Trajectory tracking control of a Remotely Operated Underwater Vehicle based on Fuzzy Disturbance Adaptation and Controller Parameter Optimization

要約

氷の下環境の探査には、科学研究へのアクセスが限られているため、独特の課題が生じます。
このレポートは、氷床の下の浅い領域の探査に完全に作動する遠隔操作車両 (ROV) を配備する可能性を調査します。
海洋ロボット技術の進歩を活用する ROV は、人間の存在を遠隔の水中場所に拡張するための有望なソリューションを提供します。
氷の下探査を成功させるには、ROV が正確な軌道をたどって位置特定信号を効果的に受信する必要があります。
この研究では、リアプノフベースの安定性保証と未知の環境擾乱を軽減するための適応則を組み込んだ多入力多出力 (MIMO) 非線形システム コントローラーを開発します。
ファジー ロジックを採用して適応率を動的に調整し、非線形性の高い ROV 動的システムのパフォーマンスを向上させます。
さらに、粒子群最適化 (PSO) アルゴリズムにより、最適な軌道追跡のためのコントローラー パラメーターの調整が自動化されます。
このレポートでは、ROV の動的モデル、提案された制御フレームワーク、PSO ベースの調整プロセスについて詳しく説明します。
シミュレーションベースの実験は方法論の有効性を検証し、実験結果はベースラインコントローラーと比較して優れた軌道追跡パフォーマンスを実証しました。
この研究は氷下探査能力の進歩に貢献し、海洋ロボット工学と自律水中システムにおける将来の研究の基盤を築きます。

要約(オリジナル)

The exploration of under-ice environments presents unique challenges due to limited access for scientific research. This report investigates the potential of deploying a fully actuated Remotely Operated Vehicle (ROV) for shallow area exploration beneath ice sheets. Leveraging advancements in marine robotics technology, ROVs offer a promising solution for extending human presence into remote underwater locations. To enable successful under-ice exploration, the ROV must follow precise trajectories for effective localization signal reception. This study develops a multi-input-multi-output (MIMO) nonlinear system controller, incorporating a Lyapunov-based stability guarantee and an adaptation law to mitigate unknown environmental disturbances. Fuzzy logic is employed to dynamically adjust adaptation rates, enhancing performance in highly nonlinear ROV dynamic systems. Additionally, a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm automates the tuning of controller parameters for optimal trajectory tracking. The report details the ROV dynamic model, the proposed control framework, and the PSO-based tuning process. Simulation-based experiments validate the efficacy of the methodology, with experimental results demonstrating superior trajectory tracking performance compared to baseline controllers. This work contributes to the advancement of under-ice exploration capabilities and sets the stage for future research in marine robotics and autonomous underwater systems.

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