基于改进领航者法的多AUV队形控制方法研究

针对多自主水下机器人(多 AUV)编队问题,提出了一种基于改进跟随领航者法的编队控制方法,通过仿真实验和湖上试验进行了验证。将对跟随者的航向和速度控制简化成单一的速度控制,并采用多级精准速度调控方法进行编队控制。然后,通过仿真实验对该方法进行初步验证,并确定关键控制参数。最后,建立一套队形评价指标,通过外场试验验证该方法有效性。试验结果表明：该编队控制方法在控制的快速性、准确性和稳定性等方面均表现很好。     

结合速度障碍法的无人艇编队控制策略研究

在实际的工程运用中,领航者–跟随者算法无法解决无人艇在编队形成过程中的相互碰撞问题,往往需要提前确定编队初始状态,避免编队无人艇之间的相互碰撞。针对该缺陷,将速度障碍法引入领航者–跟随者算法,并将威胁评价引入速度障碍法中,以解决无人艇在编队过程中的相互碰撞问题。建立了无人艇的运动仿真平台,并对提出的无人艇编队控制策略进行了仿真试验。试验表明：该算法提高了编队控制的稳定性,降低了编队形成过程中的碰撞风险。     

多仿生机器人协同编队捕获策略

机器人的协同编队问题是一个综合性的研究课题,主要包括编队策略及路径规划 2 个阶段。针对单一机器人在未知水下环境中执行任务时能源受限等问题,提出一种基于改进蚁群算法的安全域协商捕捉策略,以解决多仿生机器人系统水下环境中对目标的协同编队捕获问题。机器人随机搜索过程中发现目标后, 利用安全域协商策略,实现目标机器人周围捕获点的分配;采用改进的蚁群算法实现编队过程的路径规划和自适应避障。在不同大小的障碍物环境中进行仿真实验,并与经典的路径规划算法进行对比,实验结果表明： 所提出的策略能够使机器人在复杂的水下障碍物环境中完成高效的协作编队捕捉任务,具备有效性。     

基于数据驱动的无人机编队最优控制算法设计

无人机编队具有广泛的应用价值和发展前景,然而,无人机动力学模型的非线性和耦合性,以及实际应用中的不确定性限制了其应用。为了解决模型不精确问题,提出了一种数据驱动的自适应动态编程（ADP）最优编队控制器设计方法。该方法结合了分布式一致性和线性二次方相关理论。首先,通过建立虚拟领航–跟随者模型,可以将四旋翼无人机的复杂非线性动力学模型简化为4个线性子系统,并解耦它们的相互影响;接下来,针对每个子系统设计编队控制器;随后应用李雅普诺夫理论对算法进行稳定性分析;最后通过仿真,验证了所提算法的稳定性和有效性。     

基于视觉定位的水下机器人无通信高精度编队技术研究

水下机器人集群技术是目前水下机器人技术领域的发展热点之一。针对以往基于通信的水下机器人编队存在的编队精度低、队形保持困难等问题,提出了基于水下矢量光图案及视觉定位的水下集群编队方法,并通过水池试验分别验证了视觉定位以及水下密集编队的功能和相关指标。试验结果表明：水下视觉定位能够达到不大于3%的定位精度和不小于2Hz的定位频率,能够为水下机器人自主航行提供准确连续的控制输入。基于视觉定位的水下集群能够实现相互距离10 m以内的密集编队,编队精度不大于10%,较以往基于通信的编队方法有较大提升。     

基于测距的多AUV编队控制方法研究

针对基于测距的多AUV编队控制问题,提出两种根据测距信息完成编队的控制策略。一种策略将编队视为有阻尼的弹簧质量块模型,模拟其振动过程得到控制规则。该方法的参数均有特定物理意义。分析了参数变化对编队性能的影响,并根据粘滞阻尼振荡模型给出了参数选择方法。另一种策略建立编队形成的目标函数,分析了该目标函数收敛的充分条件,据此给出控制规则。分别针对上述两种方法给出了方向信息和距离信息的实时估计方法,并从理论上说明了这两种方法容许方向信息有一定偏差。最后通过实验对两种方法进行了验证。     

基于扰动观测器的非奇异模糊滑模无人船编队控制

针对含有模型参数不确定性、外界干扰与抖振现象的无人船编队问题,提出了一种基于扰动观测器的非奇异模糊终端滑模编队控制方法。首先,将领航者–跟随者与人工势场法相结合,获得无人船的编队构型并保证无碰撞现象;其次,基于Lyapunov能量函数设计出模糊控制规则,消除了控制器中的抖振问题;进而,提出了一种扰动观测器来补偿未知动态和外界干扰,增强了系统的鲁棒性和稳定性。通过理论分析和仿真结果验证了所提控制方法的有效性。基于所设计的编队控制方法,无人船最终可形成期望的编队构型。     

高精度缓冲区边界相向逼近求交算法研究及实验

针对海洋划界等距离线/中间线方法中双方距离比例不为1∶1时的海洋划界存在的不足,探讨了基于欧氏平面的距离等比例线法及其后续研究存在的精度无法满足海洋划界的实际应用需求的问题,提出了基于地球椭球体解算距离等比例线的高精度缓冲区边界相向逼近求交算法,并阐述了该算法的基本原理和实现步骤,最后结合海洋划界实例,对该算法的有效性进行了验证。     

顾及特征水深点距离重分配的反距离加权插值算法

水深是反映海底地形地貌的最基础要素,对缺失的水深点进行准确的插值能帮助有效地表达海底地形地貌起伏形态。针对海底地形变化复杂的区域,传统的反距离加权插值法存在只考虑样本水深点与待插值水深点之间的距离,而忽略了样本水深点之间的空间相关性的问题。本文提出了一种顾及特征水深点距离重分配的反距离加权插值算法。该算法首先对离散的水深点构建特征水深线,在特征水深线的基础上,提取特征水深线上的特征点作为特征水深点;然后在所有样本水深点到待插值水深点距离之和不变的约束下,提出距离重分配的量化指标;最后构造出一个顾及特征水深点距离重分配的IDW插值算法模型。实验结果表明,在海底地形变化复杂的区域,顾及特征水深点距离重分配的反距离加权插值算法与传统的IDW、自然邻域插值、样条函数插值算法等相比,能有效提高水深点的插值精准度。     

梳状高度计编队探测海洋涡旋仿真分析

单颗星下点高度计卫星可进行一维海面高度测量，但时空分辨率较低，对涡旋的探测能力不足。梳状高度计卫星编队可提升海面高度时空分辨率，增强对涡旋的识别探测能力。为定量分析高度计编队下的涡旋探测能力，本文在黑潮延伸体海域开展观测仿真实验，对海平面高度进行沿轨采样，经优化插值算法处理后得到逐天海面高度异常数据场并进行涡旋识别与统计分析。此外，本文还同步开展了单颗星下点高度计和成像高度计卫星涡旋探测仿真实验及对比分析。结果表明，梳状高度计卫星编队在涡旋数量、极性、半径及振幅等方面识别效果较好，与成像高度计探测结果相近。