Symposium on Real-Time and Hybrid Systems Cham : Springer International Publishing, 2018 (2018), Seite 165-185 Online-Ressource (XII, 263 p. 68 illus, online resource)
Diese Arbeit zeigt ein kombiniertes Nonlinear Model Predictive Control (NMPC, Nichtlineares Modell für Prädiktive Steuerung). Mit diesem Modell wird die Verfolgung der Position und Geschwindigkeit von Schiffen sowie die Kollisionsvermeidung von statischen und dynamischen Objekten in einem Kontrollschema kombiniert. Dieses Schema ist für kritische Manöver von autonomen Schiffen in Situationen mit beinahe-Kollisionen geeignet, da es in seinem Design explizit das Modell für die Schiffsdynamik sowie die Schiffsdomäne mit einbezieht. Es beachtet den Sideslip-winkel und wirkt Umwelteinflüssen entgegen. Es wird angenommen, dass die Schiffsdomänen entweder rund oder elliptisch ist. In der Arbeit wird ein nicht-lineares Optimierungsproblem formuliert, um die Abweichung der Schiffszustände zu einer zeitvariablen Referenz zu minimieren. Die Kollisionsvermeidung ist in das Trajektorienverfolgungsproblem als eine zeitvariante, nicht-lineare Bedingung integriert, um Hindernisse zu berücksichtigen.
This thesis presents a combined Nonlinear Model Predictive Control for trajectory tracking of surface vessels, and collision avoidance into a single control scheme. This scheme is suitable for critical maneuvering of autonomous vessels in near-collision situation due to the explicit utilization of the dynamic model and the ship domain in the design. A nonlinear optimization problem is formulated to minimize the deviation of the vessel states from a time varying reference generated over a finite horizon by a virtual vessel with sideslip angle compensation. Collision avoidance is embedded into the trajectory tracking control problem as a time-varying nonlinear constraint of position states to account for static and dynamic obstacles. The ship domain of the vessel is assumed to be either circular or elliptical disk. The effectiveness of the presented approaches are evaluated using MATLAB and ACADO toolkit for automatic control and dynamic optimization.
AAAI Spring Symposium Series (2018 : Stanford, Calif.) The 2018 AAAI Spring Symposium Series technical report Palo Alto, California, USA, 2018 (2018), Seite 512-515 1 Online-Ressource
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IEEE Annual Conference on Decision and Control (56. : 2017 : Melbourne) 2017 IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control (CDC) [Piscataway, NJ] : IEEE, 2017 (2017), Seite 1769-1775 1 Online-Ressource