多领航者导引无人船集群的分布式时变队形控制

[目的]针对含有模型高度不确定性和未知海洋环境扰动的无人船集群,研究多领航者导引的欠驱动无人船(USV)集群的分布式时变队形控制问题。[方法]首先,在运动学层级,基于包含策略和路径操纵原理,设计时变队形分布式制导律;然后,在动力学层级,针对USV航行中存在的模型不确定性以及未知海洋环境扰动,设计基于扩张状态观测器(ESO)的前向速度和艏摇角速度控制律,减小模型不确定性和未知海洋环境扰动带来的影响;最后,进行级联系统稳定性分析和控制器有效性的仿真验证。[结果]研究表明,无人船集群采用的分布式时变编队闭环控制系统输入状态稳定,仿真结果证明了控制方法的有效性。[结论]所提出的控制器可以使无人船集群形成预定的时变编队队形,并跟踪多领航者形成的凸包。     

一种基于人工势场多AUV集群的实时避障方法

[目的]针对复杂水下环境中可能存在的多种障碍物,影响多自主式水下机器人(AUV)集群运动规划问题,提出一种基于人工势场的多AUV集群实时避障方法。[方法]首先,采用一种基于动态网络拓扑的编队方法,将AUV看作网络中的节点,通过设置势场函数来满足编队要求;然后,基于人工势场法对同时存在目标和障碍的区域建立势场函数,并将势场函数改进为指数函数,对AUV进行在线规划,实时完成多AUV集群避障的任务;最后,在Matlab软件中仿真设置10台AUV和6个障碍物进行仿真验证。[结果]仿真结果表明,采用该方法,AUV可以全部顺利地避开障碍物,准确到达目标点的安全区域。[结论]人工势场函数法可准确实现多AUV的实时避障,该技术的进步对提高军事作战能力具有重要的意义。     

基于自适应反步滑模的水面无人艇集群控制

[目的]针对多艘欠驱动水面无人艇组成的集群系统控制问题,研究虚拟结构法的控制策略。[方法]首先,将集群控制问题转化成无人艇与虚拟结构之间位姿跟踪误差的镇定问题,通过改变虚拟结构的几何形状,实现集群的队形变换。然后,将集群控制器的设计分为运动学和动力学2个部分,充分考虑不确定干扰,设计欠驱动水面无人艇集群的自适应反步滑模控制器,基于李雅普诺夫理论证明闭环系统的稳定性。最后,采取直、曲线航迹航行,开展集群队形变换等仿真试验。[结果]仿真结果表明,无人艇集群的协同运作效果显著,队形变换流畅,且能够自适应应对各种不确定干扰。[结论]集群系统展现出较强的鲁棒性与灵活性,可为后续实艇试验奠定理论基础。     

Path planning method for unmanned surface vehicle with controllable distance from obstacles北大核心CSCD

[目的]为了解决水面无人艇(USV)路径规划中安全性和平滑性方面的问题,提出一种与障碍物距离可控的USV路径规划方法。[方法]首先,结合雷达图像生成栅格化环境信息,利用维诺场算法(VFA)为每个栅格添加危险势场并建立航行界限;其次,建立与航行界限关联的危险度函数对A^(*)算法的评价函数进行改进,利用改进的A^(*)算法进行路径规划;最后,针对航行路径转向角较大的问题,采用梯度下降法(GDM)进行航行路径的平滑处理,得到满足USV实际航行要求的连续平滑路径。[结果]仿真结果表明,所提路径规划方法通过设置不同的航行界限可以实现路径与障碍物之间距离的控制且平滑性符合航行要求。[结论]该方法在USV路径规划过程中具有一定的合理性和有效性,可为USV自主避障决策提供参考。     

无人帆船自主避障算法

针对无人帆船短途航行的避障需求构建了无人帆船自主避障系统，提出了基于A*的帆船避障路径规划算法以及基于LOS的帆船循迹控制算法。案例帆船的仿真测试和航行测试均成功实现多个障碍物场景下的自主避障航行，较为充分地证明了方法的可行性与实时性，对无人帆船应用具有重要意义。     

无人船集群队形重构的目标任务分配

[目的]针对无人船编队队形重构中的目标分配问题,提出一种队形重构目标分配方法。[方法]首先,在目标点固定的情况下,通过各无人船的当前位置,生成基于距离的收益函数。其次,以拍卖理论为基础,根据无人船队形重构中目标分配的快速性要求,针对传统拍卖算法在重构分配中可能存在的无可行解问题,提出基于最大迭代次数的拍卖终止机制,分散部分计算量,从而缩短分配时间。[结果]仿真结果表明,与匈牙利法相比,所提方法针对大规模无人船集群队形重构能够快速给出目标任务分配方案。[结论]所提方法能为无人船集群队形重构中目标分配问题以及无人船自主决策研究提供一定的参考。     

基于海事规则的水面无人艇动态障碍规避方法

针对水面无人艇对探测到的电子海图上没有标示的动态障碍物的规避问题,提出符合国际海上避碰规则公约的规避方法,将动态障碍物某一运动时刻转换为相对无人艇瞬时静止的状态,对避障模型进行实时计算;并通过粒子群优化算法解算出无人艇进行避障所需的最优航速和航向改变量。仿真实验表明,该方法可得到合理的规避策略,有效地完成动态障碍物的规避任务。     

动态人工势场法的无人船避障路径规划

为了保证无人船安全行驶,设计动态人工势场法的无人船避障路径规划方法。该方法的全局路径规划部分依据航行环境信息构建栅格地图后,采用A^*算法规划无人船的全局路径,并获取无人船的全局路径节点;局部避障路径规划部分将该路径节点作为局部路径的开始节点,利用动态人工势场法规划无人船避障路径。为保证路径规划效果,采用长短记忆循环神经网络和强化学习算法相结合的方式改进动态人工势场法,确保在障碍物运动速度较快时,依旧能够可靠完成无人船避障路径规划。测试结果显示：该方法可完成无人船全局最优路径规划,并有效完成局部避障路径规划,无人船和障碍物的会遇距离和会遇时间分别大于4.26 m和大于15 s,碰撞危险度极低,满足应用标准。     

多约束条件下无人艇和无人机集群协同航迹规划

[目的]为实现海上无人集群在执行任务过程中的安全航行和通信保持,开展无人艇(USV)和无人机(UAV)集群协同航迹规划问题的研究。[方法]采用禁入和禁出地理围栏进行场景建模,将规避威胁和障碍问题转化为地理围栏约束。针对平台之间的碰撞冲突和通信连接问题,提出基于时序检测的碰撞冲突和通信保持约束判断准则。以集群平均航行时间为航迹优化函数,将多约束条件转化为惩罚函数,采用自适应差分进化算法进行优化求解。[结果]仿真结果表明,所提方法能够在威胁和障碍环境中保持无人艇和无人机集群的安全航行和通信连接,并在满足多约束的条件下实现集群平均航行时间最短。[结论]该方法可用于海上无人集群面对威胁和障碍环境时的离线航迹规划,具有一定的应用价值。     

未知扰动下的无人艇编队优化轨迹跟踪控制

[目的]针对水面无人艇（USV）编队轨迹跟踪中存在的未知扰动和队形变化问题,提出一种基于有限时间扰动观测器的最优反步控制（FDO-OBC）方法。[方法]首先,基于虚拟结构法,建立无人艇编队控制框架,并设计运动学和动力学编队控制器;其次,设计有限时间扰动观测器,实时估计补偿未知环境扰动;然后,针对编队队形变化的轨迹跟踪问题,提出基于最优反步控制的动态轨迹优化策略,利用扰动观测器信息来计算最优控制输入,实现无人艇编队轨迹跟踪的动态优化;最后,采用李雅普诺夫稳定性理论证明该编队控制方法的稳定性。[结果]仿真对比结果表明,FDO-OBC策略可有效提高无人艇编队系统的精确性和鲁棒性。[结论]对于面向扰动环境下的无人艇编队控制系统设计,FDO-OBC方法提供了一种新的技术手段。     

基于改进RRT算法的无人艇编队路径规划技术

[目的]为了解决无人艇编队在智能航行时全局路径规划与局部自主避碰问题,提出基于改进快速搜索随机树(RRT)算法的无人艇编队路径规划技术。[方法]针对无人艇编队形状稳定问题,在RRT算法扩展环节提出一种非严格保形修正向量与非严格保形控制圆区域,使搜索树有朝着严格保形坐标点生长的趋势;针对突发障碍物与非严格保形规划点碰撞问题,在RRT算法碰撞检测环节提出可调节避碰圆区域与障碍物修正向量,使无人艇安全避碰并最大程度地保持队形稳定。[结果]结果显示,无人艇编队在该算法作用下表现出了良好的保形性能,并能对突发障碍物进行有效的避碰。[结论]该算法效能高、稳定性强、路径规划质量高,在实际工程应用中具有重要的意义。     

基于改进Bi-RRT的无人水面艇自动避碰算法

[目的]提出一种实现无人水面艇(USV)在高速航行时自动规避障碍物的方法。[方法]将双向搜索树(Bi-RRT)算法与速度障碍法相结合,得到基于改进Bi-RRT的无人水面艇自动避碰算法。针对Bi-RRT算法扩展操作中父节点延伸方向位于锥形碰撞区内的情况,提出避碰危险度系数与障碍物排斥向量,使父节点延伸方向有远离障碍物中心的趋势。同时,针对算法实时性问题,提出两棵搜索树并行延伸扩展的方式,以及当父节点延伸方向位于锥形碰撞区外时触发的目标吸引向量,以加速算法收敛。[结果]结果显示,采用上述改进方法设计的算法搜索树延伸失败次数降低,规划的避碰路径短且更加平滑。[结论]该改进Bi-RRT算法实时性强、路径规划质量高,对实际工程应用有重要意义。     

水下航行器水下障碍规避性能分析与仿真

水下航行器的障碍躲避是提高水下航行器生存能力的关键技术,针对信息融合跟踪算法避障容易误差偏差和局部收敛的问题,提出一种基于Kalman滤波量化融合规避的水下航行器水下避障算法。构建水下航行器的运动系统方程,采用方位信息的量化融合方法进行自适应路径规划,结合Kalman滤波进行障碍信息的干扰抑制,采用强跟踪滤波实现障碍参量信息量化融合规避,实现水下航行器水下障碍躲避。仿真结果表明,采用该方法进行水下航行器避障,能有效规避障碍目标,提高对障碍物的方位估计精度,有效规避的准确概率达到最优。     

基于精确罚函数的无人艇航迹规划和自动避障算法

[目的]对于已知多个障碍物的局部水域,如何规划安全高效的无人艇(USV)运动航迹,是当前的研究热点。[方法]首先,采用简洁有效的圆形包络面和凸四边形包络面处理障碍物区域,并将避障问题转化为时间最优控制问题中的状态不等式约束;然后,利用控制参数化和时间尺度变换,将时间最优控制问题转化为最优参数选择问题;最后,对于由多个障碍物带来的多个连续状态不等式约束,采用精确罚函数法将所有的状态约束都附加到目标函数中,从而构建适用于任何有效优化技术予以求解的非线性优化问题。[结果]数值仿真结果表明,该算法所规划的航迹能成功规避水域中的所有障碍物,同时符合无人艇的运动特性。[结论]研究成果可为无人艇航迹规划的避障问题提供参考。     

一种无需指定船舶位置的新型船舶大规模自主编队方法

[目的]针对船舶大规模编队通信量大、编队速度慢、不便于扩充等问题,提出一种新型的虚拟壁面编队方法。[方法]使用局部通信,根据自然规律,设定虚拟作用力驱使船舶向目标位置集合,并通过虚拟壁面调整队形,从而实现船舶编队的目的。[结果]结果表明,所提方法能够按照“就近原则”快速地完成编队,通信量低且不随编队规模而增加。通过对船舶编队的静态、动态、旋转、缩放和避障的仿真验证了这种算法的有效性。[结论]所提虚拟壁面法具有通信量低、编队速度快、扩充简单等优势,在船舶大规模编队中具有明显优势。     

基于重力异常的水下潜艇避障方法研究

该文提出了一种基于重力异常的潜艇避障方法,可用于潜艇在航行过程中,对不明障碍物的有效探测和规避。该文重点介绍了基于重力异常的潜艇避障方法的基本原理,仿真实验验证,以及该方法在海军舰艇的应用前景。     

基于模糊避障的无人艇控制系统的实现

自动避障是无人艇智能完成水面作业任务的一项能力。采用超声波测距传感器探测无人艇周围环境中的障碍物距离参数,GPS定位无人艇的当前位置,罗盘判断无人艇的偏航角,幵将这些作为模糊控制器的输入参数,提出一种基于模糊控制的实时避障算法,设计实现无人艇自主避障的功能。该算法通过MATLAB仿真,验证了模糊控制算法的有效性和可行性。     

基于混合蚁群算法的无人船航行路径自主规划

路径规划是无人船自主导航的核心问题。由于无人船当前位置以及目标位置的确定受到障碍物影响,最佳航行路径的获取难度较大。为此,提出基于混合蚁群算法的无人船航行路径自主规划方法。采用栅格法构建无人船工作环境模型,由上至下、由左至右的对栅格完成编号处理,划分安全区域与障碍物区域。构建无人船航行路径自主规划数学模型,设定地形与威胁、航程上限以及路径平滑度等约束条件。针对蚁群算法初始搜索效率差等问题,将其与粒子群算法相结合,提出混合蚁群算法。利用该算法求解无人船航行路径自主规划数学模型。实验结果显示,研究方法具有较高的路径规划准确性,路径长度、平均能耗及路径规划时间指标均较优。     

基于改进人工势场的避障路径规划策略研究

随着战争形势的无人化、多样化和跨域化发展,水下无人航行器作为各军事强国抢占水下作战域和海洋不对称作战优势的主要抓手,在未来战争中发挥着越来越重要的作用。由于海洋非结构化环境的复杂性,水下无人航行器在执行任务过程中,需能够在无人干预情况下进行系列操作和任务决策。本文针对水下无人航行器局部路径规划,提出基于速度矢量判断的改进人工势场法的避障航路规划策略,通过增加障碍物斥力场范围,强化目标点附近的引力场,优化障碍物斥力系数,并通过速度矢量判断旋转方向,使得水下无人航行器能够结合环境感知信息进行路径实时调整,最终能够达到安全快速避障。最后结合航行器流体动力与运动控制一体化仿真模型进行仿真分析,验证提出算法的有效性。     

无人艇自主避障算法设计与仿真

文章针对无人艇全局路径规划航线上可能存在未知静态障碍物,影响其安全航行的问题,提出加装超声波传感器和罗盘,分别用于测量无人艇航行过程中与障碍物的距离信息和偏航角,作为无人艇运动控制器的输入。同时设计了包含岸基和船载的无人艇运动控制系统,采用模糊控制算法实现自主避障功能,依靠专家经验制定无人艇运动控制规则,依据航速和传感器探测距离设计隶属度函数,Matlab仿真路径有效避开了障碍物,得到了安全的航行路径,验证了算法有效性。