祝亢，黄珍*，王绪明

1 武汉理工大学 自动化学院，湖北 武汉 430070

2 武汉理工大学 智能交通系统研究中心，湖北 武汉 430063

0 引 言

目前，国内外对运载工具的研究正朝着智能化、无人化方向发展，智能船舶技术受到全球造船界与航运界的广泛关注。其以实现船舶航行环境的智能化、自主化发展为目标，深度融合传统船舶设计与制造技术以及现代信息通信与人工智能技术，包含智能航行、智能船用设备、智能船舶测试等多方面的研究[1]。其中，智能航行技术一直是保障船舶顺利完成货物运输、通信救助等任务的重要基础。要使船舶在面对多种复杂水域干扰的情况下也能遵守正常的通航秩序，安全地执行任务且保证完成效果，采取有效的控制手段精确进行航迹跟踪就显得尤为重要。

针对航迹跟踪的研究任务可以分为制导和控制2 个方面。在制导方面，常由视线（line-of-sight，LOS）算法将路径跟踪问题转换为方便处理的动态误差控制问题；在控制方面，基于船舶的复杂非线性系统，常考虑使用PID 等无模型控制方法，或采用模型线性化的方法来解决非线性模型在计算速率方面存在的问题。但对于复杂的环境，传统PID 控制器不仅参数复杂，还不具备自适应学习能力。而最优控制、反馈线性化一类的控制算法通常需要建立精确的模型才能获得较高的控制精度。滑模控制虽然对模型精度要求不高，但其抖振问题难以消除[2]。即使存在一些自适应参数调节方法，如通过估计系统输出实现PID 参数自整定的自适应PID 控制方法，也会由于模型的不确定性和外界扰动，存在系统输出与真实输出的偏差[3]，又或者存在参数寻优时间过长的问题而影响控制的实时性。……