面向动目标围捕的Multi-UUV编队协调控制研究

针对动目标围捕过程对Multi-UUV编队结构的灵活性要求较高的问题,基于欠驱动UUV的数学模型,在目标轨迹能够准确预测的前提下,改进了协调编队运动控制器。协调编队运动控制器的控制目标是在Multi-UUV编队跟踪并围捕动目标过程中,避免Multi-UUV之间,UUV与障碍物以及UUV与动目标之间的碰撞并以稳定的编队结构围捕动目标。将控制器设计过程分解为运动学控制和动力学控制。在运动学控制部分,实现动目标跟踪、UUV之间避撞及UUV偏航角误差为零的控制目标。在动力学控制部分,应用反步法设计实际的控制输入。仿真案例验证了协调运动控制器在动目标围捕中的有效性。     

UUV群探测系统仿真设计

研究水下航行器(UUV)群协同探测问题,系统用多传感器协同探测,执行警戒、侦察、监视水下航行等作战任务,要求实时快速和准确探测。针对目前水下情况复杂,UUV导航精度低、水声通信误码率大等状态。为解决算法研制与实际结合不紧密的问题,提高UUV群协同探测系统性能,采用GUI函数接口,设计并实现了UUV群协同探测仿真系统。系统可通过可视化界面,用MATLAB平台对UUV群用于多目标的协同探测算法进行仿真。仿真结果表明,仿真系统能够满足UUV协同仿真测试要求,对于UUV群协同探测系统的研制具有重要的应用价值。     

水下无人航行器水平面路径跟踪控制方法研究

针对水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)运动控制具有非线性和强耦合特点,设计了基于SDRE (State -Dependent- Riccati Equation)方法的UUV水平面路径跟踪控制器,通过将非线性动力学方程伪线性化,解代数黎卡提方程得到控制律;针对以往SDRE权系数矩阵选择使用手工调试,过程复杂且很难得到最优解的问题,引入粒子群寻优算法,将改进后的粒子群算法用于SDRE权系数矩阵的寻优,从而得到优化后的控制器参数;对所设计的控制系统进行了仿真验证,结果显示UUV可以很好地跟踪上期望轨迹.     

基于事件触发的AUVs固定时间编队控制

针对多自主水下航行器编队系统受限于有限的通信资源及收敛速度慢等问题, 提出一种基于事件触发的自主水下航行器固定时间领航?跟随编队控制方法. 首先, 将动态面控制算法与反步法结合, 消除“计算膨胀”问题; 其次, 为节约有限通信资源, 将事件触发通讯机制和固定时间理论引入多自主水下航行器编队控制中, 设计编队控制器, 实现编队系统的固定时间稳定, 且系统收敛时间与初始状态无关, 并通过理论证明无Zeno行为; 最后, 对4艘自主水下航行器的编队进行仿真实验, 验证算法的有效性.     

无人水下航行器推进器故障定位研究

无人水下航行器(UUV)在复杂多变的海洋环境中作业时,推进器的故障可阻挠使命的执行,严重时还可能造成UUV的丢失与损毁。为增强UUV的安全保障能力,针对UUV多台推进器的故障定位问题,采用基于几何相关性分析的方法,设计了UUV同一平面多推进器的故障定位算法,并提出了故障定位约束条件,通过仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于EKF的UUV单信标水声导航定位方法研究

文章描述了基于扩展卡尔曼滤波算法的水声导航定位方法,该方法可以对UUV(无人水下航行器)进行导航估计,有效减少导航定位过程中的累积位置误差;导航模型中信标与UUV时间同步,且信标以一定时间间隔,广播发送水声脉冲信号,UUV利用信号的传输时间延迟,确定与信标之间的相对距离;通过解算UUV与信标的相对距离,以及自身的航行速度、航向角等参数变量,利用扩展卡尔曼滤波算法,可估计出UUV相对信标的位置,通过优化算法,可以有效降低定位过程中的累积位置误差;仿真结果表明,该导航定位算法实现简单、导航精度高,对未来小型UUV导航方法有很好的实用价值。     

基于反步法的欠驱动UUV的3维路径跟踪控制

研究了欠驱动无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)在3维空间中的路径跟踪控制器设计及其稳定性分析问题.首先建立2阶积分器形式的欠驱动UUV空间6自由度运动模型和动力学模型.针对该运动模型,以位置误差作为虚拟控制变量,基于反步法(backstepping)设计路径跟踪控制器.根据李亚普诺夫理论,在理论上证明了所设计的路径跟踪控制系统是稳定的.该控制器实现了欠驱动UUV 3维空间的路径跟踪控制.仿真结果验证了控制器的有效性.     

多无人机完全分布式有限时间编队控制

针对分布式通信网络,研究多无人机完全分布式编队生成和保持控制问题.基于滑模和自适应方法设计自适应耦合增益,进而结合与邻居无人机之间的相对状态设计一种新的有限时间编队控制器.该算法去掉了传统编队控制器依赖通信网络范围和拓扑及Leader无人机状态等全局信息的限制,基于Lyapunov理论证明无人机编队误差在有限时间可以收敛到边界可调的邻域内.对三维运动的多无人机编队进行仿真验证,结果显示,所设计的编队控制算法可以实现多无人机有限时间完全分布式编队生成和保持.     

一种船队编队控制的backstepping 方法

针对多船舶之间的协同合作问题,对船舶的编队控制进行了研究.通过运用领航者-跟随者方法,选择在Cartesian坐标系下建立新的船队编队控制模型,基于这种模型,利用反步技术和李亚普诺夫理论设计了一种可使船队按期望队形航行的船队编队控制器.通过考虑领队船舶与跟随船舶的航向角误差,保证了跟随船舶航向角的稳定性,从而避免其在航行过程中不断振荡.最后对所设计的控制方法的正确性及有效性进行了仿真验证.     

一种通信优化的多UUV协调算法仿真

研究多UUV间的快速通信方法.针对多UUV间通过水声通信进行交互信息时存在时延的问题,研究了在通信时滞下多UUV沿多条给定路径编队运动的控制器设计问题,提出了一种基于过程控制算法的通信优化方法.利用粒子滤波算法,对通信信号进行滤波处理,去除信号中的噪声,从而为通信优化提供准确的数据基础.利用过程控制网络,对通信数据进行快速的传输,从而实现通信优化处理.实验结果表明,利用本文算法进行通信优化处理,能够避免传统算法通信时延的缺陷,有效的提高了通信效率,取得了令人满意的结果.     

Neuro-control of unmanned underwater vehicles

Unmanned underwater vehicles (UUVs) typically operate in uncertain and changing environments. Since the dynamics of UUVs are highly nonlinear and their hydrodynamic coefficients vary with different operating conditions, a high-performance control system of a UUV is needed to have the capacities of learning and adaptation to the variations in the UUV's dynamics. This paper presents the utilization of an adaptive neuro-control scheme as a controller for controlling a UUV in six degrees of freedom. No prior offline training phase and no explicit knowledge of the structure of the vehicle are required, and the proposed scheme exploits the advantages of both neural network control and adaptive control. Asymptotic convergence of the UUV's tracking errors and stability of the presented control system is guaranteed on the basis of the Lyapunov theory. In this paper, neural network architectures based on radial basis functions and multilayer structures have been used to evaluate the performance of the adaptive controller via computer simulation.     

移动USBL测距辅助的UUV协同导航定位方法

针对无人水下航行器(UUV) 导航精度受惯性导航(INS) 影响较大的问题, 本文提出一种基于无人水面船 (USV)携带超短基线(USBL)对UUV进行移动式辅助导航定位的方法. 文中以USV上高精度INS和全球导航卫星系 统(GNSS)组合后的导航结果作为基准, 利用USBL测量得到的USV和UUV相对位置和姿态信息, 结合UUV的INS误 差方程, 建立了UUV协同导航系统的状态方程和观测方程, 并基于自适应卡尔曼滤波方法对UUV状态进行滤波估 计. 仿真和湖上实验结果表明, 文中所提方法可有效提升UUV导航精度.     

Acoustic motion estimation and guidance for unmanned underwater vehicles

The problem of navigation, guidance and control of Unmanned Underwater Vehicles (UUVs) is addressed in this paper. A task-function based guidance system and an acoustic motion estimation module have been integrated with a conventional UUV autopilot within a two-layered hierarchical architecture for closed-loop control. The design of the guidance system is based on suitable Lyapunov functions that can handle the different manoeuvres involved in approaching a target. Range and bearing information provided by a pencil beam profiling sonar are processed by an Extended Kalman Filter based algorithm for motion estimation in a structured environment. The resulting Navigation Guidance and Control (NGC) system has been tested on Roby2, the UUV testbed developed at the Istituto Automazione Navale of Italy's National Research Council. The experimental set-up as well as modalities and results are discussed.     

一个面向异构多UUV协作任务的分层式控制系统

针对异构多UUV协作任务,提出了基于多智能体系统的分层式体系结构（MAHA）.在个体层面,将UUV智能体的思维状态分为社会心智和个体心智两个层次分别实现,更加符合人类社会协作模式;在群体层面,提出了复杂海洋环境下UUV群体结构的评价准则,并据此将MAHA与现有结构进行了对比分析.此外,利用面向对象的Petri网理论建立了系统的协作模型,有效降低了系统建模的复杂性.最后,水下多目标搜索使命的实例研究表明,MAHA能够保证异构UUV之间进行有效的协作.     

欠驱动无人水下航行器三维轨迹跟踪的反步控制

针对欠驱动无人水下航行器(underactuated unmanned underwater vehicles,UUVs)三维轨迹跟踪控制问题,本文有别于传统反步法中基于视线法设计姿态角误差变量的思路,提出了一种定义虚拟速度误差变量的反步控制器设计方法,能够有效避免传统反步法控制律设计时存在的奇异值问题,简化了传统反步法复杂的计算过程;设计了欠驱动UUV的三维轨迹跟踪控制器,给出了系统的误差方程,基于Lyapunov稳定性理论证明了系统在定常外界扰动下的鲁棒性和稳定性;仿真结果表明本文提出的UUV三维轨迹跟踪反步控制方法收敛、有效,能够实现欠驱动UUV对时变三维轨迹的精确跟踪控制.     

Active sonar-based bottom-following for unmanned underwater vehicles

The problem of high-precision bottom-following in the proximity of the seabed for open-frame unmanned underwater vehicles (UUVs) is addressed in this paper. The suggested approach consists of the integration of a guidance and control system with an active multi-hypothesis extended Kalman filter, able to estimate the motion of the vehicle with respect to the bottom profile. The guidance module is based on the definition of a suitable Lyapunov function associated with the bottom-following task, while the motion controller is a conventional autopilot, performing autoheading, autodepth, and autospeed. The motion of the vehicle is estimated from range and bearing measurements supplied by a high-frequency pencil-beam profiling sonar. Moreover, a general-purpose sensor-based guidance and control system for advanced UUVs, able to manage active sensing-based guidance and motion estimation modules, is presented. An application of the proposed architecture to execute high-precision bottom-following using Romeo, a prototype UUV, developed by the Robotics Dept. of the Istituto Automazione Navale, is described. Experimental results of tests, conducted in a high-diving pool with the vehicle equipped with a sonar profiler, are presented.     

基于信息一致性的多UUV占领攻击阵位的方法

针对研究多UUV编队对敌运动目标协同攻击的战术需要,为了准确规划出目标位置,建立了单UUV(Unmanned Un-dersea Vehicle)与运动目标的相遇模型(在火力半径上的相遇),分析与解算单UUV与目标的最佳相遇点(即UUV的最佳攻击阵位点),并根据该相遇点求出单个UUV与运动目标的初始相遇时间;利用卡尔曼信息一致性机制对多UUV与运动目标的相遇时间进行了信息一致性计算,根据计算结果分析与得到了多UUV同时占领攻击阵位(以火力半径为半径的阵位圆)的机动方法。最后通过系统仿真,验证了方法的可行性和正确性。     

非对称博弈下多UUV基地防卫协同对抗策略

针对非对称博弈下的水下无人对抗问题,开展对基于基地防卫的多无人水下潜航器(unmanned underwater vehicles, UUVs)协同对抗策略研究。在双方能力和数量有差异的非对称博弈情况下,设计UUV基本行为,分别基于红、蓝方能力设计对抗策略选择方法;本文提出红方多UUV分层决策算法,并设计红方多UUV角色分配方法;在防卫任务中基于目标偏航角设计两种红方多UUV联合防卫方法;并相应给出设计蓝方UUV策略及决策方法。最后设计水下对抗仿真实验,从对抗过程的事件决策、UUV机动控制等方面验证了本文设计的对抗方法对水下非对称条件下的多UUV对抗问题具有有效性。     

通信延迟下的多UUV协同定位——基于航迹预测的实时更新算法

研究了主从式多无人水下航行器(UUV)协作系统的协同定位方式,并针对协同定位过程中存在的水声通信和探测时延问题,提出了基于主UUV航迹预测的无状态逆推的非等间隔实时更新(ⅡRU)定位方法,用于提高从UUV的协同定位精度.该方法采用统计建模方法对主UUV航迹进行预测,用于从UUV相对距离量测的实时更新,并基于非等间隔滤波...