AUV編隊(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與協(xié)同控制系統(tǒng)作用分析.pdf

1、受鳥群、魚群等自然界生物體編隊(duì)遷徙、覓食等群智能行為的影響，多智能體協(xié)同問(wèn)題得到了越來(lái)越多的關(guān)注。多智能體協(xié)同問(wèn)題可以歸納為，具有高度自治能力的智能體按某種規(guī)律連接構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)，利用一種局部控制算法調(diào)整控制輸入，使得智能體與鄰居智能體間更有效地交換關(guān)鍵狀態(tài)信息，進(jìn)而完成編隊(duì)協(xié)同任務(wù)。相對(duì)于單個(gè)智能體而言，多智能體系統(tǒng)更能適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境，在解決大型、復(fù)雜的實(shí)際任務(wù)時(shí)具有一定優(yōu)勢(shì)，因此研究多智能體協(xié)同控制與導(dǎo)航問(wèn)題具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。本文主

2、要以自主水下潛器(Autonomous Underwater Vehicle(AUV))為研究對(duì)象，其在協(xié)同執(zhí)行任務(wù)時(shí)能夠保持某種隊(duì)形，全面感知整個(gè)未知區(qū)域的環(huán)境信息，適應(yīng)性強(qiáng)，魯棒性好。多AUV以相互通信的方式交換關(guān)鍵狀態(tài)信息，有效地提高了系統(tǒng)效率，縮短完成任務(wù)的時(shí)間。多AUV內(nèi)的冗余及互補(bǔ)資源也可以提高任務(wù)順利實(shí)現(xiàn)的可能性，對(duì)于解決一些復(fù)雜、具有挑戰(zhàn)性的實(shí)際問(wèn)題很有幫助。
　　協(xié)同控制算法是多AUV系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)的必要保障，成員

3、之間的信息交互是協(xié)同控制的必要前提。為了使各編隊(duì)成員均能夠獲得其他成員的關(guān)鍵狀態(tài)信息，本文采用一種基于局部信息交互的分布式協(xié)同控制策略。以具有一般拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為研究對(duì)象，分析拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化對(duì)協(xié)同控制及導(dǎo)航定位性能的影響。本文的主要內(nèi)容如下：
　?。?）引入代數(shù)圖論工具，將編隊(duì)系統(tǒng)中各成員視為點(diǎn)，AUV間的信息交互視為邊，基于一致性分布式協(xié)同控制算法，對(duì)具有領(lǐng)航-跟隨者結(jié)構(gòu)且跟隨者與跟隨者之間為無(wú)向拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的多AUV編隊(duì)系統(tǒng)進(jìn)

4、行圖論建模。
　?。?）針對(duì)上述多AUV編隊(duì)系統(tǒng)，給出其滿足穩(wěn)定性及一致性的充分必要條件。
　　（3）針對(duì)上述多AUV編隊(duì)系統(tǒng)，推導(dǎo)了系統(tǒng)達(dá)到最大收斂速度的充分必要條件，并給出了最大收斂速度的表達(dá)式，研究了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變化對(duì)協(xié)同控制系統(tǒng)最大收斂速度的影響，并設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所得結(jié)論的正確性。
　?。?）首先，構(gòu)建多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位模型。其次，為消除水聲通信過(guò)程中傳感器的測(cè)量誤差，本文討論了擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)、無(wú)跡卡