分布式多水下机器人编队控制方法研究

摘要

近几十年来，自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle，AUV)技术取得了长足的发展，在海洋水文数据采集、海底探测、目标搜索等各领域发挥了日益重要的作用。随着作业任务要求的不断提高，单个AUV已经难以满足日益复杂的作业需求。多AUV系统在探测区域可以分布于不同的空间位置，执行作业任务可以相互配合，系统组成和传感器配置可以存在冗余。凭借这些优势，多AUV系统在大范围、高时效的海洋探测活动中，具有单个AUV无法比拟的优势。近二十年来，多AUV系统的理论和应用研究日益引起了相关科研人员的重视。
　　本论文针对多AUV系统中的一个关键和基础性问题——多AUV协同编队，展开了研究工作。论文的研究工作主要包括以下方面:
　　(1)开展了多AUV编队控制算法体系结构的研究工作。根据已经取得的海上试验成果，在分析虚拟领航者-跟随者编队控制算法的基础上，将虚拟领航者和队形位置向量抽象为编队队形组织层，形成本论文的算法框架。本论文采用蜂拥编队控制算法，人工势场和虚拟结构相结合的编队控制算法，进行编队队形的组织。
　　(2)开展了基于目标跟踪的多AUV蜂拥编队控制算法的研究工作。采用多智能体蜂拥算法进行编队队形的组织，设计了欠驱动AUV的目标跟踪算法。多智能体在虚拟领航者周围形成准晶格状的编队队形，AUV跟踪对应的智能体，渐进生成相同的编队队形。增强了AUV编队控制算法的鲁棒性和扩展性。
　　(3)开展了基于反馈线性化的多AUV蜂拥编队控制算法的研究工作。采用反馈线性化方法将AUV的运动模型化简为类似于质点的运动模型，并进一步分解为平动子系统和艏摇子系统。平动子系统采用蜂拥算法进行控制，艏摇子系统采用振子相位一致性算法进行控制。
　　(4)开展了虚拟领航者状态计算去中心化的研究工作。将虚拟领航者的计算由信息中心迁移至系统中的每台AUV。设计了分布式信息一致性算法，使不同AUV计算的虚拟领航者状态趋于一致，真正实现了编队控制算法的分布式。
　　(5)设计了一种人工势场和虚拟结构相结合的多AUV编队控制算法。该算法中人工势场用于避碰和避障，虚拟结构用于编队队形的组织，两者的结合形成了编队算法的队形组织层。AUV跟踪对应的中间介质点，可以无碰撞地渐进生成指定的编队队形，进行编队变换。
　　(6)开展了多AUV编队避障的研究工作。将海上试验可能遇到的障碍物抽象为三种类型，并分别设计了对应的编队避障算法。设计了四种编队避障策略，可以针对不同的编队避障情景择优选取。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1概述

1．2多AUV系统研究现状

1．3多AUV协同编队研究现状

1．4论文的研究问题

1．5论文的研究内容

第2章AUV的数学模型

2．1参考坐标系

2．2 AUV空间运动模型

2．3 AUV平面运动模型

2．4海流干扰条件下的AUV平面运动模型

2．5本章小结

第3章基于领航者-跟随者的多AUV编队控制算法

3．1多AUV协同编队算法设计

3．1．1领航者的路径跟踪算法

3．1．2跟随者的目标跟踪算法

3．2多AUV协同编队试验平台

3．3多AUV协同编队通讯系统

3．4多AUV协同编队海上试验

3．5虚拟领航者-跟随者算法

3．6本章小结

第4章基于目标跟踪的多AUV蜂拥编队控制算法

4．1多智能体蜂拥简介

4．1．1多智能体的模型及邻居集合

4．1．2晶格状及准晶格状结构

4．2多智能体蜂拥算法设计

4．2．1人工势场的设计

4．2．2人工势场项

4．2．3速度匹配项

4．2．4制导项

4．2．5仿真试验

4．3基于目标跟踪的蜂拥算法转化策略

4．3．2 AUV目标跟踪制导算法设计

4．3．3 AUV目标跟踪运动控制算法设计

4．3．4仿真试验

4．4多AUV蜂拥编队仿真

4．4．1多AUV蜂拥编队系统描述

4．4．2仿真试验

4．5海流干扰条件下基于目标跟踪的多AUV蜂拥编队算法

4．5．1海流干扰条件下AUV目标跟踪算法的设计

4．5．2海流干扰条件下单AUV目标跟踪仿真试验

4．5．3海流干扰条件下多烈Ⅳ蜂拥编队仿真试验

4．6本章小结

第5章基于反馈线性化的多AUV蜂拥编队控制算法

5．1．1运动模型反馈线性化

5．1．2平动子系统的控制

5．2基于耦合振子模型的艏摇子系统控制

5．2．1相位耦合振子模型

5．2．2全连通拓扑条件下振子相位一致性算法

5．2．3非全连通拓扑条件下振子相位一致性算法

5．2．4非全连通拓扑条件下二阶振子相位一致性算法

5．3 AUV艏摇子系统的控制

5．3．1AUV艏向一致性算法

5．3．2仿真试验

5．4制导信息一致性

5．4．1虚拟领航者状态信息一致性算法

5．4．2仿真试验

5．5多AUV蜂拥编队仿真

5．5．1多AUV蜂拥编队系统描述

5．5．2仿真试验

5．6模型参数不确定条件下的多AUV蜂拥编队控制算法

5．6．1水动力系数自适应的模型反馈线性化

5．6．2仿真试验

5．7海流干扰条件下基于反馈线性化的多AUV蜂拥编队算法

5．7．1海流干扰条件下AUV模型反馈线性化的修正

5．7．2海流干扰条件下艏摇子系统制导角的修正

5．7．3仿真试验

5．8本章小结

第6章人工势场和虚拟结构相结合的多AUV编队

6．1虚拟结构编队算法

6．1．1虚拟结构的表示

6．1．2虚拟结构的渐进生成

6．2用于编队航行的势场函数设计

6．2．1编队避碰

6．2．2编队避障

6．2．3编队避障策略

6．3多AUV编队仿真

6．3．2仿真试验

6．4本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢