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一种基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法与流程

到泊位外镇定点；
11.步骤4，进行无人艇泊位外镇定点镇定控制，之后根据泊位镇定点的经纬度、期望镇定艏向信息和步骤1获得的无人艇的导航信息，实时解算位置误差e
xy
和艏向误差
12.步骤5，通过靠泊控制算法，基于位置误差e
xy
和艏向误差计算得到x、y、z控制指令，之后通过动力分配算法将控制指令分解为无人艇执行器控制指令；
13.步骤6，实时判断位置和艏向t秒内平均误差是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤4，否则执行步骤7；
14.步骤7，完成泊位外镇定后，进行无人艇入泊位控制，感知传感器实时探测无人艇与待靠泊泊位每个边缘的距离d，实时计算与泊位几何中心点的位置误差e
xy
以及停泊期望艏向误差
15.步骤8，将步骤7计算出的误差带入到所述靠泊控制算法中，解算得到x、y、z 控制指令；
16.步骤9，通过动力分配算法对步骤8的结果进行矢量控制力分解，得到执行器控制指令；
17.步骤10，实时判断无人艇t秒内平均位置误差、艏向误差、速度是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤7，否则执行下一步；
18.步骤11，判断无人艇与泊位边缘的距离是否小于l米，若小于l米则自主靠泊结束，若大于l米，则进行无人艇矢量控制靠帮泊位边缘，直至距离小于l米，靠泊结束。
19.进一步地，步骤2具体包括：
20.步骤2-1，通过光学设备传感器采集停泊区域图像；
21.步骤2-2，在图像中检测出可停靠的泊位为集合b，b中任意泊位元素表示bi由四个坐标点{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)}表示，这四个点为泊位在图像中的边缘点，按照顺序依次连接各边得到泊位区域；
22.步骤2-3，将bi的四个点{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)}转换为四个空间点 {(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4)}；
23.步骤2-4，将转换后的四个空间点添加到对应的激光雷达三维点云中，并分别以四个空间点为中心获取半径为ε的球体内所有点，然后计算所有点的中心，并将其视为泊位特征点，从而得到泊位轮廓信息p＝(p1,p2,p3…
pk),k≥2，泊位宽度w、深度h、抵泊无人艇期望艏向角并由此确定泊位类型，包括矩形泊位、直线型泊位。
24.进一步地，步骤5中通过靠泊控制算法，基于位置误差e
xy
和艏向误差计算得到x、 y、z控制指令，具体包括：
25.(1)将无人艇靠泊控制分为三个控制层，第一层为艏向控制，第二层为y轴方向控制，第三层为x轴方向控制，实现艏向和xy方向位置的镇定；
26.(2)实时获取无人艇位置坐标(x
t
,y
t
)、艏向期望位置在无人艇随体坐标系下的坐标(xb,yb)以及期望艏向信息；
27.(3)根据(1)计算得到t秒时间段内无人艇相对期望位置点的x方向e
x
误差、y 方向ey误差和艏向误差平均采样值，之后将三个误差量分别输入到pid控制算法中，分别进行x方向控制、y方向控制、z方向控制解算，其中k
p1
,k
d1
,k
i1
,k
p2
,k
d2
,k
i2
,k
p3
,k
d3
,k
i3
均为控制
算法可调参数；
[0028][0029][0030][0031]
输出为x、y、z指令，x为左右平移指令，y为前进后退指令，z为转向指令；
[0032]
(4)设立优先级控制策略，不同应用场景采取不同的优先级控制策略，在靠泊过程中，若目标泊位为矩形泊位时，x轴方向误差优先级最高，当x轴方向误差超过预设阈值时，优先单独进行x轴方向平移控制操作，再此基础上进行艏向和y轴方向上的镇定控制，若x轴方向误差未超过预设阈值，则进行x、y、z方向上的综合控制；若目标泊位为直线型泊位，则y轴方向误差优先级最高，当y轴方向误差达到预设阈值时，优先单独进行纵向控制操作，再此基础上艏向和x轴方向上的镇定控制，若x轴方向误差未超过预设阈值，则进行x、y、z方向上的综合控制。
[0033]
进一步地，步骤5中通过动力分配算法将控制指令分解为无人艇执行器控制指令，具体包括：
[0034]
(1)输入量为x、y、z控制指令，根据x、y控制量计算得到无人艇平移控制矢量h；
[0035]
(2)通过两个喷泵的控制计算合成无人艇的矢量推力和转向力矩，设作用点1和2 分别为左右喷泵的作用力点，无人艇右平移时，左喷泵左舵，倒斗正车位置，产生f1 作用力，右喷泵左舵，倒斗倒车位置，产生f2和f3作用力，三个力合成f，同时转舵产生逆时针的回转力矩，作用力产生的顺时针回转力矩为τ＝f1*l1+f2*l2-f3*l3， l1为f1在无人艇中心的力臂长度，l2为f2在无人艇中心的力臂长度，l3为f3在无人艇中心的力臂长度，两者回转力矩抵消，无人艇艏向可保持基本不变，最终实现矢量平移；通过改变转舵大小、倒斗角度和转速大小控制回转力矩和平移力f的大小方向，从而实现对平面360度方向的矢量平移；
[0036]
(3)根据双喷泵矢量控制原理，提前标定四个方向的矢量控制组合，分别为前进、倒退、右平移、左平移，其他方向可根据四个方向的矢量组合控制线性化计算得到对应的标定控制组合；其中前进包括左右倒斗正车，舵角中位，正车角度决定前进速度；倒退包括左右倒斗倒车，舵角中位，倒车角度决定倒退速度；右平移包括左右喷泵均打左舵，左倒斗正车，右倒斗倒车；左平移包括左右喷泵均打右舵，左倒斗倒车，右倒斗正车；
[0037]
(4)结合h矢量的大小和方向与无人艇xy方向上的速度和艏向信息，得到矢量方向误差、艏向控制误差、航速误差，分别输入到无模型自适应控制算法即mfac算法中，得到转舵、倒斗、转速控制量并累加到对应矢量方向的控制组合中，从而最终得到无人艇执行器控制指令。
[0038]
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
[0039]
1)针对无人艇靠泊控制实际问题，在双喷泵矢量控制的基础上，设计一种无人艇自主靠泊控制策略，能很好的解决无人艇欠驱动低速条件下的靠泊精确控制以及环境干扰问题，且进一步提高了无人艇自主性，减少了人员操作。
[0040]
2)考虑无人艇运动特性，结合激光雷达和光学传感器对泊位实时探测信息，设计了自主靠泊控制算法，该算法采用三层级联控制策略，解决了低航速下操纵受限、易受环
境干扰以及靠泊高精度控制要求等问题。
[0041]
3)考虑无人艇双喷泵动力驱动特点，设计一种动力分配算法进行低速精确矢量控制，通过双喷泵转舵和倒斗复杂逻辑控制，完成各个方向上的推力合成，从而实现无人艇自主靠泊功能。
[0042]
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
[0043]
图1是本发明基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法的流程图。
[0044]
图2是两种典型泊位的靠泊方式示意图，其中图2(a)为一字型泊位，图2(b) 为凹槽型泊位。图3是喷泵矢量控制图。
具体实施方式
[0045]
为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
[0046]
在一个实施例中，结合图1，提供了一种基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法，所述方法包括以下步骤：
[0047]
步骤1，通过无人艇的导航设备获得无人艇的导航信息，包括无人艇位置p(xc,yc)、航速vc、艏向和航向角速度ωc；
[0048]
步骤2，通过激光雷达、光学设备传感器探测泊位信息，包括泊位类型、泊位轮廓信息；
[0049]
步骤3，结合泊位信息，由泊位几何中心沿着泊位停靠方向外推两倍船长距离，得到泊位外镇定点；
[0050]
步骤4，进行无人艇泊位外镇定点镇定控制，之后根据泊位镇定点的经纬度、期望镇定艏向信息和步骤1获得的无人艇的导航信息，实时解算位置误差e
xy
和艏向误差
[0051]
步骤5，通过靠泊控制算法，基于位置误差e
xy
和艏向误差计算得到x、y、z控制指令，之后通过动力分配算法将控制指令分解为无人艇执行器控制指令；
[0052]
步骤6，实时判断位置和艏向5秒内平均误差是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤4，否则执行步骤7；
[0053]
步骤7，完成泊位外镇定后，进行无人艇入泊位控制，感知传感器实时探测无人艇与待靠泊泊位每个边缘的距离d，实时计算与泊位几何中心点的位置误差e
xy
以及停泊期望艏向误差
[0054]
步骤8，将步骤7计算出的误差带入到所述靠泊控制算法中，解算得到x、y、z 控制指令；
[0055]
步骤9，通过动力分配算法对步骤8的结果进行矢量控制力分解，得到执行器控制指令；
[0056]
步骤10，实时判断无人艇5秒内平均位置误差、艏向误差、速度是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤7，否则执行下一步；
[0057]
步骤11，判断无人艇与泊位边缘的距离是否小于0.2米，若小于0.2米则自主靠泊结束，若大于0.2米，则进行无人艇矢量控制靠帮泊位边缘，直至距离小于0.2米，靠泊结束。
[0058]
进一步地，在其中一个实施例中，步骤2具体包括：
[0059]
步骤2-1，通过光学设备传感器采集停泊区域图像；
[0060]
步骤2-2，在图像中检测出可停靠的泊位为集合b，b中任意泊位元素表示bi由四个坐标点{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)}表示，这四个点为泊位在图像中的边缘点，按照顺序依次连接各边得到泊位区域(一般为四边形或一字形)；
[0061]
步骤2-3，将bi的四个点{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)}转换为四个空间点 {(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4)}；
[0062]
步骤2-4，将转换后的四个空间点添加到对应的激光雷达三维点云中，并分别以四个空间点为中心获取半径为ε的球体内所有点，然后计算所有点的中心，并将其视为泊位特征点，从而得到泊位轮廓信息p＝(p1,p2,p3…
pk),k≥2，泊位宽度w、深度h、抵泊无人艇期望艏向角并由此确定泊位类型。图2表示了本发明针对的两种典型泊位的靠泊方式，(a)为一字型泊位，(b)为凹槽型泊位，一字型泊位一般采取平行靠近的方式，凹槽型泊位采取倒车抵泊的方式。
[0063]
进一步地，在其中一个实施例中，步骤5中通过靠泊控制算法，基于位置误差e
xy
和艏向误差计算得到x、y、z控制指令，具体包括：
[0064]
(1)将无人艇靠泊控制分为三个控制层，第一层为艏向控制，第二层为y轴方向控制，第三层为x轴方向控制，实现艏向和xy方向位置的镇定；
[0065]
(2)实时获取无人艇位置坐标(x
t
,y
t
)、艏向期望位置在无人艇随体坐标系下的坐标(xb,yb)以及期望艏向信息；
[0066]
(3)根据(1)计算得到t秒时间段内无人艇相对期望位置点的x方向e
x
误差、y 方向ey误差和艏向误差平均采样值，之后将三个误差量分别输入到pid控制算法中，分别进行x方向控制、y方向控制、z方向控制解算；
[0067][0068][0069][0070]
输出为x、y、z指令，x为左右平移指令，y为前进后退指令，z为转向指令；
[0071]
(4)由于无人艇为欠驱动系统，结合双喷泵的控制特点，当同时执行x、y、z控制指令时，控制效果达不到单独控制时的效果，因此设立优先级控制策略，不同应用场景采取不同的优先级控制策略，在靠泊过程中，若目标泊位为矩形泊位时，x轴方向误差优先级最高，当x轴方向误差超过1米时，优先单独进行x轴方向平移控制操作，再此基础上进行艏向和y轴方向上的镇定控制，若x轴方向误差未超过1米，则进行x、 y、z方向上的综合控制；若目标泊位为直线型泊位，则y轴方向误差优先级最高，当 y轴方向误差达到1米时，优先单独进行纵向控制操作，再此基础上艏向和x轴方向上的镇定控制，若x轴方向误差未超过1米，则进行x、y、z方向上的综合控制。根据不同的靠泊或动力定位的任务特点，保证无人艇安全性前提下进行不同矢量控制策略。
[0072]
进一步地，在其中一个实施例中，步骤5中通过动力分配算法将控制指令分解为无人艇执行器控制指令，具体包括：
[0073]
(1)输入量为x、y、z控制指令，根据x、y控制量计算得到无人艇平移控制矢量h；
[0074]
(2)双喷泵具备单独转舵、倒斗、转速控制的能力，通过两个喷泵的控制计算合成无人艇的矢量推力和转向力矩，喷泵矢量控制如图3所示。通过两个喷泵的控制计算合成无人艇的矢量推力和转向力矩，设作用点1和2分别为左右喷泵的作用力点，图示为无人艇右平移的示意图，左喷泵左舵，倒斗正车位置，产生f1作用力，右喷泵左舵，倒斗倒车位置，产生f2和f3作用力，三个力合成f，同时转舵产生逆时针的回转力矩，作用力产生的顺时针回转力矩为τ＝f1*l1+f2*l2-f3*l3，回转力矩抵消，无人艇实现矢量平移；通过改变转舵大小、倒斗角度和转速大小控制回转力矩和平移力 f的大小方向，从而实现对平面360度方向的矢量平移；
[0075]
(3)根据双喷泵矢量控制原理，提前标定四个方向的矢量控制组合，分别为前进、倒退、右平移、左平移，其他方向可根据四个方向的矢量组合控制线性化计算得到对应的标定控制组合；其中前进包括左右倒斗正车，舵角中位，正车角度决定前进速度；倒退包括左右倒斗倒车，舵角中位，倒车角度决定倒退速度；右平移包括左右喷泵均打左舵，左倒斗正车，右倒斗倒车；左平移包括左右喷泵均打右舵，左倒斗倒车，右倒斗正车；
[0076]
(4)结合h矢量的大小和方向与无人艇xy方向上的速度和艏向信息，得到矢量方向误差、艏向控制误差、航速误差，分别输入到无模型自适应控制算法即mfac算法中，为了抵消环境干扰，在标定控制组合的基础上进行小范围调整，得到转舵、倒斗、转速控制量并累加到对应矢量方向的控制组合中，从而最终得到无人艇执行器控制指令。
[0077]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
[0078]
步骤1，通过无人艇的导航设备获得无人艇的导航信息，包括无人艇位置p(xc,yc)、航速vc、艏向和航向角速度ωc；
[0079]
步骤2，通过激光雷达、光学设备传感器探测泊位信息，包括泊位类型、泊位轮廓信息；
[0080]
步骤3，结合泊位信息，由泊位几何中心沿着泊位停靠方向外推两倍船长距离，得到泊位外镇定点；
[0081]
步骤4，进行无人艇泊位外镇定点镇定控制，之后根据泊位镇定点的经纬度、期望镇定艏向信息和步骤1获得的无人艇的导航信息，实时解算位置误差e
xy
和艏向误差
[0082]
步骤5，通过靠泊控制算法，基于位置误差e
xy
和艏向误差计算得到x、y、z控制指令，之后通过动力分配算法将控制指令分解为无人艇执行器控制指令；
[0083]
步骤6，实时判断位置和艏向5秒内平均误差是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤4，否则执行步骤7；
[0084]
步骤7，完成泊位外镇定后，进行无人艇入泊位控制，感知传感器实时探测无人艇与待靠泊泊位每个边缘的距离d，实时计算与泊位几何中心点的位置误差e
xy
以及停泊期望艏向误差
[0085]
步骤8，将步骤7计算出的误差带入到所述靠泊控制算法中，解算得到x、y、z 控制指令；
[0086]
步骤9，通过动力分配算法对步骤8的结果进行矢量控制力分解，得到执行器控制指令；
[0087]
步骤10，实时判断无人艇5秒内平均位置误差、艏向误差、速度是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤7，否则执行下一步；
[0088]
步骤11，判断无人艇与泊位边缘的距离是否小于0.2米，若小于0.2米则自主靠泊结束，若大于0.2米，则进行无人艇矢量控制靠帮泊位边缘，直至距离小于0.2米，靠泊结束。
[0089]
关于每一步的具体限定可以参见上文中对于基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法的限定，在此不再赘述。
[0090]
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0091]
步骤1，通过无人艇的导航设备获得无人艇的导航信息，包括无人艇位置p(xc,yc)、航速vc、艏向和航向角速度ωc；
[0092]
步骤2，通过激光雷达、光学设备传感器探测泊位信息，包括泊位类型、泊位轮廓信息；
[0093]
步骤3，结合泊位信息，由泊位几何中心沿着泊位停靠方向外推两倍船长距离，得到泊位外镇定点；
[0094]
步骤4，进行无人艇泊位外镇定点镇定控制，之后根据泊位镇定点的经纬度、期望镇定艏向信息和步骤1获得的无人艇的导航信息，实时解算位置误差e
xy
和艏向误差
[0095]
步骤5，通过靠泊控制算法，基于位置误差e
xy
和艏向误差计算得到x、y、z控制指令，之后通过动力分配算法将控制指令分解为无人艇执行器控制指令；
[0096]
步骤6，实时判断位置和艏向5秒内平均误差是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤4，否则执行步骤7；
[0097]
步骤7，完成泊位外镇定后，进行无人艇入泊位控制，感知传感器实时探测无人艇与待靠泊泊位每个边缘的距离d，实时计算与泊位几何中心点的位置误差e
xy
以及停泊期望艏向误差
[0098]
步骤8，将步骤7计算出的误差带入到所述靠泊控制算法中，解算得到x、y、z 控制指令；
[0099]
步骤9，通过动力分配算法对步骤8的结果进行矢量控制力分解，得到执行器控制指令；
[0100]
步骤10，实时判断无人艇5秒内平均位置误差、艏向误差、速度是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤7，否则执行下一步；
[0101]
步骤11，判断无人艇与泊位边缘的距离是否小于0.2米，若小于0.2米则自主靠泊结束，若大于0.2米，则进行无人艇矢量控制靠帮泊位边缘，直至距离小于0.2米，靠泊结束。
[0102]
关于每一步的具体限定可以参见上文中对于基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法的限定，在此不再赘述。
[0103]
本发明针对无人艇靠泊控制实际问题，在双喷泵矢量控制的基础上，设计了一种无人艇自主靠泊控制策略，能解决无人艇欠驱动低速条件下的靠泊精确控制以及环境干
扰问题。为验证该控制策略进行了多次实艇验证试验，在不同风浪干扰的条件下，能实现 100％靠泊成功率，有效的验证了该控制策略的稳定性、实用性，进一步提高了无人艇自主性，减少了人员操作。
[0104]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，通过无人艇的导航设备获得无人艇的导航信息，包括无人艇位置p(x
c
,y
c
)、航速v
c
、艏向和航向角速度ω
c
；步骤2，通过激光雷达、光学设备传感器探测泊位信息，包括泊位类型、泊位轮廓信息；步骤3，结合泊位信息，由泊位几何中心沿着泊位停靠方向外推两倍船长距离，得到泊位外镇定点；步骤4，进行无人艇泊位外镇定点镇定控制，之后根据泊位镇定点的经纬度、期望镇定艏向信息和步骤1获得的无人艇的导航信息，实时解算位置误差e
xy
和艏向误差步骤5，通过靠泊控制算法，基于位置误差e
xy
和艏向误差计算得到x、y、z控制指令，之后通过动力分配算法将控制指令分解为无人艇执行器控制指令；步骤6，实时判断位置和艏向t秒内平均误差是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤4，否则执行步骤7；步骤7，完成泊位外镇定后，进行无人艇入泊位控制，感知传感器实时探测无人艇与待靠泊泊位每个边缘的距离d，实时计算与泊位几何中心点的位置误差e
xy
以及停泊期望艏向误差步骤8，将步骤7计算出的误差带入到所述靠泊控制算法中，解算得到x、y、z控制指令；步骤9，通过动力分配算法对步骤8的结果进行矢量控制力分解，得到执行器控制指令；步骤10，实时判断无人艇t秒内平均位置误差、艏向误差、速度是否保持在期望范围内，若不是则返回步骤7，否则执行下一步；步骤11，判断无人艇与泊位边缘的距离是否小于l米，若小于l米则自主靠泊结束，若大于l米，则进行无人艇矢量控制靠帮泊位边缘，直至距离小于l米，靠泊结束。2.根据权利要求1所述的基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法，其特征在于，步骤2具体包括：步骤2-1，通过光学设备传感器采集停泊区域图像；步骤2-2，在图像中检测出可停靠的泊位为集合b，b中任意泊位元素表示b
i
由四个坐标点{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)}表示，这四个点为泊位在图像中的边缘点，按照顺序依次连接各边得到泊位区域；步骤2-3，将b
i
的四个点{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)}转换为四个空间点{(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4)}；步骤2-4，将转换后的四个空间点添加到对应的激光雷达三维点云中，并分别以四个空间点为中心获取半径为ε的球体内所有点，然后计算所有点的中心，并将其视为泊位特征点，从而得到泊位轮廓信息p＝(p1,p2,p3…
p
k
),k≥2，泊位宽度w、深度h、抵泊无人艇期望艏向角并由此确定泊位类型，包括矩形泊位、直线型泊位。3.根据权利要求1所述的基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法，其特征在于，步骤5中通过靠泊控制算法，基于位置误差e
xy
和艏向误差计算得到x、y、z控制指令，具体包括：(1)将无人艇靠泊控制分为三个控制层，第一层为艏向控制，第二层为y轴方向控制，第
三层为x轴方向控制，实现艏向和xy方向位置的镇定；(2)实时获取无人艇位置坐标(x
t
,y
t
)、艏向期望位置在无人艇随体坐标系下的坐标(x
b
,y
b
)以及期望艏向信息；(3)根据(1)计算得到t秒时间段内无人艇相对期望位置点的x方向e
x
误差、y方向e
y
误差和艏向误差平均采样值，之后将三个误差量分别输入到pid控制算法中，分别进行x方向控制、y方向控制、z方向控制解算，其中k
p1
,k
d1
,k
i1
,k
p2
,k
d2
,k
i2
,k
p3
,k
d3
,k
i3
均为控制算法可调参数；调参数；调参数；输出为x、y、z指令，x为左右平移指令，y为前进后退指令，z为转向指令；(4)设立优先级控制策略，不同应用场景采取不同的优先级控制策略，在靠泊过程中，若目标泊位为矩形泊位时，x轴方向误差优先级最高，当x轴方向误差超过预设阈值时，优先单独进行x轴方向平移控制操作，再此基础上进行艏向和y轴方向上的镇定控制，若x轴方向误差未超过预设阈值，则进行x、y、z方向上的综合控制；若目标泊位为直线型泊位，则y轴方向误差优先级最高，当y轴方向误差达到预设阈值时，优先单独进行纵向控制操作，再此基础上艏向和x轴方向上的镇定控制，若x轴方向误差未超过预设阈值，则进行x、y、z方向上的综合控制。4.根据权利要求3所述的基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法，其特征在于，步骤5中通过动力分配算法将控制指令分解为无人艇执行器控制指令，具体包括：(1)输入量为x、y、z控制指令，根据x、y控制量计算得到无人艇平移控制矢量h；(2)通过两个喷泵的控制计算合成无人艇的矢量推力和转向力矩，设作用点1和2分别为左右喷泵的作用力点，无人艇右平移时，左喷泵左舵，倒斗正车位置，产生f1作用力，右喷泵左舵，倒斗倒车位置，产生f2和f3作用力，三个力合成f，同时转舵产生逆时针的回转力矩，作用力产生的顺时针回转力矩为τ＝f1*l1+f2*l2-f3*l3，l1为f1在无人艇中心的力臂长度，l2为f2在无人艇中心的力臂长度，l3为f3在无人艇中心的力臂长度，两者回转力矩抵消，无人艇艏向保持不变，最终实现矢量平移；通过改变转舵大小、倒斗角度和转速大小控制回转力矩和平移力f的大小方向，从而实现对平面360度方向的矢量平移；(3)根据双喷泵矢量控制原理，提前标定四个方向的矢量控制组合，分别为前进、倒退、右平移、左平移，其他方向可根据四个方向的矢量组合控制线性化计算得到对应的标定控制组合；其中前进包括左右倒斗正车，舵角中位，正车角度决定前进速度；倒退包括左右倒斗倒车，舵角中位，倒车角度决定倒退速度；右平移包括左右喷泵均打左舵，左倒斗正车，右倒斗倒车；左平移包括左右喷泵均打右舵，左倒斗倒车，右倒斗正车；(4)结合h矢量的大小和方向与无人艇xy方向上的速度和艏向信息，得到矢量方向误差、艏向控制误差、航速误差，分别输入到无模型自适应控制算法即mfac算法中，得到转舵、倒斗、转速控制量并累加到对应矢量方向的控制组合中，从而最终得到无人艇执行器控制指令。5.根据权利要求1所述的基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法，其特征在于，所
述t＝5。6.根据权利要求1所述的基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法，其特征在于，所述l＝0.2。7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

技术总结

本发明公开了一种基于双喷水推进器无人艇自主靠泊控制方法。针对一类双喷泵动力驱动的无人艇，设计了泊位外镇定再向泊位靠拢的靠泊控制策略。考虑无人艇运动特性，结合激光雷达和光学传感器对泊位实时探测信息，设计了自主靠泊控制算法，该算法采用三层级联控制策略，解决了低航速下操纵受限、易受环境干扰以及靠泊高精度控制要求等问题；考虑无人艇双喷泵动力驱动特点，设计了动力分配算法进行低速精确矢量控制，通过双喷泵转舵和倒斗复杂逻辑控制，完成各个方向上的推力合成，从而实现无人艇自主靠泊功能。在不同风浪干扰的条件下，能实现100％靠泊成功率，有效验证了控制策略的稳定性、实用性，进一步提高了无人艇自主性，减少了人员操作。减少了人员操作。减少了人员操作。