自主水下潛航器編隊(duì)控制及可視化仿真研究.pdf

1、進(jìn)入到21世紀(jì)，隨著世界各個(gè)國家開始重視海洋的探索與開發(fā)，與其相關(guān)的技術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)發(fā)展都逐漸變大變強(qiáng)，眾多先進(jìn)的設(shè)備和儀器逐步從創(chuàng)新走向成熟走向市場。其中，自主水下潛航器（AUV）憑借著其小體積、輕重量、低造價(jià)和強(qiáng)智能性等優(yōu)點(diǎn)，在深?？睖y、搜索救援及軍事用途等方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。AUV的控制系統(tǒng)是 AUV技術(shù)的關(guān)鍵，因此研究 AUV的控制系統(tǒng)、設(shè)計(jì)算法和模擬仿真具有相當(dāng)重要的使用價(jià)值和工程意義。相比單個(gè) AUV系統(tǒng)，多個(gè) AUV組

2、成的編隊(duì)系統(tǒng)能夠承擔(dān)更加復(fù)雜、多樣的任務(wù)，所以編隊(duì)的控制系統(tǒng)會(huì)更加的復(fù)雜，不僅要具有單個(gè)AUV的功能，而且更需要具有協(xié)調(diào)控制各個(gè)AUV的能力。本文主要研究的是AUV編隊(duì)可視化仿真問題，從這個(gè)目的出發(fā)，深入探討了AUV編隊(duì)控制、路徑規(guī)劃和避障方面的一些理論問題，以此為基礎(chǔ)結(jié)合新型三維開發(fā)平臺(tái)進(jìn)行AUV編隊(duì)控制可視化仿真系統(tǒng)，總的目的是研究出一種新的仿真方式來提高多AUV編隊(duì)控制仿真的動(dòng)態(tài)品質(zhì)，更加直觀全面的驗(yàn)證控制器及算法的實(shí)際可靠性。<

3、br>　　本研究分為四個(gè)部分：第一部分：AUV編隊(duì)控制。研究對象為六自由度AUV，編隊(duì)策略采用領(lǐng)航者-跟隨者（Leader-follower）方法。基于六自由度 AUV數(shù)學(xué)模型，根據(jù)編隊(duì)隊(duì)形對各個(gè)AUV之間距離與姿態(tài)的要求，建立編隊(duì)的誤差模型，再根據(jù)李雅普諾夫穩(wěn)定性理論，進(jìn)行李雅普諾夫函數(shù)設(shè)計(jì)，推導(dǎo)出跟隨AUV控制器。第二部分：路徑規(guī)劃。在編隊(duì)中以領(lǐng)航 AUV為目標(biāo)，采用快速步進(jìn)法（Fast-Marching），首先建立整個(gè)網(wǎng)格空間上每

4、個(gè)網(wǎng)格的最優(yōu)代價(jià)值(距離函數(shù))，進(jìn)而通過所求解的最優(yōu)代價(jià)值，形成一條無碰撞最優(yōu)路徑。第三部分：避障。在編隊(duì)中以跟隨AUV為目標(biāo)，采用生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Biological Inspired Neural Network）作為避障算法。基于對整個(gè)水下環(huán)境進(jìn)行網(wǎng)格建模，將每個(gè)網(wǎng)格定義為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)神經(jīng)元，通過神經(jīng)元活性值計(jì)算得出一條安全避障路徑，并將生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障算法與編隊(duì)控制算法進(jìn)行融合，當(dāng)編隊(duì)中某跟隨AUV進(jìn)入到障礙區(qū)域時(shí)，以