值已知的变量，满足mi为给定的正常数，||z2,i||2表示z2,i的2-范数；ni为未知定常数，表示对ni的估计量，满足di为给定的正常数；K1,i、K2,i0为给定的正定对角矩阵；Mi、Civi、Diυi分别表示第i个无人船的惯性矩阵、科里奥利向心力矩阵以及流体阻尼矩阵；ξi＝[ui,vi,ri]T表示第i个无人船在惯性坐标系中的速度向量，ui,vi,ri分别表示第i个无人船的纵向速度、横漂速度和艏摇角速度；对上述分散式跟踪控制器进行量化，设计量化器qsu如下： 其中，u为量化器的输入，即u＝τi，qlu代表量化器qsu中所用到的对数量化器，i代表量化级别，ui＝ρ1-id,i＝1，2，…，ui代表控制信号的第i个量化级别，量化器参数d0，0ρ1，δ决定量化器的量化密度，uth0代表一个在对数量化器和通用量化器之间切换的阈值，代表通用量化器的参数，步骤5，采用所述自适应分布式观测器实时生成每个无人船的期望轨迹，利用具有量化器的分散式跟踪控制器得到每个无人船的量化控制信号，进而对所述多无人船进行自适应控制下的跟踪控制。

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