Path Following Model Predictive Control of a Coupled Autonomous Underwater Vehicle

📄 arXiv: 2409.18806v1 📥 PDF

作者: Isah A. Jimoh, Hong Yue

分类: eess.SY

发布日期: 2024-09-27

备注: 6 pages, 4 figures, Presented at the IFAC CAMS 2024, Virginia, USA

💡 一句话要点

提出基于模型预测控制的AUV路径跟踪方法以应对环境干扰

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自主水下航行器 路径跟踪 模型预测控制 环境干扰 三维运动 控制系统 仿真研究

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理AUV路径跟踪时，假设运动在水平和深度坐标上是解耦的，导致无法有效应对环境干扰。
  2. 本文提出了一种新的三维路径跟踪控制系统，通过将问题转化为三维位置和方向跟踪，克服了传统方法的局限性。
  3. 仿真结果显示，所提方法在面对时间变化的干扰时，AUV能够稳定地跟踪预定航点，且推进速度保持恒定。

📝 摘要（中文）

自主水下航行器（AUV）在跟踪预定航点时面临由于环境干扰引起的耦合运动挑战。为此，本文开发了一种基于视线引导（LOS）方法的三维路径跟踪引导和控制系统。传统方法将三维路径跟踪问题转化为航向和深度控制问题，假设车辆在水平和深度坐标上的运动是解耦的。本文的控制系统设计避免了这一简化假设，将问题转化为三维位置和方向跟踪问题。通过计算基于期望航向的二维水平坐标，并相应计算LOS深度坐标，最终实现了模型预测控制器（MPC），并通过求解考虑未知海洋干扰的极小极大优化问题来获得稳健控制。仿真结果表明，AUV能够在时间变化的干扰下跟踪预定航点，且系统以与接受圆半径成比例的恒定推进速度进行引导。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主水下航行器（AUV）在跟踪预定航点时，由于环境干扰导致的耦合运动问题。现有方法通常假设运动在水平和深度坐标上是解耦的，这在实际应用中存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是将三维路径跟踪问题转化为三维位置和方向跟踪问题，而非传统的航向和深度控制。这种设计能够更准确地应对复杂的环境干扰。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先计算基于期望航向的二维水平坐标；其次计算相应的LOS深度坐标；最后实现模型预测控制器（MPC），通过求解极小极大优化问题来获得控制策略。

关键创新：最重要的技术创新点在于避免了传统方法的简化假设，直接处理三维运动的耦合性，从而提高了控制的鲁棒性和准确性。

关键设计：在设计中，关键参数包括期望航向的计算方式和LOS深度坐标的确定，损失函数则基于控制误差和环境干扰进行优化，确保了控制策略的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提控制系统在面对时间变化的环境干扰时，AUV能够有效跟踪预定航点，且在不同干扰条件下，系统的稳定性和响应速度均有显著提升，验证了方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括海洋探测、环境监测和水下工程等。通过提高AUV在复杂环境中的路径跟踪能力，能够显著提升其在实际任务中的执行效率和可靠性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The operation of an autonomous underwater vehicle (AUV) faces challenges in following predetermined waypoints due to coupled motions under environmental disturbances. To address this, a 3D path following guidance and control system is developed in this work based on the line-of-sight (LOS) guidance method. Conventionally, the 3D path following problem is transformed into heading and depth control problems, assuming that the motion of the vehicle is decoupled in horizontal and depth coordinates. The proposed control system design avoids this simplifying assumption by transforming the problem into a 3D position and orientation tracking problem. This design is achieved by computing a 2D horizontal coordinate based on the desired heading and then computing a corresponding LOS depth coordinate. A model predictive controller (MPC) is then implemented using the 3D LOS coordinate and the computed orientation vector. The MPC obtains a robust control by solving a minimax optimisation problem considering the effects of unknown ocean disturbances. The effectiveness of the proposed guidance and control system is demonstrated through the simulation of a prototype AUV system. Numerical results show that the AUV can follow predetermined waypoints in the presence of time-varying disturbances, and the system is steered at a constant surge speed that is proportional to the radius of the circle of acceptance used to implement the guidance system.