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Model Identification and Trajectory Tracking Control for Vector Propulsion Unmanned Surface Vehicles

机译：矢量推进无人车辆的模型识别与轨迹跟踪控制

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To promote the development of military and civilian applications for marine technology, more and more scientific research around the world has begun to develop unmanned surface vehicles (USVs) technology with advanced control capabilities. This paper establishes and identifies the model of vector propulsion USV, which is widely used at present. After analyzing its actuator distribution, we consider that the more realistic vessel model should be an incomplete underactuated system. For this system, a virtual control point method is adopted and an adaptive sliding mode trajectory tracking controller with neural network minimum learning parameter (NNMLP) theory is designed. Finally, in the simulation experiment, the thruster speed and propulsion angle are used as the inputs of the controller, and the linear and circular trajectory tracking tests are carried out considering the delay effect of the actuator, system uncertainty, and external disturbance. The results show that the proposed tracking control framework is reasonable.
机译：为促进海洋技术的军事和民用申请的发展，世界各地的越来越多的科学研究已经开始开发无人面的地面车辆（USVS）技术，具有先进的控制能力。本文建立并识别了载体推进USV的模型，目前广泛使用。在分析其执行器分布后，我们认为更现实的船舶模型应该是一个不完整的欠渎主系统。对于该系统，采用虚拟控制点方法，设计了具有神经网络最小学习参数（NNMLP）理论的自适应滑模轨迹跟踪控制器。最后，在模拟实验中，使用推进速度和推进角作为控制器的输入，并且考虑致动器，系统不确定性和外部干扰的延迟效果来执行线性和圆形轨迹跟踪测试。结果表明，所提出的跟踪控制框架是合理的。

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