无人船集群协同控制理论与实践

本书针对具有非线性、强耦合、不确定、强扰动、多约束等特点的综合复杂的多无人船集群系统，从通信、制导、控制一体化角度出发，系统地介绍多无人船集群协同控制理论与方法，并给出仿真和实验验证结果。主要内容包括：无人船集群协同控制所面临的研究挑战和研究进展；无人船集群控制系统设计与分析的基础知识；侧滑角未知的欠驱动单无人船路径跟踪；基于全路径导引、单路径导引、多路径导引的欠驱动多无人船的协同路径跟踪；模型参数不确定和海洋环境扰动下的无人船动力学自适应控制和抗干扰控制。 本书可作为无人船制导与控制、多无人船编队控制、海洋航行器集群控制等领域科研人员和工程技术人员的参考书，也可作为高等院校船舶与海洋工程、控制科学与工程、导航制导与控制、电气工程、人工智能等相关专业本科生和研究生的参考书。

前言
常用符号
第1章 绪论 1
1.1 无人船集群协同控制研究背景 1
1.2 无人船集群协同控制研究挑战 6
1.3 无人船集群协同控制研究现状 10
1.4 本书体系结构 18
第2章 基础知识 21
2.1 稳定性定理 21
2.2 图论 23
2.3 神经网络逼近定理 25
2.4 投影算子 26
第3章 无人船路径跟踪 27
3.1 基于预估器的无人船路径跟踪 28
3.1.1 问题描述 28
3.1.2 PLOS制导律设计 30
3.1.3 稳定性分析 32
3.1.4 仿真与实验验证 36
3.2 基于扩张状态观测器的无人船路径跟踪 44
3.2.1 问题描述 44
3.2.2 ELOS制导律设计 45
3.2.3 稳定性分析 47
3.2.4 仿真与实验验证 50
3.3 本章小结 55
第4章 基于全路径导引的多无人船协同路径跟踪 57
4.1 基于路径参数一致性的多无人船协同路径跟踪 57
4.1.1 问题描述 57
4.1.2 控制器设计 59
4.1.3 稳定性分析 61
4.1.4 相关扩展 62
4.1.5 仿真与实验验证 68
4.2 基于路径参数包含的多无人船协同路径跟踪 74
4.2.1 问题描述 74
4.2.2 控制器设计 75
4.2.3 稳定性分析 77
4.2.4 相关扩展 79
4.2.5 仿真与实验验证 84
4.3 基于路径参数循环跟踪的多无人船协同路径跟踪 89
4.3.1 问题描述 89
4.3.2 控制器设计 90
4.3.3 稳定性分析 92
4.3.4 相关扩展 93
4.3.5 仿真与实验验证 95
4.4 基于事件触发通信的多无人船协同路径跟踪 99
4.4.1 问题描述 100
4.4.2 控制器设计 101
4.4.3 稳定性分析 103
4.4.4 仿真验证 107
4.5 本章小结 110
第5章 基于单路径导引的多无人船分布式协同路径跟踪 112
5.1 基于单路径导引的全驱动多无人船分布式协同路径跟踪 112
5.1.1 问题描述 112
5.1.2 基于扩张状态观测器的分布式制导律设计 114
5.1.3 稳定性分析 116
5.1.4 仿真验证 118
5.2 基于单路径导引的欠驱动多无人船分布式协同路径跟踪 121
5.2.1 问题描述 121
5.2.2 基于扩张状态观测器的分布式制导律设计 122
5.2.3 稳定性分析 125
5.2.4 仿真验证 126
5.3 带避障避碰和连通保持的欠驱动多无人船分布式协同路径跟踪 128
5.3.1 问题描述 129
5.3.2 势能函数 130
5.3.3 避障避碰和连通保持的分布式制导律设计 132
5.3.4 稳定性分析 133
5.3.5 仿真验证 135
5.4 本章小结 138
第6章 基于多路径导引的多无人船分布式协同路径跟踪 139
6.1 基于多路径导引的全驱动多无人船分布式包含操纵 139
6.1.1 问题描述 139
6.1.2 分布式包含操纵制导律设计 141
6.1.3 稳定性分析 143
6.1.4 仿真验证 147
6.2 基于多路径导引的欠驱动多无人船分布式包含操纵 150
6.2.1 问题描述 150
6.2.2 分布式包含操纵制导律设计 152
6.2.3 稳定性分析 155
6.2.4 仿真验证 158
6.3 有限时间收敛的欠驱动多无人船分布式路径操纵 161
6.3.1 问题描述 161
6.3.2 势能函数 163
6.3.3 分布式路径操纵制导律设计 164
6.3.4 稳定性分析 166
6.3.5 仿真验证 170
6.4 本章小结 173
第7章 基于神经网络的无人船动力学控制 174
7.1 基于低频学习预估器的无人船神经网络航向控制 174
7.1.1 问题描述 175
7.1.2 基于预估器的航向控制器设计 175
7.1.3 稳定性分析 177
7.1.4 仿真验证 180
7.2 输入约束下欠驱动无人船的神经网络动力学控制 183
7.2.1 问题描述 183
7.2.2 基于预估器的饱和动力学控制器设计 184
7.2.3 稳定性分析 186
7.2.4 仿真验证 189
7.3 输入增益未知欠驱动无人船的神经网络动力学控制 191
7.3.1 问题描述 192
7.3.2 基于积分并行学习预估器的动力学控制器设计 192
7.3.3 稳定性分析 196
7.3.4 仿真验证 198
7.4 输入约束下全驱动无人船的神经网络动力学控制 200
7.4.1 问题描述 200
7.4.2 基于预估器的饱和动力学控制器设计 201
7.4.3 稳定性分析 202
7.4.4 仿真验证 205
7.5 基于事件触发的全驱动无人船神经网络动力学控制 206
7.5.1 问题描述 206
7.5.2 基于事件触发预估器的动力学控制器设计 207
7.5.3 稳定性和芝诺现象分析 209
7.5.4 仿真验证 213
7.6 本章小结 217
第8章 基于扩张状态观测器的无人船动力学自抗扰控制 218
8.1 基于扩张状态观测器的无人船航向自抗扰控制 218
8.1.1 问题描述 218
8.1.2 航向自抗扰控制器设计 219
8.1.3 稳定性分析 220
8.1.4 仿真与实验验证 222
8.2 基于扩张状态观测器的欠驱动无人船动力学自抗扰控制 225
8.2.1 问题描述 225
8.2.2 纵荡速度和艏摇角速度自抗扰控制器设计 226
8.2.3 稳定性分析 227
8.2.4 仿真与实验验证 229
8.3 基于扩张状态观测器的全驱动无人船动力学自抗扰控制 233
8.3.1 问题描述 233
8.3.2 动力学自抗扰控制器设计 233
8.3.3 稳定性分析 235
8.3.4 仿真验证 236
8.4 基于渐近稳定扩张状态观测器的全驱动无人船动力学自抗扰控制 238
8.4.1 问题描述 238
8.4.2 渐近稳定动力学自抗扰控制器设计 239
8.4.3 稳定性分析 240
8.4.4 仿真验证 242
8.5 本章小结 243
参考文献 245