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自主水面車輛驅動動力學的實用識別方法:擴展版


核心概念
本文提出了一種實用的方法,用於識別自主水面車輛(ASV)的螺旋槳模型和慣性矩陣,特別注重減少所需的儀器。
摘要

本文提出了一種實用的方法,用於識別自主水面車輛(ASV)的螺旋槳模型和慣性矩陣,特別注重減少所需的儀器。

該方法利用只有船舶位置和航向以及螺旋槳的脈寬調制(PWM)信號的測量,估計考慮螺旋槳輸入信號調理接口的輸入增益。這種方案消除了對加速度測量的需求。

使用二階靜態或一階動態模型,所提出的方法不僅提供了螺旋槳行為的洞見,還提供了船舶慣性特性的洞見,有助於自動導航和控制系統的開發。

對一艘雙體式ASV進行了模型驗證,使用精確的指標評估和比較與線性速度和偏航率相關的模型預測誤差。結果突出了所識別模型在捕捉自主水面車輛的基本動力學方面的穩健性和準確性,確定係數始終超過0.94。

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統計資料
船舶總質量m為一常數。 慣性矩Iz為一常數。 距離中心的距離xg為一常數。
引述

深入探究

如何進一步提高所識別模型的準確性和魯棒性,以應對更複雜的環境條件?

為了進一步提高所識別模型的準確性和魯棒性,可以考慮以下幾個策略: 增強數據收集:在不同的環境條件下進行更多的實驗,以收集更具代表性的數據。這包括在不同的風速、波浪高度和水流條件下進行測試,從而使模型能夠學習到更廣泛的動態行為。 多傳感器融合:除了位置和航向數據,還可以整合其他傳感器數據,如水流速度、風速和加速度計數據。這樣可以提供更全面的環境信息,幫助模型更好地理解外部擾動的影響。 自適應控制策略:實施自適應控制算法,使模型能夠根據實時數據調整其參數。這樣可以在環境條件變化時保持模型的準確性和穩定性。 強化學習:利用強化學習技術來優化控制策略,通過不斷的試錯過程來改進模型的性能,特別是在複雜和動態的環境中。 模型驗證與更新:定期對模型進行驗證,並根據新的實驗數據進行更新。這樣可以確保模型始終反映當前的系統行為。

除了位置和航向,是否可以利用其他可用的傳感器數據來改進模型識別?

是的,除了位置和航向,還可以利用其他可用的傳感器數據來改進模型識別。以下是一些可能的傳感器數據及其潛在用途: 加速度計數據:通過測量ASV的加速度,可以獲得有關其動態行為的更多信息,這有助於更準確地識別慣性矩陣和動力學模型。 水流速度傳感器:這些傳感器可以提供水流的速度和方向信息,幫助模型考慮水流對ASV運動的影響,從而提高模型的準確性。 風速和風向傳感器:風的影響在水面運動中是不可忽視的,這些數據可以用來調整模型以考慮風的擾動。 深度傳感器:在某些應用中,水深的變化可能會影響ASV的運動,這些數據可以用來改進模型的環境適應性。 攝像頭和視覺傳感器:這些傳感器可以用於環境感知,幫助ASV在複雜的環境中進行導航和避障,進一步提高模型的實用性。

所提出的方法是否可以應用於其他類型的自主水面車輛,而不僅限於雙體式ASV?

所提出的方法確實可以應用於其他類型的自主水面車輛(ASV),而不僅限於雙體式ASV。以下是幾個原因: 通用性:所提出的識別方法基於一般的動力學模型和控制理論,這些理論適用於各種水面車輛,包括單體式、雙體式和多體式設計。 靈活的模型結構:該方法使用灰箱模型,這意味著可以根據不同類型的ASV調整模型結構和參數,從而適應不同的動力學特性。 簡化的儀器需求:該方法強調在有限的儀器需求下進行模型識別,這對於各種小型和低成本的ASV特別重要,因為這些車輛通常受限於可用的傳感器和計算資源。 擴展性:該方法的框架可以擴展到其他類型的水面車輛,無論是用於商業、科研還是軍事應用,這使得其在多種場景中具有廣泛的應用潛力。 實驗驗證:該方法已在特定的ASV上進行了實驗驗證,這為其他類型的ASV提供了參考,並可根據具體需求進行調整和應用。
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