Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Điều khiển hình thức lãnh đạo-theo sau của các phương tiện bề mặt không người lái (USV) sử dụng phương pháp điều khiển chế độ trượt không đồng nhất đầu cuối dựa trên logic mờ thích ứng
Tóm tắt
Bài báo này trình bày phương pháp điều khiển chuyển động hình thức cho các phương tiện bề mặt không người lái (USV). Kết hợp chiến lược điều khiển hình thức lãnh đạo-theo với chiến lược lập kế hoạch đường đi dựa trên phương pháp trường tiềm năng nhân tạo, luật điều khiển được thiết kế cho một nhóm USV kém khả năng bằng phương pháp điều khiển chế độ trượt không đồng nhất thích ứng và logic mờ. Mục tiêu điều khiển là làm cho những người theo dõi bắt đầu từ vị trí ban đầu của họ và cuối cùng hình thành một hình thức cụ thể với lãnh đạo và đạt trạng thái ổn định. Luật tiếp cận thích ứng được đề xuất để giảm thiểu hiện tượng rung động của hệ thống. Để giảm thời gian tích hợp hình thức, một luật tiếp cận bằng logic mờ được đề xuất nhằm giảm thời gian hội tụ. Đồng thời, một thuật toán điều chỉnh thích ứng được sử dụng để điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển, và định lý ổn định Lyapunov được sử dụng để chứng minh tính ổn định trong khoảng thời gian hữu hạn. Các kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp được đề xuất đạt được hiệu suất hài lòng, các mô phỏng so sánh được cung cấp để chứng minh hiệu quả của phương pháp này.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
K.-K. Oh, M.-C. Park and H.-S. Ahn, A survey of multi-agent formation control, Automatica, 53 (2015) 424–440.
F. Arrichiello et al., Formation control of underactuated surface vessels using the null-space-based behavioral control, IEEE/RSJ International Conference of Intelligent Robots and Systems, Beijing (2006) 5942–5960.
B. D. O. Anderson et al., Control of a three-coleader formation in the plane, Systems and Control Letters, 56 (2007) 573–578.
Y. Liu and R. Bucknall, A survey of formation control and motion planning of multiple unmanned vehicles, Robotica, 36 (2018) 1019–1047.
R. Cui et al., Leader-follower formation control of underactuated autonomous underwater vehicles, Ocean Engineering, 37 (2010) 1491–1502.
T. Balch and R. Arkin, Behavior-based formation control for multi-robot teams, IEEE Transaction of Robots Automation, 14 (1998) 926–939.
M. Pashna et al., Autonomous multi-robot tracking system for oil spills on sea surface based on hybrid fuzzy distribution and potential field approach, Ocean Engineering (2020) 207–214.
K. D. Do, Formation control of multiple elliptical agents with limited sensing ranges, Automatica, 48 (2012) 1330–1338.
Z. Peng, J. Wang and D. Wang, Distributed containment - maneuvering of multiple marine vessels via neurodynamics-based output feedback, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 64 (2017) 3831–3839.
X. Jin, Fault tolerant finite-time leader-follower formation control for autonomous surface vessels with LOS range and angle constraints, Automatica, 68 (2016) 228–236.
F. Yang et al., Hybrid formation control of multiple mobile robots with obstacle avoidance, World Congress on Intelligent Control and Automation, Jinan (2010) 1039–1044.
L. E. Barnes, A potential field based formation control methodology for robot swarms, Ph.D. Thesis, University of South Florida, USA (2008).
A. Jadbabaie, J. Lin and A. S. Morse, Coordination of groups of mobile autonomous agents using nearest neighbor rules, IEEE Transactions on Automatic Control, 48 (2003) 988–1001.
N. E. Leonard and E. Fiorelli, Virtual leaders, artificial potentials and coordinated control of groups, Proc. of the 40th IEEE Conference on Decision and Control, Orlando (2001) 2968–2973.
M. Sisto and D. Gu, A fuzzy leader-follower approach to formation control of multiple mobile robots, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Beijing (2006) 2515–2520.
Z. Zhang, H. Li and W. Yan, Fully distributed control of linear systems with optimal cost on directed topologies, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 68 (1) (2021) 336–340.
Z. Zhang, H. Li, Y. Shi, S. Zhang and W. Yan, Cooperative optimal control for Lipschitz non-linear systems over generally directed topologies, Automatica, 122 (2020) 109279.
S. He et al., Leader-follower formation control of USVs with prescribed performance and collision avoidance, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15 (2019) 572–581.
C. P. Bechlioulis and G. A. Rovithakis, Robust adaptive control of feedback linearizable MIMO non-linear systems with prescribed performance, IEEE Transactions on Automatic Control, 53 (2008) 2090–2099.
S. L. Dai, M. Wang and C. Wang, Neural learning control of marine surface vessels with guaranteed transient tracking performance, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 63 (2016) 1717–1727.
D. Swaroop et al., Dynamic surface control for a class of nonlinear systems, IEEE Transactions on Automatic Control, 45 (2002) 1893–1899.
S. Dai et al., Platoon formation control with prescribed performance guarantees for USVs, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 65 (2018) 4237–4246.
E. Borhaug et al., Straight line path following for formations of underactuated marine surface vessels, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 19 (2011) 493–506.
F. Mohseni, A. Doustmohammadi and M. B. Menhaj, Distributed receding horizon coverage control for multiple mobile robots, IEEE Systems Journal, 10 (2016) 198–207.
C. Wei et al., Learning-based adaptive attitude control of spacecraft formation with guaranteed prescribed performance, IEEE Transactions on Cybernetics, 49 (11) (2019) 4004–4016.
Y. Kartal et al., Distributed backstepping based control of multiple UAV formation flight subject to time delays, IET Control Theory and Applications, 14 (2020) 1628–1638.
R. R. Nair et al., Multisatellite formation control for remote sensing applications using artificial potential field and adaptive fuzzy sliding mode control, IEEE Systems Journal, 9 (2015) 508–518.
G. P. Incremona et al., A supervisory sliding mode control approach for cooperative robotic system of systems, IEEE Systems Journal, 9 (1) (2013) 263–272.
H. Yongzhao et al., Finite-time time-varying formation tracking for high-order multiagent systems with mismatched disturbances, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems (2018) 1–9.
M. Panda et al., Adaptive fuzzy sliding mode formation controller for autonomous underwater vehicles with variable pay-load, International Journal of Intelligent Unmanned Systems, 9 (2) (2020) 133–166.
N. Gu et al., Adaptive bounded neural network control for coordinated path-following of networked underactuated autonomous surface vehicles under time-varying state-dependent cyber-attack, ISA Transactions, 104 (2020) 212–221.
X. W. Gu, Y. G. Niu and B. Chen, Adaptive non-singular fast terminal sliding mode control for multi-agent systems with unknown non-linear dynamics, IET Control Theory and Applications, 14 (2020) 2223–2232.
F. Fahimi, Sliding-mode formation control for underactuated surface vessels, IEEE Transactions on Robotics, 23 (2007) 617–622.
X. Xiang et al., On decentralized adaptive full-order sliding mode control of multiple UAVs, ISA Transactions, 71 (2017) 196–205.
X. Xiang et al., Survey on fuzzy-logic-based guidance and control of marine surface vehicles and underwater vehicles, International Journal of Fuzzy Systems, 20 (2018) 572–586.
L. Hui and J. Li, Terminal sliding mode control for spacecraft formation flying, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 45 (2009) 835–846.
L. Zhao and Y. Jia, Decentralized adaptive attitude synchronization control for spacecraft formation using nonsingular fast terminal sliding mode, Nonlinear Dynamics, 78 (2014) 2779–2794.
L. Yang and J. Yang, Nonsingular fast terminal sliding- mode control for nonlinear dynamical systems, International Journal of Robust and Nonlinear Control, 21 (2011) 1865–1879.
S. D. Xu, C. C. Chen and Z. L. Wu, Study of nonsingular fast terminal sliding-mode fault-tolerant control, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 62 (2015) 3906–3913.
R. Zhang, D. Lu and C. Sun, Adaptive nonsingular terminal sliding mode control design for near space hypersonic vehicles, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 1 (2014) 155–161.
Y. Wang et al., Practical tracking control of robot manipulators with continuous fractional-order nonsingular terminal sliding mode, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 63 (10) (2016) 6194–6204.
R. J. Wai, Fuzzy sliding-mode control using adaptive tuning technique, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 54 (2007) 586–594.
X. Liang et al., A novel distributed and self-organized swarm control framework for underactuated unmanned marine vehicles, IEEE Access, 7 (2019) 112703–112712.
V. Gazi, Swarm aggregations using artificial potentials and sliding-mode control, IEEE Transactions on Robotics, 21 (6) (2005) 1208–1214.
R. Skjetne, T. I. Fossen and P. V. Kokotović, Adaptive maneuvering, with experiments, for a model ship in a marine control laboratory, Automatica, 41 (2005) 289–298.
M. Mesbahi and M. Egerstedt, Graph Theoretic Methods in Multiagent Networks, Princeton University Press, Princeton (2010).
W. Ren and R. W. Beard, Distributed Consensus in Multivehicle Cooperative Control: Theory and Applications, Springer Publishing Company, New York (2007).
M. P. Aghababa, S. Khanmohammadi and G. Alizadeh, Finite-time synchronization of two different chaotic systems with unknown parameters via sliding mode technique, Applied Mathematical Modelling, 35 (2011) 3080–3091.
S. P. Bhat and D. S. Bernstein, Finite-time stability of continuous autonomous systems, SIAM Journal on Control and Optimization, 38 (2000) 751–766.
S. Yu et al., Continuous finite-time control for robotic manipulators with terminal sliding mode, Automatica, 41 (2005) 1957–1964.
R. R. Nair and L. Behera, Swarm aggregation using artificial potential field and fuzzy sliding mode control with adaptive tuning technique, Proc. of American Control Conference (ACC), Montreal (2012) 6184–6189.