障碍物环境下的多AUV主从式编队控制

针对当环境中存在障碍物时,Leader-Follower编队控制中的Follower可能会与障碍物相撞的问题,提出了一种障碍物环境下的多自主水下航行器（AUV）主从式编队控制方法。首先,提出了一种通过改变AUV编队目标点的避障方法,并对其进行数学模型的建立和解析。然后,在Leader-Follower编队控制中,基于级联方法,研究了欠驱动AUV的编队控制问题。将Follower跟踪系统分解为相互级联的位置跟踪系统和航向角跟踪系统,推导出保证系统全局一致渐近稳定的控制参数。仿真结果表明,该方法具有良好的避障和编队控制效果,控制设计可以保证闭环系统渐近稳定,是有效的和可行的。     

AUV回收技术现状及发展趋势

基于当前AUV技术的发展形势及应用领域阐述了AUV回收的背景及意义,介绍了国内外AUV回收技术现状,并主要针对最新的自主回收技术,分析了其相关力学、控制以及导航等关键领域中的技术难点和理论方法,概括了相应的解决思路,探讨了AUV回收技术的发展趋势。     

虚拟现实在AUV地形跟踪控制研究中的应用

基于软件平台MultiGen Creator和Vega开发出自主水下航行器（AUV）地形跟踪虚拟仿真系统,详细描述了系统软件的选择、模型的创建、虚拟海洋地形和环境的生成以及地形跟踪控制策略的设计与实现,研究了虚拟现实技术在AUV地形跟踪中的应用。仿真结果表明,该系统能精确模拟现实环境中的环境交互功能,逼真演示AUV地形跟踪的动态过程,为将来的AUV避碰控制和协同控制仿真提供了参考。     

AUV重力加小推冲载荷分离方法

自主式水下航行器是由载荷和运载体组成的一个多体系统。本文在AUV分离运动数学模型的基础上,推导了载荷和运载体初始位置以及初始攻角的计算模型,提出了一种工程实用的重力加小推冲分离方法,其2个阶段的分离过程主要是依靠分离载荷的自身重力进行分离,必要时辅助以一定的推冲力,并对这种分离方法进行了仿真和安全性研究。仿真结果表明,当运载体速度一定时,在一定程度上增大推冲力,可缩短分离时间,减轻载荷与运载体之间相互作用的影响,可提高分离安全性。该分离方法的安全性与预定分离角和分离初始速度有关,分离初始速度减小,有利于提高分离安全性;分离初始速度增大,可减小预定分离角（不大于90°）以确保分离安全。     

事件触发的多AUV编队模型预测控制算法

针对复杂环境中自治水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)编队的避障控制问题,提出一种基于事件触发的模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。建立水下机器人运动模型,结合领航-跟随式队形控制方法,利用领航AUV的位置信息和编队期望队形得到虚拟AUV的航行轨迹及速度信息,将其作为跟随AUV的航行参考轨迹;对传统人工势场法(artificial potential field,APF)进行适应性改进,以满足AUV编队在障碍物环境中避障规划的需求;设计一种基于跟随AUV轨迹预测值与实际值误差的事件触发机制来减少求解优化问题的计算量,降低计算负担。结果表明：与其他算法相比,该算法仿真结果具有可行性和有效性。     

基于Jacobi几何向量的多AUV编队控制方法

研究了多自主水下航行器（MAUV）系统的水平面动力学建模和系统编队控制问题。从单个自主水下航行器的动力学和运动学模型出发,通过引入Jacobi几何向量建立了MAUV系统的水平面动力学模型;结合典型水下航行器全方位智能导器（ODIN）的流体动力参数,将系统模型解耦为3个线性子系统——编队队形、编队运动（即编队中心点的运动）及航行器转向子系统,并采用线性状态反馈法设计了运动控制器和转向控制器。仿真结果表明,该算法可以控制MAUV系统在保持编队队形的基础上跟踪已知路径。     

AUV组合导航系统中H∞滤波技术

为了提高自主水下航行器(AUV)组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统(SINS)、多普勒速度声纳(DVS)以及地形匹配导航系统(TAN)作为AUV组合导航系统导航传感器,建立了AUV组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,运用了一种基于径向基函数(RBF)神经网络进行H∞滤波信息分配的信息融合方法,并进行了计算机软件仿真.仿真结果表明,在有色噪声情况下,AUV组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,有效地克服了传统滤波容易发散的缺点,提高了AUV组合导航系统的容错性能和导航精度.     

AUV前视声纳模拟及避障研究

基于软件平台MultiGen Creator和Vega,在虚拟环境下模拟自主水下航行器的避障过程,在HP工作站上开发了自主水下航行器避障视景仿真系统,提出了一种前视声纳的仿真方法,利用Vega提供的碰撞矢量函数和自定义的Volume碰撞方式,模拟前视声纳的功能,并利用声纳所测得障碍物的数据实现了虚拟环境下自主水下航行器的避障。仿真结果表明,该视景仿真能够使仿真系统更加逼真和接近于实际情况,并且满足系统仿真的实时性要求。     

基于盲区概念减少通信量的多AUV 编队控制

针对在水下复杂环境中编队控制多AUV协作的问题,设计一种使用人工势场和虚拟领航者并引入盲区设计的多AUV分布式协作控制方法。介绍一种用于AUV集群在无障碍条件下的形成期望编队的反馈控制规律,详细分析了基于虚拟领航者和盲区概念以减少通信量的控制规则,建立了AUV编队的数学模型,通过反馈控制完成AUV集群的预定编队,在无障碍环境下达成一种能减少通信量的AUV编队的协调与控制。仿真实验结果验证了该编队控制律的有效性。     

自主水下航行器主从式编队控制

多自主水下航行器的协作已经成为当前的研究热点，编队控制是协作问题中的典型问题，也是其他协作问题的基础。该文建立了自主水下航行器主从式编队控制的数学模型，利用反馈线性化理论将模型简化为1阶动态系统，设计了编队控制律，从理论上证明了所设计控制律的稳定性以及内动态系统的稳定性。在此基础上，比较了2种不同拓扑方式下主从式编队控制下的编队误差。仿真结果表明了该编队控制算法的有效性，并且并联式主从编队下编队控制的误差要小于串联式主从编队。     

多AUV嵌入式控制结构的研究

AUV运动模型的复杂性、高维传感数据和计算密集的处理对其体系结构及其系统实时性提出了很高的要求.针对这种情况,文中设计了一种基于传感器的四层混合控制结构,并以实时操作系统VxWorks为软件平台开发AUV控制系统.研究表明,这种分层结构具有模块化的思想,且采用VxWorks设计软件使风险、成本以及开发时间都减至最小,能满足系统的要求.     

带有多未知性的无人车编队控制

文中研究无人车领导者具有未知线速度、角速度及其未知上界等多种未知性的无人车编队控制问题.首先,通过变换将无人车编队控制问题转化为无人车一致性问题;其次,为补偿这些未知性,通过建立时变反馈控制方法,解决了无人车一致性控制问题,进而实现了无人车编队控制.该方法的核心思想是在控制器中引入一个时间函数使得随着时间的增加,这些未知性能够得到补偿.最后,通过数值仿真验证了控制算法的有效性.     

Underwater Localization for Multiple AUVs Based on Bearing and Range Measurements

A novel underwater localization algorithm for autonomous underwater vehicle （AUVs） is proposed. Taking aim at the high cost of the traditional ＂leader-follower＂ positioning, a ＂parallel＂ model is adopted to describe the localization problem. Under an unknown-but-bounded assumption for sensor noise, bearing and range measurements can be modeled as linear constraints on the configuration space of the AUVs. Merged these constraints, a convex polyhedron representing the set of all configurations consistent with the sensor measurements can be induced. Estimates for the,uncertainty in the position of a single AUV or the relative positions of two or more AUVs can then be obtained by projecting this polyhedron into appropriate subspaces of the configuration space. The localization uncertain region for each AUV can be recovered by an approximation algorithm to realize underwater localization for multiple AUVs. The deduced theoretically and the simulated results show that it is an economical and practical localization method for the AUV swarm.     

洋流影响下基于单领航者的多AUV协同导航

自主水下航行器（AUV）的协同导航是海洋工程研究中的重要问题,洋流估计是其中的主要难点之一。该文基于＂未知定常＂的洋流特性假设,结合单通信和导航辅助AUV（CNA）领航的协同定位原理,建立了洋流干扰下多AUV协同导航的定位转移损失函数。利用损失函数极小化方法给出了协同导航的定位最优估计准则,借助该准则得到了洋流误差估计和协同导航算法,实现了对AUV较为实时精确的定位。仿真结果表明,该算法能够较好地解决定常洋流作用下的多AUV协同导航问题,且定位精度较高,实时性好。研究成果有望为多AUV系统总体设计、导航路径规划及跟踪等方面提供理论基础和研究手段。     

基于状态估计的多机编队保持技术研究

针对工程中通信带宽有限的情况,研究了基于TDMA网络的多无人机编队控制发散问题,通过将网络通信时延转变为具有时变异步时延的切换拓扑网络一致性收敛问题,设计了一种基于状态估计的多机编队控制协议。通过卡尔曼滤波器对通信时刻编队内无人机状态进行估计,解决了协议中状态信息时刻不一致导致的编队发散问题,适用于TDMA组网的大规模编队控制。最后数值仿真结果表明该控制协议能够有效抑制网络中异步时延对多机编队保持精度的影响,提高了多机协同编队保持控制的稳定性。     

水下编队航行机器人的前馈加反馈控制器设计

介绍了一种能够实现水下机器人编队的分布式控制方法。在基于跟随机和领航机间的相对运动模型上,首先设计了前馈控制器及其内部模型以补偿视为外部信号的领航机信息,然后利用反推法设计了反馈镇定控制器,同时还设计了能够观测所有误差信号的状态观测器以实现反馈控制。算例仿真表明了应用设计的编队控制律,各个水下机器人能够较快地形成希望的编队,并按希望编队队形稳定航行,仿真结果验证了此种控制方法的有效性。     

双领航多自主水下航行器移动长基线定位最优队形研究

基于距离量测提出了多自主水下航行器 (AUV) 移动长基线定位系统,融合内部与外部传感信息进行从AUV水下定位。针对定位系统中AUV队形对定位性能造成的影响,基于Cramer-Rao下界(CRLB) 和Fisher信息阵(FIM) 建立了多AUV移动长基线定位系统定位性能评价函数,通过评价函数极大化实现定位性能最优化。重点研究了双领航者定位系统的最优队形,其最优队形为两个领航AUV与从AUV以90°分离角相对运动,且最优队形与AUV间的距离无关。仿真实验分别从间距及分离角两个方面对结论进行了验证。     

基于4D/RCS的多移动机器人Hierarchy-Agent协调控制系统

基于4D/RCS的多移动机器人Hierarchy-Agent协调控制系统分为指挥和任务两层.指挥层的指挥Agent负责任务规划和地图生成/分析.任务层的任务Agent完成特定任务,根据多任务规划改变各层Agent数目及功能.Agent间通过有线/无线通信信道交互,完成环境感知、运动协调及运动规划.     

基于模糊多模型结构的飞行控制系统执行器故障诊断

为了解决一类飞行控制系统执行器故障诊断问题,本文将Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型与多模型技术相结合,提出了一种模糊多模型方法。该方法的特点是:利用T-S模糊模型对非线性系统进行描述、建模;根据特定的故障,利用多模型技术建立了局部自适应未知输入观测器。通过所提出的诊断方法,当飞行控制系统的执行器发生故障时,故障参数能被在线逼近,使所设计的模糊自适应未知输入观测器模型与系统故障状态匹配,从而达到故障检测的目的。利用某飞机模型进行的仿真,表明了本文方法的有效性。     

基于位置反馈的多机器鱼编队控制

为实现多机器鱼的队形控制,在图论队形控制理论的基础上引入一种基于位置反馈的队形控制策略。介绍参考机器鱼的概念,在任一时刻都设定一个保持不动的参考机器鱼,其它机器鱼则根据当前参考机器鱼的位置及机器鱼之间的信息交互来调整其相对位置,使多机器鱼系统在有限时间内实现任意队形的形成。在水下机器人2D仿真平台上进行实验,并给出不同情况的实验结果。仿真结果表明：该方法整体性好,鲁棒性强,抗干扰性强,计算简单,可实现任意队形。