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無人水下航行器集群控制 版權信息
- ISBN：9787030734822
- 條形碼：9787030734822 ; 978-7-03-073482-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
無人水下航行器集群控制 本書特色
關于此方面的理論研究尚屬起步階段，還沒有形成系統的研究成果。
無人水下航行器集群控制 內容簡介
無人海洋航行器作為優選機器人技術在海洋領域的特殊應用，是船舶與海洋工程、機械以及信息等學科相結合的前沿技術領域，是人類探索和開發海洋的有效工具，在軍用和民用海洋作業領域都具有廣闊的發展前景。隨著海洋經濟的不斷發展，海洋區域搜索和海洋觀測需求的增加以及海洋航行器系統技術的不斷發展，無人海洋航行器正向智能化、集群化方向發展。在復雜多變的海洋環境下，面向大范圍、長時間的海洋作業和作戰任務，單海洋航行器平臺的載荷能力十分有限，執行任務種類單一，在很大程度上無法保證任務的順利完成。隨著任務作業量和作業復雜度要求越來越高，在網絡環境下組織多無人海洋航行器集群協同執行任務是海洋開發、海洋觀測以及海洋軍事作戰的一個新的發展方向。本書基于作者主持的國家自然科學基金《復雜海洋環境下異構ASV/AUV協同節能控制策略及實驗驗證》等研究項目
無人水下航行器集群控制 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 無人水下航行器集群概念 1
1.1.1 無人水下航行器集群定義 1
1.1.2 無人水下航行器集群背景 2
1.2 無人水下航行器集群系統研究概況 3
1.3 無人水下航行器集群控制研究概況 4
1.4 預備知識 6
1.4.1 反步控制 6
1.4.2 動態面控制 8
1.4.3 滑模控制 9
1.4.4 李雅普諾夫穩定性理論 10
1.5 本書體系結構 12
參考文獻 13
第2章 欠驅動無人水下航行器運動模型 16
2.1 運動學模型 16
2.1.1 符號定義 16
2.1.2 坐標系 17
2.2 動力學模型 20
2.2.1 六自由度模型 20
2.2.2 三自由度模型 24
2.2.3 控制特性分析 25
2.3 操縱性仿真 28
2.3.1 二維操縱性仿真 29
2.3.2 三維操縱性仿真 31
2.4 本章小結 32
參考文獻 32
第3章 欠驅動水下航行器軌跡跟蹤控制 34
3.1 基于反步法的基礎控制 34
3.1.1 二維基礎控制 34
3.1.2 三維基礎控制 40
3.2 基于動態面的二維軌跡跟蹤控制 44
3.2.1 問題描述 44
3.2.2 速度轉艏控制器設計 45
3.2.3 穩定性分析 49
3.2.4 仿真實驗 51
3.3 基于自適應動態面的三維軌跡跟蹤控制 53
3.3.1 問題描述 53
3.3.2 速度轉艏縱傾控制器設計 55
3.3.3 穩定性分析 58
3.3.4 仿真實驗 59
3.4 基于神經網絡逼近的軌跡跟蹤控制 61
3.4.1 問題描述 61
3.4.2 控制器設計及穩定性分析 61
3.4.3 仿真實驗 70
3.5 基于模糊逼近的軌跡跟蹤控制 73
3.5.1 控制器設計及穩定性分析 74
3.5.2 仿真實驗 80
3.6 本章小結 84
參考文獻 84
第4章 欠驅動水下航行器路徑跟蹤控制 86
4.1 基于模糊勢函數的路徑規劃 87
4.1.1 問題描述 87
4.1.2 模糊勢函數設計 87
4.1.3 仿真實驗 90
4.2 基于自適應滑模的水平面路徑跟蹤控制 91
4.2.1 問題描述 91
4.2.2 自適應滑模控制器設計 93
4.2.3 穩定性分析 95
4.2.4 仿真實驗 95
4.3 基于自適應滑模的垂直面路徑跟蹤控制 98
4.3.1 問題描述 98
4.3.2 自適應滑模控制器設計 100
4.3.3 仿真實驗 102
4.4 基于阻尼反步法的三維路徑跟蹤控制 105
4.4.1 問題描述 105
4.4.2 阻尼反步控制器設計 107
4.4.3 穩定性分析 111
4.4.4 仿真實驗 113
4.5 基于海流觀測器的三維路徑跟蹤控制 114
4.5.1 海流干擾分析 115
4.5.2 海流觀測器設計 117
4.5.3 反步滑模控制器設計 118
4.5.4 穩定性分析 121
4.5.5 仿真實驗 123
4.6 本章小結 126
參考文獻 126
第5章 多水下航行器協同編隊控制 128
5.1 基于領航跟隨的二維編隊控制 128
5.1.1 領航跟隨編隊模型 128
5.1.2 問題描述 130
5.1.3 基于級聯的控制器設計及穩定性分析 132
5.1.4 仿真實驗 139
5.2 基于虛擬航行器的三維領航跟隨編隊控制 144
5.2.1 問題描述 144
5.2.2 虛擬航行器設計 145
5.2.3 控制器設計及穩定性分析 147
5.2.4 仿真實驗 150
5.3 基于路徑參數一致性的多路徑協同跟蹤控制 151
5.3.1 問題描述 151
5.3.2 控制器設計及穩定性分析 152
5.3.3 仿真實驗 156
5.4 基于路徑參數包含的單路徑協同跟蹤控制 158
5.4.1 問題描述 158
5.4.2 控制器設計及穩定性分析 158
5.4.3 仿真實驗 163
5.5 基于路徑參數循環跟蹤的單路徑協同包圍控制 165
5.5.1 問題描述 165
5.5.2 控制器設計及穩定性分析 165
5.5.3 仿真實驗 169
5.6 本章小結 170
參考文獻 170
第6章 多水下航行器集群跟蹤控制 172
6.1 集群自組織方法設計 173
6.1.1 生物自組織集群模型 173
6.1.2 集群速度向量設計 175
6.2 基于群中心觀測的集群軌跡跟蹤控制 177
6.2.1 問題描述 177
6.2.2 群中心觀測器設計 178
6.2.3 控制器設計及穩定性分析 180
6.2.4 仿真實驗 187
6.3 基于群中心制導的集群路徑跟蹤控制 193
6.3.1 問題描述 193
6.3.2 群中心制導律設計 194
6.3.3 控制器設計及穩定性分析 197
6.3.4 仿真實驗 200
6.4 基于勢函數的集群自主避障控制 203
6.4.1 問題描述 203
6.4.2 速度觀測器設計 204
6.4.3 避障勢函數設計 205
6.4.4 控制器設計及穩定性分析 207
6.4.5 仿真實驗 211
6.5 本章小結 214
參考文獻 215
前言
第1章 緒論 1
1.1 無人水下航行器集群概念 1
1.1.1 無人水下航行器集群定義 1
1.1.2 無人水下航行器集群背景 2
1.2 無人水下航行器集群系統研究概況 3
1.3 無人水下航行器集群控制研究概況 4
1.4 預備知識 6
1.4.1 反步控制 6
1.4.2 動態面控制 8
1.4.3 滑模控制 9
1.4.4 李雅普諾夫穩定性理論 10
1.5 本書體系結構 12
參考文獻 13
第2章 欠驅動無人水下航行器運動模型 16
2.1 運動學模型 16
2.1.1 符號定義 16
2.1.2 坐標系 17
2.2 動力學模型 20
2.2.1 六自由度模型 20
2.2.2 三自由度模型 24
2.2.3 控制特性分析 25
2.3 操縱性仿真 28
2.3.1 二維操縱性仿真 29
2.3.2 三維操縱性仿真 31
2.4 本章小結 32
參考文獻 32
第3章 欠驅動水下航行器軌跡跟蹤控制 34
3.1 基于反步法的基礎控制 34
3.1.1 二維基礎控制 34
3.1.2 三維基礎控制 40
3.2 基于動態面的二維軌跡跟蹤控制 44
3.2.1 問題描述 44
3.2.2 速度轉艏控制器設計 45
3.2.3 穩定性分析 49
3.2.4 仿真實驗 51
3.3 基于自適應動態面的三維軌跡跟蹤控制 53
3.3.1 問題描述 53
3.3.2 速度轉艏縱傾控制器設計 55
3.3.3 穩定性分析 58
3.3.4 仿真實驗 59
3.4 基于神經網絡逼近的軌跡跟蹤控制 61
3.4.1 問題描述 61
3.4.2 控制器設計及穩定性分析 61
3.4.3 仿真實驗 70
3.5 基于模糊逼近的軌跡跟蹤控制 73
3.5.1 控制器設計及穩定性分析 74
3.5.2 仿真實驗 80
3.6 本章小結 84
參考文獻 84
第4章 欠驅動水下航行器路徑跟蹤控制 86
4.1 基于模糊勢函數的路徑規劃 87
4.1.1 問題描述 87
4.1.2 模糊勢函數設計 87
4.1.3 仿真實驗 90
4.2 基于自適應滑模的水平面路徑跟蹤控制 91
4.2.1 問題描述 91
4.2.2 自適應滑模控制器設計 93
4.2.3 穩定性分析 95
4.2.4 仿真實驗 95
4.3 基于自適應滑模的垂直面路徑跟蹤控制 98
4.3.1 問題描述 98
4.3.2 自適應滑模控制器設計 100
4.3.3 仿真實驗 102
4.4 基于阻尼反步法的三維路徑跟蹤控制 105
4.4.1 問題描述 105
4.4.2 阻尼反步控制器設計 107
4.4.3 穩定性分析 111
4.4.4 仿真實驗 113
4.5 基于海流觀測器的三維路徑跟蹤控制 114
4.5.1 海流干擾分析 115
4.5.2 海流觀測器設計 117
4.5.3 反步滑模控制器設計 118
4.5.4 穩定性分析 121
4.5.5 仿真實驗 123
4.6 本章小結 126
參考文獻 126
第5章 多水下航行器協同編隊控制 128
5.1 基于領航跟隨的二維編隊控制 128
5.1.1 領航跟隨編隊模型 128
5.1.2 問題描述 130
5.1.3 基于級聯的控制器設計及穩定性分析 132
5.1.4 仿真實驗 139
5.2 基于虛擬航行器的三維領航跟隨編隊控制 144
5.2.1 問題描述 144
5.2.2 虛擬航行器設計 145
5.2.3 控制器設計及穩定性分析 147
5.2.4 仿真實驗 150
5.3 基于路徑參數一致性的多路徑協同跟蹤控制 151
5.3.1 問題描述 151
5.3.2 控制器設計及穩定性分析 152
5.3.3 仿真實驗 156
5.4 基于路徑參數包含的單路徑協同跟蹤控制 158
5.4.1 問題描述 158
5.4.2 控制器設計及穩定性分析 158
5.4.3 仿真實驗 163
5.5 基于路徑參數循環跟蹤的單路徑協同包圍控制 165
5.5.1 問題描述 165
5.5.2 控制器設計及穩定性分析 165
5.5.3 仿真實驗 169
5.6 本章小結 170
參考文獻 170
第6章 多水下航行器集群跟蹤控制 172
6.1 集群自組織方法設計 173
6.1.1 生物自組織集群模型 173
6.1.2 集群速度向量設計 175
6.2 基于群中心觀測的集群軌跡跟蹤控制 177
6.2.1 問題描述 177
6.2.2 群中心觀測器設計 178
6.2.3 控制器設計及穩定性分析 180
6.2.4 仿真實驗 187
6.3 基于群中心制導的集群路徑跟蹤控制 193
6.3.1 問題描述 193
6.3.2 群中心制導律設計 194
6.3.3 控制器設計及穩定性分析 197
6.3.4 仿真實驗 200
6.4 基于勢函數的集群自主避障控制 203
6.4.1 問題描述 203
6.4.2 速度觀測器設計 204
6.4.3 避障勢函數設計 205
6.4.4 控制器設計及穩定性分析 207
6.4.5 仿真實驗 211
6.5 本章小結 214
參考文獻 215
展開全部
無人水下航行器集群控制 節選
第1章 緒論 海洋，浩瀚無邊，擁有無限的奧秘，不但蘊藏著豐富的資源，也見證了無數的戰爭。隨著陸地資源日益匱乏，逐步開發海洋資源成為必然趨勢。近年來，隨著“海洋強國”“交通強國”“海運強國”的相繼提出以及科學技術的日新月異，我國對海洋的認識進一步深入，對海洋權益和海洋資源的重視程度也進一步提高，海洋領域各項技術取得突破性發展，走向智慧海洋計劃在一步一步實現。考慮到海洋環境十分惡劣以及傳統海洋探索方式面臨諸多困難，配備通信系統、感知系統、決策系統及動力系統的無人水下航行器（autonomous underwater vehicles，AUVs）成為全球研究熱點（嚴浙平等，2015；Diercks et al.，2014；Eberhart et al.，2002），開啟了海洋探索以及海洋作業新篇章。 1.1 無人水下航行器集群概念 1.1.1 無人水下航行器集群定義 在自然界中，魚群、鳥群、蜂群、狼群中的個體依靠局部感知作用和信息交流，可以涌現出協調一致、令人震撼的集群運動場景（梁曉龍等，2018；段海濱等，2013），如圖1-1所示。生物學家Pierre Paul Grasse基于螞蟻筑巢行為提出了生物集群概念（李鵬舉等，2020），并進行了共識自主性研究。鑒于此，集群概念開始步入人類視野并逐步發展。正如20世紀初受飛鳥啟發發明了飛機一樣，無人水下航行器集群起源于魚群行為，群內成員分工明確，且存在著豐富的信息交流。 圖1-1 典型的集群行為 無人水下航行器集群是由一定數量的單功能和多功能航行器通過相互關聯、相互協作形成的有機整體，在宏觀層面涌現出群體智能，具備更高級、多樣化的功能，依靠自主決策和行為協同完成更加綜合、復雜的海上作業任務。 水下航行器集群不是多個航行器的簡單組合，而是通過科學的方法聚集后，經過集群自組織機制和行為協調機制的有機耦合，利用協同來實現資源的有效利用，以提高任務的執行效率。航行器集群系統相比單個航行器，具有以下特點：**，構造多個功能簡單的集群系統比構造一個功能齊全的航行器更容易，成本更低，且協同作業時某個節點失效時造成的損失較小；第二，集群系統可以形成覆蓋面積較大的實時探測區域，以較短的時間完成大范圍搜索任務；第三，集群系統在數量上具有冗余性，通過合理的預案可以保證任意節點故障不致使整個系統任務失敗（許真珍等，2007）。 1.1.2 無人水下航行器集群背景 無人水下航行器作為海上智能化無人系統和作戰平臺的代表性裝備，必將成為推進海軍軍事智能化發展的核心裝備之一。面對日益復雜的海洋工程應用和作戰多樣化需求，航行器受其自身軟件及硬件條件的限制，執行任務時仍存在很多局限性（金克帆等，2018；徐博等，2015）。例如，單個航行器受其自身質量、尺寸及搭載燃料等限制，難以在海洋作戰中產生持續有力的打擊力度；受搭載傳感器角度及通信設備的制約，單個航行器難以從多個不同方位對目標區域進行探測；受作戰范圍、摧毀能力及攻擊精度等限制，單個航行器難以保證較高的作戰成功率；另外，單個航行器可能受到攻擊或因自身故障而失效，從而導致整個任務失敗。 為彌補單個航行器在載荷配置有限、任務能力偏弱、作戰樣式相對單一以及小范圍作戰等方面的不足，適應多樣化的作戰任務，航行器通常以集群協同方式進行作業，即通過多個航行器組成航行器集群，適應高度動態水域環境，充分發揮集群系統靈活部署快、監控范圍廣、作戰組織靈活及抗毀重構性強等優勢（顧穎閩，2019）。這樣，既能昀大限度地發揮航行器優勢，又能避免單個成員故障而造成的不良后果，提高任務執行效率和作業范圍。執行任務的復雜性以及動態環境的不確定決定了水下航行器系統勢必朝著集群化方向發展。 1.2 無人水下航行器集群系統研究概況 無人水下航行器集群系統的研究始于20世紀80年代，需要解決的理論和應用問題包括系統體系結構、協同編隊、協同導航、水聲通信等，涉及船舶與海洋工程、人工智能、自動化技術、通信工程等多個學科，具有多學科交叉融合、集成度高的特性。近年來，隨著上述學科的發展以及海洋調查、海底探測等任務需求增長，航行器集群系統得到了快速發展，研究更加廣泛、深入。國內外的相關研究計劃正在如火如荼地進行，并建立了一些航行器集群的仿真系統和實驗系統。 1987年，美國新罕布什爾大學在美國國防高級研究計劃局海軍辦公室的資助下提出了一種分層的分布式航行器集群控制體系結構，并在溫尼伯索基湖進行了編隊協同、協同區域探測實驗（Albus et al.，1987）。2003年，美國海軍研究生院與普林斯頓大學、哈佛大學等單位共同承擔了自主海洋采集網絡（autonomous ocean sampling network，AOSN）項目，利用航行器集群系統在蒙特利灣進行數據采集，同時該項目在航行器集群協同探測、有人-無人系統集成、海洋立體檢測等方面積累了大量技術基礎和實驗數據（Phoha et al.，2001）。2003年，英國Nekton研究機構開發了水下多智能體平臺（underwater multi-agent platform，UMAP），包括四個小型、易操縱的Ranger航行器，用于繪制美國北卡羅來納州海岸線上 Newport河口灣一帶的鹽度移動情況（Schulz et al.，2003）。2006年，Bluefin機器人公司為滿足美國海軍征服計劃需求，開發了一種分布式偵察與探測的協作自主（cooperative autonomy for distributed reconnaissance and exploration，CADRE）系統，可分別執行導航、探測和識別水雷等使命。2009年，德國、意大利及葡萄牙聯合開展了航行器集群協同認知與控制技術（cooperative cognitive control for autonomous underwater vehicles，CO3-AUVs）項目，如圖1-2所示，主要研究集群系統仿真環境開發、協同控制、定位于導航技術、協同行為設計等（Almeida et al.，2012；Antonelli et al.，2008）。2011年，奧地利Ganz人工生命實驗室研發了Cocoro航行器集群系統，該系統由41個航行器組成，如圖1-3所示；基于生物啟發運動原理和生物衍生的集體認知機制，可協同進行生態監測、探索和收獲水下棲息地資源。2019年，美國海軍水下戰略研究中心資助澳大利亞海洋技術公司研發Swarm-diver航行器，如圖1-4所示，該微型航行器可從海岸線或任何移動/非移動平臺下放，下放、操作和回收可由單人完成。Swarm-diver的集群功能使其成為水文測量、反水雷、水上及水下通信偵查的理想工具。 國內在航行器集群系統研究領域起步較晚，目前大多處于理論階段，研究單位主要包括哈爾濱工程大學、中國科學院沈陽自動化研究所、西北工業大學、華中科技大學、大連海事大學等高校或研究所。 1996年，哈爾濱工程大學研究了航行器集群路徑規劃及避碰策略，初步開發了協同路徑規劃仿真環境，構建了雙航行器編隊系統，并于2003年在渤海進行了航行實驗（由光鑫，2006；仲宇等，2003）。2005年，中國科學院沈陽自動化研究所開展了航行器集群相關研究，涉及編隊協同、任務分配、仿真平臺搭建等（潘無為等，2017；徐紅麗等，2005）。2007年，西北工業大學也開展了航行器集群系統關鍵技術的相關研究，主要包括編隊協同、任務分配、路徑規劃等（王琦斐等，2012；趙寧寧等，2011）。2014年，哈爾濱工程大學水下機器人技術重點實驗室在威海老港附近使用3個航行器組成的集群系統開展了水平面協同編隊實驗（何斌，2017），如圖1-5所示。2018年，西北工業大學自主水下航行器團隊開發了航行器集群系統實驗平臺，并在機器人設計大賽中初步驗證了水下多節點協同定位等技術。 圖1-2 CO3-AUVs海上實驗 圖1-3 奧地利Cocoro航行器集群 圖1-4 Swarm-diver航行器集群 圖1-5 哈爾濱工程大學航行器集群 1.3 無人水下航行器集群控制研究概況 無人水下航行器集群系統協同執行作業任務，離不開合理高效的集群控制方法。受作業任務要求以及復雜海洋環境等的影響及約束，航行器集群控制方法研究極具挑戰性，如系統規模大、數據維度高、干擾復雜未知、通信帶寬窄。作為集群系統技術發展的一個重要趨勢，集群控制方法的研究成為當前學術界的研究熱點之一。 目前，水下航行器集群控制方法主要包括領航跟隨法、虛擬結構法、一致性方法和基于行為的方法。領航跟隨法是將集群系統中一個或多個成員指定為領航者，其余成員視為跟隨者，跟隨者以期望的距離或角度跟蹤領航者的位置，昀終達到與領航者的協同運動（彭周華，2011）。Cui等（2010）針對跟隨者動力學控制器設計問題，結合一階濾波器和滑模控制，利用領航者位置和速度信息設計了抗干擾控制律。Zhou等（2012）研究了領航跟隨編隊控制問題，根據水下通信寬帶限制將航行器集群系統分成若干個子系統，并為每個子系統指定一個領航者，其余成員為跟隨者，子系統基于領航信息執行編隊任務。Rout等（2016）為解決系統采樣數據傳輸問題，對每個跟隨者設計了預估器，基于李雅普諾夫直接法設計動力學控制器，實現了基于離散數據傳輸的集群協同控制。馮之文等（2020）提出了一種基于時延補償的領航跟隨法，利用昀小二乘法結合領航者的當前和歷史狀態信息進行狀態擬合，并利用時延誤差來預測領航者信息。 值得一提的是，領航跟隨法雖易于實現，但整個集群控制過程過于依賴領航者；一旦領航節點失效，整個集群系統將陷入癱瘓。在此背景下，一致性方法和基于行為的方法為集群控制提供了新思路，尤其是對于集群避障及集群系統自組織重構問題。在勢函數編隊控制策略中，需要設計相應的人工勢函數來避免成員碰撞和保持編隊隊形，再根據其負梯度得到相應控制律，其中避碰勢函數產生排斥的虛擬力用來避免成員碰撞，而編隊保持勢函數使得保持期望編隊結構的總勢能昀小。 Eickstedt等（2006）考慮了多航行器協同采樣任務，為集群系統設計了幾種基本行為，并采用多目標函數針對多種約束條件下的集群行為融合機制進行了研究。吳小平等（2008）利用領航者來控制整個集群系統運動趨勢，并利用基于行為法的思想來定義領航者和跟隨者的基本行為，實現駛向目標、編隊變換以及躲避障礙等行為。Kang等（2009）提出了一種基于模糊邏輯的多反應行為融合方法，使集群系統在存在復雜海洋環境及傳感器噪聲條件下能保持穩定的編隊隊形，且適用于大范圍未知區域避障。Pentzer等（2010）將基于行為的編隊策略成功應用到多航行器協同磁場探測任務中，并開展了兩艘航行器實驗驗證。袁健等（2011）結合虛擬結構和一致性理論研究了小規模航行器集群控制問題，對各成員對應的不一致的虛擬領航者參考信息進行一致性協商達到狀態一致，將各虛擬領航者的相對位置轉換成航行器期望位置。潘無為等（2017）結合勢函數和虛擬結構設計了航行器集群控制律，將集群系統分為編隊參考點、虛擬結構質點和航行器三個部分，以編隊參考點為中心形成的虛擬結構來構建編隊隊形，且運動過程中利用勢函數實現了系統避碰和避障。Sahu等（2018）提出了一種基于集群中心制導的集群控制方法，設計一致性觀測器估計集群中心位置，結合模糊邏輯系統和勢函數建立避碰規則，保證航行器集群安全航行。Ren（2006）將一致性理論應用于多機器人編隊控制，把領航跟隨法、基于行為法和虛擬結構法整合到一致性算法框架中，理論證明了即使沒有領導者，如果滿足一定條件，采用基于一致性的控制策略也能精確地保持編隊隊形。Ghabchello等（2009）考慮集群單向通信拓撲結構，利用李雅普諾夫穩定性理論和代數圖論設計了一種分布式集群控制方法，將多航行器集群系統
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