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基于积分LOS的多无人艇协同路径跟踪

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景和意义第12-13页
    1.2 本课题国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 无人艇研究现状第13-15页
        1.2.2 单无人艇路径跟踪研究现状第15-16页
        1.2.3 多无人艇协同路径跟踪控制研究现状第16-17页
    1.3 论文研究的主要内容第17-20页
第2章 欠驱动船舶的非线性数学模型第20-36页
    2.1 参考坐标系第20-22页
    2.2 运动学建模第22-23页
        2.2.1 线性速度坐标转换第22页
        2.2.2 角速度坐标转换第22-23页
    2.3 动力学模型第23-32页
        2.3.1 刚体运动方程第23-26页
        2.3.2 流体动力和力矩第26-27页
        2.3.3 回复力和力矩第27-28页
        2.3.4 环境干扰建模第28-30页
        2.3.5 船舶推进力和力矩第30页
        2.3.6 模型总结及其特性第30-32页
    2.4 欠驱动水面船舶3自由度数学模型第32-34页
        2.4.1 标准的3自由度船舶平面运动数学模型第32-33页
        2.4.2 简化的3自由度船舶平面运动数学模型第33-34页
    2.5 本章小结第34-36页
第3章 基于积分LOS多无人艇协同路径跟踪第36-56页
    3.1 基于积分LOS的多无人艇协同直线路径跟踪第36-48页
        3.1.1 图论第36-37页
        3.1.2 期望路径描述第37页
        3.1.3 无人艇的路径切向角与位置误差第37-38页
        3.1.4 多智能体的协同一致性算法第38-39页
        3.1.5 积分LOS导航律第39-41页
        3.1.6 偏航控制器第41-42页
        3.1.7 纵荡控制器第42-43页
        3.1.8 仿真验证第43-48页
    3.2 基于积分LOS的多无人艇协同曲线路径跟踪第48-54页
        3.2.1 期望路径描述第48页
        3.2.2 路径切向角与位置误差第48页
        3.2.3 曲线积分LOS导航律第48-49页
        3.2.4 协同控制算法第49页
        3.2.5 偏航控制器第49页
        3.2.6 纵荡控制器第49-50页
        3.2.7 仿真验证第50-54页
    3.3 本章小结第54-56页
第4章 基于神经网络的多无人艇协同路径跟踪第56-72页
    4.1 神经网络第56-57页
    4.2 神经网络控制器设计第57-59页
    4.3 稳定性分析第59-62页
    4.4 仿真验证第62-69页
        4.4.1 基于神经网络的多无人艇直线协同路径跟踪第62-66页
        4.4.2 基于神经网络的多无人艇曲线协同路径跟踪第66-69页
    4.5 本章小结第69-72页
第5章 结论与展望第72-74页
    5.1 研究总结第72页
    5.2 研究展望第72-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文及科研成果第78-80页
致谢第80页

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