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文檔簡介
1、受鳥群、魚群等自然界生物體編隊遷徙、覓食等群智能行為的影響,多智能體協(xié)同問題得到了越來越多的關(guān)注。多智能體協(xié)同問題可以歸納為,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,進而完成編隊協(xié)同任務(wù)。相對于單個智能體而言,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)雜的實際任務(wù)時具有一定優(yōu)勢,因此研究多智能體協(xié)同控制與導(dǎo)航問題具有一定的現(xiàn)實意義。本文主
2、要以自主水下潛器(Autonomous Underwater Vehicle(AUV))為研究對象,其在協(xié)同執(zhí)行任務(wù)時能夠保持某種隊形,全面感知整個未知區(qū)域的環(huán)境信息,適應(yīng)性強,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)的時間。多AUV內(nèi)的冗余及互補資源也可以提高任務(wù)順利實現(xiàn)的可能性,對于解決一些復(fù)雜、具有挑戰(zhàn)性的實際問題很有幫助。
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。以具有一般拓撲結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為研究對象,分析拓撲結(jié)構(gòu)的變化對協(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,將編隊系統(tǒng)中各成員視為點,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,對具有領(lǐng)航-跟隨者結(jié)構(gòu)且跟隨者與跟隨者之間為無向拓撲結(jié)構(gòu)的多AUV編隊系統(tǒng)進
4、行圖論建模。
?。?)針對上述多AUV編隊系統(tǒng),給出其滿足穩(wěn)定性及一致性的充分必要條件。
?。?)針對上述多AUV編隊系統(tǒng),推導(dǎo)了系統(tǒng)達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式,研究了拓撲結(jié)構(gòu)變化對協(xié)同控制系統(tǒng)最大收斂速度的影響,并設(shè)計仿真實驗驗證所得結(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,為消除水聲通信過程中傳感器的測量誤差,本文討論了擴展卡爾曼濾波(EKF)、無跡卡
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