本发明涉及无人艇控制，特别是涉及一种无人艇输出受限及量化协同控制方法。
背景技术：
1、随着海洋资源开发力度的增加，海洋水面航行器(msvs)在开发海洋资源过程中扮演着重要角色，海洋水面航行器(msvs)的航行安全约束和具有量化效果的通讯协议对于无人艇编队航行具有重要意义。现有的带有约束问题的无人艇编队航行技术多数集中在系统运动学和动力学的控制输入端，通过设计带有约束的控制器来间接地保证无人艇航行安全。对于无人艇本身的模型参数，现有的多数技术方案皆为实验测量，通过进行大量的实验来获得最终的模型参数。由于海洋勘测范围广泛，多无人艇协作勘测是近年来比较流行的一种方式。随着无人艇数量的增多，无人艇之间的数据通讯量也随之增加，为了避免通讯过程中的信道堵塞问题，现有的技术主要集中在对通讯数据的编码上，先在发送端进行编码，然后再在接收端进行解码，以此来降低通讯负担。
2、近年来，对于海洋无人艇编队的研究已经获得了非常丰富的研究成果，但是以下问题依然存在：第一，在操纵编队结构中，学者们尚未考虑到运动学制导层输出受限的问题。然而，在实际应用中，必须充分考虑其影响。例如，在狭窄的航道空间内，无人艇必须严格航行在安全区域内，否则可能与石壁碰撞，导致无人艇损坏。这需要在控制策略中充分考虑运动学限制和环境条件，以保证无人艇的安全航行。第二，现有的多msv包含操纵编队控制方面需要对其动力学参数进行假设或经过大量实验验证才能确定。然而，在实际的操作过程中，这种实验验证过程是一个非常耗时耗力的过程。同时，通过实验得到的动力学参数的准确性也难以精确估计。虽然一些学者考虑了采用数据驱动的方法来估计系统的动力学模型，但他们主要关注单体动力学估计，没有充分考虑到无人艇动力学估计过程中的安全约束问题。第三，随着无人艇数量的增加，它们之间的通讯数据量将呈指数级增长。尽管一些学者尝试使用编码技术来减少通讯数据量，但这些方法往往需要满足一定的假设条件，这限制了它们在实践中的广泛应用。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种无人艇输出受限及量化协同控制方法。对于动力学参数通过采集的历史数据进行估计而无需大量实验，同时采用一种带有量化的通讯协议来降低通讯负担。
2、本发明提供一种无人艇输出受限及量化协同控制方法，包括：
3、步骤1：确定无人艇的安全航行区域，以安全航行区域的中心为坐标原点或坐标轴；
4、步骤2：建立单一无人艇模型，并确定无人艇目标期望路径；
5、步骤3：根据无人艇安全航行区域边界和期望路径确定输出受限控制参数：
6、步骤4：根据无人艇安全航行区域的限制要求，确定无人艇初始位置并设置坐标，即确保无人艇的初始位置位于安全航行区域内部；
7、步骤5：根据反步控制设计方法，利用势垒李雅普诺夫函数设计运动学期望控制律并作为系统的控制输入，实现单一无人艇运动轨迹的控制；
8、步骤6：设计观测器对无人艇的未知总干扰进行观测；
9、步骤7：为无人艇建立一个数据存储单元，以保存观测结果；
10、步骤8：采用最小二乘法，对无人艇存储的观测结果进行拟合，获得控制输入增益的观测结果；
11、步骤9：将未知总干扰的观测结果和控制输入增益的观测结果带入无人艇的动力学模型，用于无人艇动力学控制；
12、步骤10：设计动力学控制律；
13、步骤11：量化路径变量并定义带有量化的协同误差，设计量化协同控制律；
14、步骤12：根据量化后协同误差的具体数值，无人艇自主判断当前数值与上一次量化后的数值是否相同，若为相同，则无人艇不向其邻居传递协同参数信息；若为不同，则无人艇向其邻居传递协同参数信息；
15、步骤13：无人艇等待其邻居是否有数据发送过来，若有数据发送过来，则无人艇采用接受到的数据进行协同控制；若无数据发送过来，则无人艇采用上一次接受到的数据进行协同控制。
16、本发明的一种无人艇输出受限及量化协同控制方法，具有以下有益效果：本发明的输出受限算法可以保证水下机器人严格地位于人为设定的安全区域内航行，而不违反输出约束。数据驱动算法可以保证在不需要精确的系统模型的前提下，水下机器人可以同时估计总干扰和控制输入增益，而无需系统的先验知识。量化控制算法可以通过降低水下机器人之间数据传递的次数，以此来有效降低水下机器人之间数据传递的总体信息量。
1.一种无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，所述步骤2具体为：
3.根据权利要求1所述的无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，所述步骤3具体为：
4.根据权利要求1所述的无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，所述步骤5具体为：
5.根据权利要求1所述的无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，所述步骤6具体为：采用以下观测器对无人艇的未知总干扰进行观测：
6.根据权利要求1所述的无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，所述步骤7具体为：为无人艇建立一个数据存储单元，即和并将无人艇的观测结果保存起来；令和表示在时刻t＝tx(x＝1,2,3,…,p)时保存的数据，表示为一个能存储历史数据的记忆栈，
7.根据权利要求1所述的无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，所述步骤8具体为：采用最小二乘法，对无人艇存储的观测结果进行拟合，即：
8.根据权利要求1所述的无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，所述步骤9中将未知总干扰的观测结果和控制输入增益的观测结果带入步骤2.1的动力学模型，进一步得到：
9.根据权利要求1所述的无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，所述步骤10具体为：
10.根据权利要求1所述的无人艇输出受限及量化协同控制方法，其特征在于，所述步骤11具体为：
