兵工学报 ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (1): 298-306.doi: 10.12382/bgxb.2022.0089
所属专题: 特种车辆理论与技术
周球1,2, 周悦1,*(), 孙洪鸣2,3, 郭威2,3, 吴凯1,2, 兰彦军2
收稿日期:
2022-02-16
上线日期:
2022-06-08
通讯作者:
基金资助:
ZHOU Qiu1,2, ZHOU Yue1,*(), SUN Hongming2,3, GUO Wei2,3, WU Kai1,2, LAN Yanjun2
Received:
2022-02-16
Online:
2022-06-08
摘要:
为降低深海着陆车(DSLV)在复杂海底自主作业时规划路径长度及提高路径跟踪精度,提出一种变参数蚁群算法及自适应权重模型预测控制算法。改进了蚁群算法的启发算子和信息素挥发因子,减少规划路径长度和寻优迭代次数;基于DSLV运动学方程建立预测模型,并在跟踪目标函数中引入自适应权重调节思想。仿真结果表明:规划路径长度降低4.60%,跟踪精度提高47.6%;相比传统方法,新算法具有更好的性能,实现了短距离、高精度的路径规划及跟踪。
中图分类号:
周球, 周悦, 孙洪鸣, 郭威, 吴凯, 兰彦军. 深海着陆车路径规划及跟踪控制方法[J]. 兵工学报, 2023, 44(1): 298-306.
ZHOU Qiu, ZHOU Yue, SUN Hongming, GUO Wei, WU Kai, LAN Yanjun. Path Planning and Tracking Control Method of Deep-Sea Landing Vehicle[J]. Acta Armamentarii, 2023, 44(1): 298-306.
算法及减少率 | 平均路径长度/m | 平均收敛迭代次数 |
---|---|---|
ACO | 46.70 | 99 |
VACO | 44.53 | 43 |
减少率/% | 4.60 | 56.57 |
表1 仿真实验结果平均值对比
Table 1 Comparison of mean values of simulation results
算法及减少率 | 平均路径长度/m | 平均收敛迭代次数 |
---|---|---|
ACO | 46.70 | 99 |
VACO | 44.53 | 43 |
减少率/% | 4.60 | 56.57 |
参数 | 数值 | 参数 | 数值 |
---|---|---|---|
d/m | 1.37 | [1.5,0.8] | |
D/m | 1.61 | Δ | [-0.01,-0.05] |
rd/m | 0.1 | Δ | [0.01,0.05] |
Nc | 5 | ξmax | [30,30,∞] |
Np | 10 | ξmin | [0,0,-∞] |
Q | diag(6,6,0.1) | L/m | 0.5 |
T/s | 0.23 | a1 | 40 |
vr/(m·s-1) | 0.35 | b1 | 7.41 |
[-1.5,-0.8] | s1、sr | 0.13 |
表2 预测模型参数及配置
Table 2 Parameters and configuration of the predictive model
参数 | 数值 | 参数 | 数值 |
---|---|---|---|
d/m | 1.37 | [1.5,0.8] | |
D/m | 1.61 | Δ | [-0.01,-0.05] |
rd/m | 0.1 | Δ | [0.01,0.05] |
Nc | 5 | ξmax | [30,30,∞] |
Np | 10 | ξmin | [0,0,-∞] |
Q | diag(6,6,0.1) | L/m | 0.5 |
T/s | 0.23 | a1 | 40 |
vr/(m·s-1) | 0.35 | b1 | 7.41 |
[-1.5,-0.8] | s1、sr | 0.13 |
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