本技术涉及海洋监测领域，尤其涉及一种基于扰动补偿的无人船预测跟踪控制方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、水面无人船当前在海洋环境监测、水上巡防等领域都具备非常广阔的应用前景，其通常配置有一个或多个推进器产生推进力进行驱动。对于无人船而言，其运动控制涉及的其中问题包括路径跟踪和轨迹跟踪，路径跟踪是控制无人船跟踪空间中一条独立于时间的几何路径，其没有严格的时间要求，只需要使得无人船的运动位置与路径位置吻合即可，轨迹跟踪的目标是跟踪一条与时间有关的参考轨迹，其有严格的时间要求，即需要在指定的时间到达轨迹上指定的位置，既要满足空间约束也要满足时间约束。
2、目前，对于路径跟踪，多数使用视线法作为速度规划器，在速度控制中使用的方法则各不相同，常见的有pid控制、自抗扰控制以及模型预测控制，而pid控制和自抗扰控制的参数通常需要依靠经验调节，不同的船舶其参数需要反复调节；模型预测控制中要求建立精确的数学模型，但是由于无人船的复杂性以及外界水流等干扰的不确定性，目前只能建立无人船的近似模型作为预测模型计算推进装置的输入，出现较大的误差。
技术实现思路
1、本技术实施例提供一种基于扰动补偿的无人船预测跟踪控制方法、装置、设备及介质，以解决相关技术存在的至少一个问题，技术方案如下：
2、第一方面，本技术实施例提供了一种基于扰动补偿的无人船预测跟踪控制的方法，包括：
3、确定无人船模型以及无人船的推进器模块的推力值，并根据无人船模型以及推进器模块的推力值，确定推进器模块的扰动值；
4、根据径向基函数神经网络、推进器模块的推力值以及扰动值，预测得到推进器模块的扰动估计值；
5、基于扰动估计值，将无人船模型简化为线性模型，根据线性模型以及推进器模块的推力值，预测推进器模块的目标控制量；
6、根据扰动估计值，确定扰动补偿输出，并根据目标控制量以及扰动补偿输出，确定推进器模块的目标控制输出。
7、在一种实施方式中，所述确定无人船模型包括：
8、基于无人船在平面坐标系中的位置、该位置的导数速度、旋转速度、无人船在无人船坐标系中沿着其中一个坐标轴的前进速度以及沿着另一个坐标轴的横向速度以及平面坐标系与无人船坐标系之间的夹角，构建运动学模型；
9、基于推进器模块中第一推进器和第二推进器之间的间距、无人船质量、无人船在无人船坐标系中沿着其中一个坐标轴的前进速度的微分、旋转速度的微分、第一推进器的推力以及第二推进器的推力，构建动力学模型；
10、其中，无人船模型包括运动学模型以及动力学模型。
11、在一种实施方式中，推进器模块的推力值包括第一推进器的当前推力值和第二推进器的当前推力值；所述根据无人船模型以及推进器模块的推力值，计算推进器模块的扰动值包括：
12、获取当前导数速度以及夹角的实际值，结合运动学模型，计算得到当前的前进速度以及当前的前进速度的微分；
13、获取旋转速度以及无人船质量的实际值，结合动力学模型，确定推进器模块的扰动值，推进器模块的扰动值包括无人船在运动过程中在前进速度的方向上受到的阻力以及该阻力作用到无人船重心的力矩大小。
14、在一种实施方式中，所述根据径向基函数神经网络、推进器模块的推力值以及扰动值，预测得到推进器模块的扰动估计值包括：
15、根据第一推进器的当前推力值、第二推进器的当前推力值、夹角、旋转速度的实际值以及当前的前进速度，构建径向基函数神经网络的输入层的输入向量，并将推进器模块的扰动值，作为输出向量；
16、根据径向基函数神经网络、输入向量以及输出向量，确定径向基函数神经网络的隐藏层的输出向量；
17、根据隐藏层的输出向量以及隐藏层到输出层的权重矩阵，预测得到推进器模块的扰动估计值；
18、其中，扰动估计值包括无人船在运动过程中在前进速度的方向上受到的阻力的第一估计值以及该第一估计值作用到无人船重心的力矩大小的第二估计值。
19、在一种实施方式中，所述根据线性模型以及推进器模块的推力值，预测推进器模块的目标控制量包括：
20、基于采样时间，对线性模型进行离散化，确定离散状态方程；
21、基于前进速度、夹角以及预测步长确定预测变量，并基于控制步长、确定决策变量，所述决策变量为当前时刻以及未来若干个时刻的推进器模块的控制量的集合，每一控制量包括第一推进器的推力以及第二推进器的推力；
22、根据离散状态方程、预测变量以及决策变量，确定预测模型；
23、确定无人船的期望前进速度以及期望夹角，基于期望前进速度、期望夹角以及预测步长，确定期望输出；
24、基于性能函数、期望输出以及预测模型，确定决策变量的最优解，并从决策变量的最优解中选择当前时刻对应的推进器模块的控制量作为目标控制量。
25、在一种实施方式中，所述根据扰动估计值，确定扰动补偿输出包括：
26、获取无人船的转动惯量，计算转动惯量与间距的比值，确定无人船质量的一半与第一估计值的第一乘积以及比值与第二估计值的第二乘积；
27、根据第一乘积与第二乘积的差值的相反数，确定第一补偿输出，并根据第一乘积与第二乘积的和值的相反数，确定第二补偿输出；
28、根据第一补偿输出以及第二补偿输出，得到扰动补偿输出。
29、在一种实施方式中，所述根据目标控制量以及扰动补偿输出，确定推进器模块的目标控制输出包括：
30、计算目标控制量以及扰动补偿输出之和，得到推进器模块的目标控制输出。
31、第二方面，本技术实施例提供了一种基于扰动补偿的无人船预测跟踪控制装置，包括：
32、第一确定模块，用于确定无人船模型以及无人船的推进器模块的推力值，并根据无人船模型以及推进器模块的推力值，确定推进器模块的扰动值；
33、第一预测模块，用于根据径向基函数神经网络、推进器模块的推力值以及扰动值，预测得到推进器模块的扰动估计值；
34、第二预测模块，用于基于扰动估计值，将无人船模型简化为线性模型，根据线性模型以及推进器模块的推力值，预测推进器模块的目标控制量；
35、第二确定模块，用于根据扰动估计值，确定扰动补偿输出，并根据目标控制量以及扰动补偿输出，确定推进器模块的目标控制输出。
36、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，该存储器中存储指令，该指令由该处理器加载并执行，以实现上述各方面任一种实施方式中的方法。
37、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被执行时实现上述各方面任一种实施方式中的方法。
38、上述技术方案中的有益效果至少包括：
39、通过确定无人船模型以及无人船的推进器模块的推力值，并根据无人船模型以及推进器模块的推力值，确定推进器模块的扰动值，根据径向基函数神经网络、推进器模块的推力值以及扰动值，预测得到推进器模块的扰动估计值，基于扰动估计值，将无人船模型简化为精确已知的线性模型，因此根据线性模型以及推进器模块的推力值，更加准确地预测推进器模块的目标控制量，根据扰动估计值，确定扰动补偿输出，并根据目标控制量以及扰动补偿输出，确定推进器模块的目标控制输出，保证目标控制输出的准确性和稳定性，同时避免人工进行复杂的参数调节。
40、上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，上述各个方面、各种实施方式和特征将会是容易明白的。