面向水下无人机路径跟踪的固定时延约束性能控制

水下无人机正日益被部署到具有挑战性的任务中——如气象季节观测和长期耐久环境监测——其中强烈的水流和湍流构成了导航安全的重大风险。为应对这些实际挑战，本文提出一种面向水下无人机 3D 路径跟踪的固定时延约束性能控制方案，可抵御模型不确定性和环境扰动。本文的首要贡献是将有限时延性能函数嵌入固定时延控制框架中。该合成确保跟踪误差受限于预先设定的性能边界，并在固定时延内收敛至紧凑集合，此过程与初始条件无关。第二个关键贡献是开发一种固定时延滑模扰动观测器，提供对浸没扰动的准确有限时延估计，提升了系统的鲁棒性。结合 iLOS 指导律，所提出的控制器实现了精确而安全的路径跟踪。数值仿真表明，所提方法在跟踪精度、收敛速度和控制 effort 平滑性方面均优于传统滑模和约束性能控制器，验证了其面向稳健水下导航的有效性。