为了解决车辆编队控制问题,设计了自适应神经网络编队控制器.在跟随车辆未知领航车辆速度的情况下,根据位置误差、角速度误差和前一时刻跟随车辆的速度,使用神经网络自适应在线调整神经元权重的方法,控制跟随车辆的速度.恰当选择控制器参数,能使跟随误差能足够小.通过六边形队形仿真实验证明了该编队控制器的有效性.该研究结论突破了车辆编队控制中跟随车辆需要已知领航车辆速度的限制,有助于节省速度传感器的使用.
2024-02-27 23:31:04
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针对多船舶之间的协同合作问题, 对船舶的编队控制进行了研究. 通过运用领航者-跟随者方法, 选择
在Cartesian 坐标系下建立新的船队编队控制模型, 基于这种模型, 利用反步技术和李亚普诺夫理论设计了一种可使
船队按期望队形航行的船队编队控制器. 通过考虑领队船舶与跟随船舶的航向角误差, 保证了跟随船舶航向角的稳
定性, 从而避免其在航行过程中不断振荡. 最后对所设计的控制方法的正确性及有效性进行了仿真验证.
2024-02-23 13:33:44
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针对具有网络传输延时和噪声的多车辆系统的编队问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波器的协作路径跟踪控制方法.根据车辆运动学模型和给定队形及其路径参数,给出车辆协作路径跟踪控制器设计方法,将系统线性化,针对延时情况重构状态方程,用自适应卡尔曼滤波算法滤除噪声的影响,实现系统稳定控制.仿真实验证明了该方法的有效性.
2023-06-06 14:10:06
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了系统地讨论存在时延的编队控制系统的稳定性问题，给出了编队稳定性的2种形式化定义；结合个体动力学模型，概括了利用线性反馈控制和非线性反馈控制的含时延的编队策略以及相应的系统模型；针对各种编队控制策略、具体的任务要求和不同的时延情况，对主要的稳定性分析方法进行了综述，包括特征根分析方法、Lyapunov稳定性理论方法和Hamilton耗散理论方法等，并介绍了用各种稳定性分析方法得到的结论；最后，总结了各种编队稳定性分析方法的优缺点以及未来研究的趋势
2023-02-24 21:18:52
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针对多机器鱼系统的一致性问题,设计一种基于一致性理论的多机器鱼编队控制模型。采用一个基于拓 扑结构的多机器鱼编队控制模型描述机器鱼之间的信息交换方式,分析该模型下的有向网络取得渐近一致性的条件,并应用到领航者―跟随者模式下的编队控制中,将任意的队形转化为“一跟一”的局部“领导
2022-09-25 10:24:36
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