Distributed Neurodynamics-Based Backstepping Optimal Control for Robust Constrained Consensus of Underactuated Underwater Vehicles Fleet

要約

3 次元空間における低作動水中飛行体 (UUV) 艦隊の堅牢な拘束フォーメーション追跡制御は、困難ではあるが現実的な問題です。
この問題に対処するために、本論文では、新しいコンセンサスベースの最適調整プロトコルと、階層アーキテクチャを採用した堅牢なコントローラを開発します。
最上層では、非ホロノミック制約に取り組むために球面座標変換が導入され、分散最適モーション調整戦略が開発されます。
その結果、UUV フリートの最適な編隊追跡が達成され、制約が満たされます。
生成された最適なコマンドをより適切に実現し、同時に作動不足に対処するために、下位レベルの制御ループで神経力学ベースの堅牢なバックステッピング コントローラーが設計されており、特に従来のバックステッピング ベースのコントローラーに現れる「項の爆発」の問題を解決します。
が回避され、制御活動が改善されます。
UUV 形成システム全体の安定性は、未知の外乱が存在する場合でも UUV のすべての状態が最終的に均一に制限されるように確立されています。
最後に、導出された最適地層追跡プロトコルの優位性と有効性を示すために、広範なシミュレーション比較が行われます。

要約(オリジナル)

Robust constrained formation tracking control of underactuated underwater vehicles (UUVs) fleet in three-dimensional space is a challenging but practical problem. To address this problem, this paper develops a novel consensus based optimal coordination protocol and a robust controller, which adopts a hierarchical architecture. On the top layer, the spherical coordinate transform is introduced to tackle the nonholonomic constraint, and then a distributed optimal motion coordination strategy is developed. As a result, the optimal formation tracking of UUVs fleet can be achieved, and the constraints are fulfilled. To realize the generated optimal commands better and, meanwhile, deal with the underactuation, at the lower-level control loop a neurodynamics based robust backstepping controller is designed, and in particular, the issue of ‘explosion of terms’ appearing in conventional backstepping based controllers is avoided and control activities are improved. The stability of the overall UUVs formation system is established to ensure that all the states of the UUVs are uniformly ultimately bounded in the presence of unknown disturbances. Finally, extensive simulation comparisons are made to illustrate the superiority and effectiveness of the derived optimal formation tracking protocol.

arxiv情報

著者 Tao Yan,Zhe Xu,Simon X. Yang,S. Andrew Gadsden
発行日 2023-08-18 06:04:12+00:00
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