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作者：田宇;刘志全;高妍南;
单位：上海海事大学航运技术与控制工程交通运输行业重点实验室;广东海洋大学电子与信息工程学院;
摘要：【目的】针对存在模型不确定性和外界环境干扰的欠驱动船舶路径跟踪与避障问题，结合反演法与径向基函数（RBF）神经网络技术，提出一种神经网络滑模自适应控制律和改进的人工势场。【方法】首先根据误差方程设计辅助纵荡速度和艏摇角，然后分别对控制输入设计滑模面，并利用RBF神经网络逼近总未知项，设计控制律和自适应律。【结果与结论】Lyapunov稳定性分析证明闭环系统误差是一致最终有界的。对静态、动态障碍物分别改进人工势场，克服局部极小值问题以及未考虑船舶和障碍物的位置、相对速度关系问题。仿真对比结果表明，在海浪干扰下船舶路径跟踪误差收敛精度更高，且避障更安全。所提控制方法可改善路径跟踪与避障控制效果，验证了所提控制算法的有效性和鲁棒性。
关键词：欠驱动船舶;;路径跟踪;;避障;;反演法;;径向基函数神经网络;;滑模;;人工势场法
基金资助：国家自然科学基金资助项目（52171313,52001197）;; 湛江市海洋青年人才创新资助项目（2021E05002）
