常值海流作用下多自主水下航行器编队控制

研究了常值海流作用下自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的编队控制问题.控制器设计分为两部分:一部分综合应用Lyapunov方法和Backstepping技术设计了单体AUV路径跟踪动力学控制律,保证了路径跟踪误差在常值海流作用下的全局渐进稳定;另一部分为路径参数一致性协同跟踪控制器,保证在仅有一个或一部分AUV获取虚拟领航AUV路径参数更新速度情形下能对其进行协同跟踪.从理论上证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

编队式自主水下航行器无碰协调控制技术研究

针对自主水下航行器(AUV)编队式航行中存在智能体间相互碰撞的危险,提出一种自主水下航行器的无碰协调控制技术,包含了编队协调控制和无碰策略等多种基本行为的融合.在编队控制中运用基于级联方法的路径跟踪控制技术和参数一致性的协同控制方法,保证了跟踪误差的渐近稳定,采用HRVO算法的无碰避障策略,使得AUV可以同时避开一般障碍物和其他AUV的碰撞危险.仿真结果表明,该AUV编队式无碰协调控制技术可使各AUV在避开碰撞危险的情况下,快速收敛到各自的参考路径,并保持编队的协调一致性.     

基于路径参数一致性的多AUV协同路径跟踪控制

研究了基于路径参数一致性的多自主水下航行器(AUV)协同路径跟踪控制问题。采用Lyapunov理论设计单体AUV的路径跟踪控制器,通过前向速度和航向角控制,实现AUV路径跟踪误差的全局渐近。以描述曲线的路径参数变化率为附加控制变量,采用信息一致性理论,设计路径参数协同控制器,保证各AUV在沿期望路径运动的同时,路径参数达到同步,参数变化率趋于期望值,从而实现多AUV在空间和时间的协同。以路径参数作为AUV之间的交互信息,通讯需求量小,满足实际工程需求。数学仿真结果验证了控制算法的有效性。     

基于虚拟参考点的AUV编队控制

针对自主水下航行器(AUV)的编队控制问题,分析了几种不同编队控制方法的优缺点,提出了一种融合了主从编队控制和虚拟结构编队控制二者优点的基于虚拟参考点的AUV编队控制新方法.该方法将AUV的水平面运动方程进行反馈线性化,得到一个二重积分系统,并将编队控制任务分为两个子任务,一是各个AUV的路径跟踪问题;二是要求所有的AUV要以期望的速度编队航行,在此基础上设计了AUV的编队控制律,并在设计虚拟参考点的位置更新时,综合考虑了编队中所有AUV的位置跟踪误差,实现了编队控制的高层协调.通过仿真试验,验证了所提出编队控制律的有效性.     

基于人工势场的潜艇搭载AUV回收路径规划

紧密结合未来无人作战侦察对潜艇搭载自主水下航行器(AUV)水下自主回收的需求,对水平面内基于水声定位的AUV的自主回收对接技术进行了研究。运用了基于人工势场的导引方法规划了AUV的回坞路径,然后基于AUV的运动方程设计了滑模跟踪控制律来解决AUV在复杂的回收环境下的避障问题,并通过引入"填平势场"来引导AUV走出局部极小点。最后采用了REMUS AUV的模型参数对水下回收进行了仿真试验研究,仿真结果验证了方法的有效性。     

弱通信条件下基于MPC与融合状态估计的多UUV编队控制方法

多无人水下航行器(UUV)编队控制在实际复杂海洋环境中面临着水声通信时延大、多中断和丢包等弱通信难题,如何提高其对通信的鲁棒性是重点研究方向之一。首先,建立了多UUV编队模型;其次,将多UUV编队航行分为有无参考路径两种状态,针对已知编队期望路径条件,将编队问题分解为路径跟踪与速度同步问题,设计了基于模型预测控制的路径跟踪控制和速度误差同步机制;再次,针对编队处于机动过程而缺乏参考路径的条件,提出了基于最小二乘的融合状态估计及其一致性编队控制方法;最后,在仿真环境最大队形误差0.6 m,验证了算法的有效性。与单积分器系统一致性编队控制算法对比分析表明,所提方法在队形控制精度、队形恢复时间以及编队的稳定性方面均具有一定优势,研究结果对多UUV编队应用具有重要的指导意义。     

基于航路点跟踪的AUV回收控制

针对军事侦察和海洋观测领域中对自主水下航行器(AUV)自主回收能力的需求,研究了AUV自主回收中的航路点跟踪控制问题.在海流干扰作用下,设计航路点规划跟踪路径,然后运用自适应滑模方法设计AUV的动力学控制规律.采用横向跟踪控制算法,使AUV精确地沿着规划的运动路径进入回收器中.仿真结果表明,所设计的控制规律是有效的,AUV能较好地完成航路点的跟踪任务,并最终到达回收器中实现了对接.     

自治式水下航行器的控制结构

自治式水下航行器(AUV)和其它空中、陆地和水中无人驾驶航行器一样都有一般的控制问题。除了需要用于实时任务执行的高维和计算上密集的传感数据外,水下环境的动力和通信限制使得开发AUV的控制结构变得更加困难。本文介绍用于AUV的四种控制结构(分级的、不分级的、包含的和混合的结构)。详述11种AUV控制结构系统,体现了AUV技术水平和风格。还叙述新的基于传感器的嵌入式AUV控制系统结构并讨论其实现。     

多自主水下航行器编队控制系统设计

针对在大范围海域完成搜索和侦察任务的多自主水下航行器(Multiple AUV,MAUV)系统,提出一种MAUV控制系统的体系结构和编队航路点跟踪控制算法.控制系统采用分层递阶体系结构,包含任务规划层、控制协调层、运动控制层和执行控制层.而编队控制算法则采用"领航者-跟随者"法,基于横向跟踪控制,领航者沿连接航路点的直...     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型。以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasive Weeds Optimization, IWO)算法的AUV全局路径规划方法,并分别与标准IWO算法、全振荡型IWO算法以及粒子群算法等三种路径规划算法比较。仿真结果表明,所提方法具有较强的寻优能力和鲁棒性,可在复杂海战场环境下为AUV高效地规划出满足性能要求的航行路径。