本发明属于无人船靠泊控制领域，主要研究全驱动无人船平行安全靠泊控制问题，并提出了一种规划-制导-控制分层结构的全驱动无人船平行安全靠泊控制器设计方法。
背景技术：
1、随着科技的日新月异和人类对海洋开发工具的日益严苛要求，当代船舶正朝着智能化、数字化和自主化的方向迈进。无人船，以其自主、智能、远程控制、适应性强、风险低以及节能环保等诸多优势，已成为海洋开发和监测领域不可或缺的重要工具和技术手段。而靠泊，作为船舶操纵的核心功能之一，其自主化无疑是无人船发展的关键任务。
2、近年来，虽然有一些研究者对无人船靠泊进行了深入研究，但目前的靠泊策略主要聚焦于无人船的运动学特性，却往往忽视了实际系统动力学中复杂的模型不确定性和多变的海洋环境扰动。这些不确定因素及环境扰动在无人船靠泊过程中会产生显著的影响，进而影响到最终的靠泊结果。此外，无人船在靠泊时还需精准地规避环境中的障碍物，防止发生碰撞。因此，如何在复杂多变的海洋环境中实现既安全又高效的靠泊控制，仍是一个亟待进一步研究和解决的问题。
3、综上所述，现有技术存在以下不足：
4、第一，现有的靠泊规划方案主要局限于固定的路径规划，难以根据实时信息进行实时调整。且固定的路径规划往往忽视了无人船的动力学约束，可能导致生成的路径在实际操作中难以执行，进而影响无人船靠泊性能和效率。
5、第二，当前的靠泊规划方案往往只关注无人船靠泊的可行性，而忽略了无人船在靠泊过程中与障碍物发生碰撞或冲突的风险。这可能导致无人船面临安全隐患，对无人船系统的安全性和稳定性构成威胁。
6、第三，现有的靠泊控制方法在处理无人船动力学模型的非线性不确定性和未知环境扰动方面尚显不足。这些因素会对真实海洋环境中的靠泊控制带来挑战，难以实现精确的靠泊控制。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本发明采用的技术方案是：一种全驱动无人船平行安全靠泊控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2、基于神经网络建立的虚拟无人船系统的状态，设计靠泊轨迹规划器，实现对虚拟无人船的行驶过程躲避静态障碍物的过程进行规划，得到虚拟无人船的靠泊轨迹；
3、基于虚拟无人船的靠泊轨迹，设计基于视距制导原理的虚拟无人船标称速度制导律；
4、基于虚拟无人船标称速度制导律，设计无风险制导律，使虚拟无人船在靠泊过程中，避免与动态障碍物的碰撞；
5、基于无风险制导律及虚拟无人船系统的状态，设计虚拟无人船系统的抗干扰动力学控制律；
6、将虚拟无人船系统的抗干扰动力学控制律传送给实际全驱动无人船的控制器，实现实际全驱动无人船平行安全靠泊控制。
7、进一步地：所述基于神经网络孪生建立的虚拟无人船系统如下：
8、
9、式中，表示虚拟系统无人船的位置虚拟系统无人船的艏摇角组成的向量；分别表示虚拟系统无人船的前向速度横向速度艏摇角速度组成的向量；r(ψ)是旋转矩阵；是函数重构误差ε的估计值；是的导数；是的导数；是ε估计值的导数；y(ν)是连续激活函数；是未知权重θ的估计值；表示对角增益矩阵；
10、为了逼近物理船舶模型，的更新律设计如下：
11、
12、式中，是θ估计值的导数；yt(ν)是y(ν)的转置；表示对角增益矩阵。
13、进一步地：所述靠泊轨迹规划器的设计过程如下：
14、将虚拟系统无人船的运动学模型离散化如下：
15、
16、式中，是常数；r(ψk)是旋转矩阵；分别表示第k时刻的状态的值；表示第k+1时刻的状态的值。
17、为避免靠泊过程中与静态障碍物的碰撞，控制障碍函数设计如下：
18、
19、式中，pn＝[xn,yn]t为静态碍航物的位置向量，为虚拟系统无人船的位置向量，为安全距离；
20、离散化控制障碍函数安全约束条件设计如下：
21、
22、式中，γn∈(0,1]为待设计的控制参数；
23、定义靠泊终点位置坐标和靠泊方向为ηd＝[xd,yd,ψd]t，，其中为规划出安全稳定的靠泊轨迹，设计控制李雅普诺夫函数如下：
24、
25、离散化控制李雅普诺夫函数目标约束条件设计如下：
26、
27、式中，αo∈(0,1]为待设计的控制参数，δ0为松弛变量；
28、基于上述约束条件，所述非线性模型预测靠泊轨迹规划器设计如下：
29、
30、隶属于：
31、
32、式中，ν＝[u,v,r]t和为无人船的速度约束，且是常数。表示当前预测序列中起始轨迹点。
33、进一步地：所述虚拟无人船的标称制导律的设计过程如下：
34、定义ηr＝[xr,yr,ψr]t为虚拟无人船的靠泊轨迹，所述基于视距制导原理的无人船标称速度制导律,...νc＝[uc,vc,rc]t设计如下：
35、
36、式中，uc,vc,rc分别表示标称制导前向速度制导律、标称横向速度制导律、标称艏摇角速度制导律，xe,ye,ψe分别表示为虚拟无人船系统在地球坐标系下的前向、横向及航向跟踪误差；是常数；是常数；是ψc的导数；表示航向估计误差；ur,vr分别代表规划器求解出来的前向速度和横向速度。
37、进一步地：所述无风险制导律的设计过程如下：
38、为避免靠泊过程中与动态障碍物的碰撞，控制障碍函数设计如下：
39、
40、式中，.pm＝[xm,ym]t.为动态障碍物的位置向量，分别动态障碍物在地球坐标系下横坐标和纵坐标，为安全距离。
41、控制障碍函数安全约束条件构造如下：
42、
43、基于上述安全约束和输入约束条件，构建二次优化问题如下：
44、
45、式中，分别表示速度约束的上下界，其中是常数；
46、是由无风险前向速度制导信号和无风险横向速度制导信号的估计组成的向量；
47、进一步地：所述抗干扰动力学控制律τ的设计如下：
48、
49、式中，表示误差向量，其中表示虚拟无人船的速度与制导信号之间的误差；νs＝[u1,v1,rc]t为无风险速度制导信号；是νs的导数；是对角控制增益矩阵。
50、一种全驱动无人船平行安全靠泊控制系统，包括：
51、靠泊轨迹规划器设计模块：用于基于神经网络孪生建立的虚拟无人船系统的状态，设计靠泊轨迹规划器，实现对虚拟无人船的行驶过程躲避静态障碍物的过程进行规划，得到虚拟无人船的靠泊轨迹；
52、标称速度制导律设计模块：基于虚拟无人船的靠泊轨迹，设计基于视距制导原理的虚拟无人船标称速度制导律；
53、无风险制导律设计模块：用于基于虚拟无人船标称速度制导律，设计无风险制导律，使虚拟无人船在靠泊过程中，避免与动态障碍物的碰撞；
54、抗干扰动力学控制律设计模块：基于无风险制导律及虚拟无人船系统的状态，设计虚拟无人船系统的抗干扰动力学控制律；
55、输出模块：用于将虚拟无人船系统的抗干扰动力学控制律传送给实际全驱动无人船的控制器，实现实际全驱动无人船平行安全靠泊控制。
56、本发明提供的一种全驱动无人船平行安全靠泊控制器设计方法，本发明研究了全驱动无人船平行安全靠泊控制问题，提出一种规划-制导-控制分层结构的全驱动无人船平行安全靠泊控制方法，解决在动静态碍航物约束和船舶模型不确定情况下的无人船安全靠泊问题。
57、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
58、第一，与现有只局限于固定路径规划的靠泊规划方案相比，提出的方法设计了一种基于模型预测的靠泊轨迹规划方法，可以实时调整轨迹规划，且充分考虑了无人艇的动力学和运动学特性，提高了无人船靠泊任务的执行效率。
59、第二，与现有未考虑避碰问题的靠泊规划方案相比，提出的方法设计了一种基于控制障碍函数的靠泊轨迹优化方法，避免了无人船在靠泊过程中与静态和动态障碍物发生碰撞，提高了无人船靠泊任务的安全性。
60、第三，与现有未处理无人船动力学模型的非线性不确定性和未知环境扰动问题的靠泊控制方法相比，提出的方法设计了一种抗干扰平行控制律，提高了复杂海洋环境中无人船靠泊任务的稳定性和可靠性。
1.一种全驱动无人船平行安全靠泊控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种全驱动无人船平行安全靠泊控制方法，其特征在于：所述基于神经网络孪生建立的虚拟无人船系统如下：
3.根据权利要求1所述的一种全驱动无人船平行安全靠泊控制方法，其特征在于：所述靠泊轨迹规划器的设计过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种全驱动无人船平行安全靠泊控制方法，其特征在于：所述虚拟无人船的标称制导律的设计过程如下：
5.根据权利要求1所述的一种全驱动无人船平行安全靠泊控制方法，其特征在于：所述无风险制导律的设计过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种全驱动无人船平行安全靠泊控制方法，其特征在于：所述抗干扰动力学控制律τ的设计如下：
7.一种全驱动无人船平行安全靠泊控制系统，其特征在于：包括：
