一个改进的ELOS指导法则,用于未更新的无人地面车辆的路径跟踪
Shipeng Wu1, Hui Ye1, Wei Liu1
1College of Automation, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212000, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 29, 2024
概括
这项研究引入了无人驾驶地面车辆 (USV) 的改进的扩展状态观察器 (ESO). 该方法通过准确估计因环境干扰引起的变化时间的侧滑角度来提高路径跟踪的准确性.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 控制工程 控制工程 控制工程
- 海洋技术 海洋技术
背景情况:
- 无人驾驶地面车辆 (USV) 面临着由于时间变化的侧滑角度而导致精确路径跟踪的挑战.
- 环境干扰,如风,海浪和水流引入不可预测的漂移,使控制变得复杂.
研究的目的:
- 提出一个新的视界线 (LOS) 指导法,与USV的改进的扩展状态观察器 (ESO) 集成.
- 准确估计和补偿影响USV动态的未知环境干扰.
主要方法:
- 一个减少顺序的ESO被开发来识别由环境干扰引起的侧滑角度.
- 该ESO被纳入了改进的LOS指导法中,以补偿估计的漂移.
- 引导子系统的稳定性,包括观察员错误,在数学上被证明是统一的最终界限.
主要成果:
- 拟议的强化LOS (ELOS) 指导法证明了侧滑角度的快速和准确估计.
- 模拟显示,ELOS指导使USV能够以高精度,速度和顺地跟踪各种路径.
- 实验结果验证了拟议的控制方法的实际可行性和有效性.
结论:
- 改进的基于ESO的LOS指导法有效地解决了在低值USV中时间变化的侧滑角度的挑战.
- 该方法在复杂的环境条件下显著提高了路径跟踪性能.
- 经过验证的方法为USV的自主导航提供了一个强大的解决方案.
