2种典型AUV编队控制算法比较与局部优化研究

本文研究分析了基于领航者-跟随者的编队控制方法和基于路径跟随的编队控制方法等2种常用的AUV编队控制方法异同点。针对2种方法在路径点切换时航向变化较大的共性问题,提出采用B样条曲线对规划航路做在线的局部B样条拟合优化,对路径切换点处领航AUV的控制航向角作适度平滑处理。通过数值仿真验证了该方法可改善路径切换时,基于领航者-跟随者的编队控制中的跟随AUV目标跟踪位置变化速度和曲率,削弱了跟随AUV的点跟随难度;同时在路径跟随的编队控制中,利用B样条基函数自变量作为在切换点附近路径的同步控制参数的一部分,可提高切换点附近路径上编队的同步速度。     

基于Avoid-auv行为的多AUV系统避碰仿真

为了解决多AUV系统编队中存在动障碍物的避碰问题,尤其是编队成员间的避碰和协调,在Avoid-obstacle行为的基础上设计了一种基于良好通信条件下的Avoid-auv行为,它通过建立多AUV系统之间的避碰规则和策略,使AUV编队能在比较复杂的环境中较快地规划出一条无碰路径,而且建立的避碰规则也能协调AUV系统成员之间有序地运动.仿真研究表明,基于Avoid-auv行为能较好地解决多AUV协调避碰问题,但必须更加重视多AUV系统之间的通信问题.     

基于蚁群算法的AUV动目标避碰规划的方法研究

提出了基于蚁群算法(ACA)实现AUV对运动目标避碰规划的方法.该方法把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为目标函数,使得路径搜索过程快速高效.计算机仿真表明:该方法使AUV能够较好地实现对运动目标的避碰;由此说明此项研究具有一定的可行性和有效性.     

面向模块化设计的水下机器人集群编队控制

针对在近海环境下,利用“以机代人”进行自主特种作业的实际需求,设计研发模块化可重构水下机器人,并提出一种基于领航者-虚拟结构的编队策略。首先针对几种不同的典型水下作业任务,依据重构方案设计异构水下机器集群;然后根据水平面三自由度运动学和动力学方程,推导水下机器人集群的动态误差模型;针对路径已知的集群编队问题提出领航者-虚拟结构策略,其中跟随者水下机器人采用基于通信时延补偿的滑模控制器进行跟踪。结果表明,该控制策略可以快速形成队形且轨迹误差小于5%。最后应用3种已开发完成的水下机器人,在可视化仿真平台中进行实验验证,证明该异构水下机器人集群编队方法合理高效。     

具有避碰和连通性保持的多USV分布式事件触发编队控制

[目的]为解决水面无人艇（USV）编队控制中的实际需求,提出一种具有避碰和连通性保持功能的分布式事件触发编队控制方法。[方法]针对海洋环境扰动和系统模型的不确定性等因素设计扰动观测器;针对编队实现过程中USV间可能发生碰撞和丢失通信连接的问题,基于人工势场函数法设计具有避碰和连通性保持功能的编队控制器;为减少USV控制器的执行频率,设计分布式的事件触发机制,使每个USV根据局部信息来独立决定其控制器的执行时刻。[结果]理论分析证明了编队误差的一致最终有界性,且事件触发机制不存在Zeno行为。仿真结果验证了所设计的控制方法能够显著减少USV控制器更新次数并可实施避碰操作及保持连通性。[结论]研究成果可保证USV编队控制的顺利安全完成,同时减轻USV在复杂海洋环境下的控制机构损耗。     

动态传递优先权的多AUV避碰规划方法

以刚体运动的动量和动量矩定理为基础，建立了AUV的空间四自由度运动的数学模型，基于消息的通讯机制，采用动态优先权策略成功地解决了AUV编队航行过程中的避碰避障问题，并建立了环境仿真器，进行了多AUV协调避碰仿真实验，效果良好，验证了算法的有效性。     

Obstacle avoidance of unmanned ship swarm based on virtual navigator and improved Hooke's law北大核心CSCD

[目的]针对无人船集群规避障碍物的问题,提出一种基于虚拟领航者和改进胡克定律的弹性集群编队控制方法。[方法]首先,根据障碍物的长和宽得到其外接椭圆,按照长宽比向外扩展出虚拟碰障区、避障反应区、自由航行区,实现水面避障物模型的简化;其次,基于虚拟领航者和改进胡克定律,对编队各成员之间、各成员虚拟领航者之间的相对距离和速度予以约束,采用坐标形式设置编队队形,构建弹性编队模型,并基于障碍物的环形斥力场来实现单无人船的避障,以及在弹性集群编队的组织下实现无人船集群的避障;然后,通过优化处理无人船的航行过程,消除编队及避障过程中的“徘徊”和“振荡”等现象,使各无人船的运动更加平滑;最后,运用Matlab软件对由4艘无人船组成的集群编队进行仿真实验。[结果]实验结果表明,编队可成功绕过设置的所有障碍物,验证了所提方法的有效性和可行性。[结论]该方法可实现无人船集群对水面障碍物的规避,具备在一定复杂环境下的通过能力,可为无人船集群避障的应用及研究提供参考。     

面向复杂地形海洋勘探的Multi-AUV编队协同控制策略

针对Multi-AUV编队执行复杂海底地形勘探任务的实际需求和问题,提出Multi-AUV的编队协同控制策略。首先采用领航-跟随思想和反馈线性化方法推导出编队控制律,使Multi-AUV编队可以维持在恒定的几何队形进行巡航,实现高效的并行作业;其次为使搭载的设备获得更佳的扫描效果,引入基于最小二乘法估计的高度控制方法,以保持AUV处在期望的距底高度;然后针对执行梳状探测路径中存在的路径变换和极端地形避障问题提出路径变换优化策略和避障策略,最后通过计算机仿真试验验证提出的编队方法和策略在执行海底复杂地形探测任务中的有效性。     

面向复杂地形海洋勘探的Multi-AUV编队协同控制策略

针对Multi-AUV编队执行复杂海底地形勘探任务的实际需求和问题,提出Multi-AUV的编队协同控制策略。首先采用领航-跟随思想和反馈线性化方法推导出编队控制律,使Multi-AUV编队可以维持在恒定的几何队形进行巡航,实现高效的并行作业;其次为使搭载的设备获得更佳的扫描效果,引入基于最小二乘法估计的高度控制方法,以保持AUV处在期望的距底高度;然后针对执行梳状探测路径中存在的路径变换和极端地形避障问题提出路径变换优化策略和避障策略,最后通过计算机仿真试验验证提出的编队方法和策略在执行海底复杂地形探测任务中的有效性。     

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。