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首页> 外文期刊>International Journal of Adaptive Control and Signal Processing >Adaptive formation control of autonomous underwater vehicles with model uncertainties
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Adaptive formation control of autonomous underwater vehicles with model uncertainties

机译：具有模型不确定性的水下机器人的自适应编队控制

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This paper investigates the formation control problem of underactuated autonomous underwater vehicles (AUVs). What makes this problem different and challenging is that, in the AUV model, the mass and damping matrices are not diagonal with nonzero off-diagonal terms and unknown hydrodynamic damping terms. To address the effect of nonzero off-diagonal terms, we introduce a coordinate transformation, while the unknown hydrodynamic damping terms are approximated adaptively by a neural network. Then, a leader-follower control strategy is presented, where each follower needs to track a virtual vehicle. This strategy translates the formation control problem into a set of position (including heading) tracking problems for the following AUVs. The position and heading tracking controller is designed based on Lyapunov direct method and backstepping technique, taking into account the effect of the nonzero off-diagonal terms in the mass matrix and the unknown hydrodynamic damping terms. Simulations are given to demonstrate the effectiveness of the control method proposed.
机译：本文研究了欠驱动自动水下航行器（AUV）的编队控制问题。使这个问题与众不同且具有挑战性的原因是，在AUV模型中，质量和阻尼矩阵不是非零非对角项和未知流体动力阻尼项的对角线。为了解决非零非对角项的影响，我们引入了坐标变换，而未知的流体动力阻尼项通过神经网络自适应地近似。然后，提出了一种领导者跟随者控制策略，其中每个跟随者都需要跟踪虚拟车辆。该策略将地层控制问题转化为以下AUV的一组位置（包括航向）跟踪问题。基于Lyapunov直接法和后推技术，设计了位置和航向跟踪控制器，并考虑了质量矩阵中非零非对角线项和未知流体动力阻尼项的影响。仿真表明了所提出的控制方法的有效性。

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