自主水下潛航器編隊控制及可視化仿真研究.pdf

1、進入到21世紀，隨著世界各個國家開始重視海洋的探索與開發(fā)，與其相關的技術研究和產業(yè)發(fā)展都逐漸變大變強，眾多先進的設備和儀器逐步從創(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、低造價和強智能性等優(yōu)點，在深海勘測、搜索救援及軍事用途等方面已經得到了廣泛的應用。AUV的控制系統(tǒng)是 AUV技術的關鍵，因此研究 AUV的控制系統(tǒng)、設計算法和模擬仿真具有相當重要的使用價值和工程意義。相比單個 AUV系統(tǒng)，多個 AUV組

2、成的編隊系統(tǒng)能夠承擔更加復雜、多樣的任務，所以編隊的控制系統(tǒng)會更加的復雜，不僅要具有單個AUV的功能，而且更需要具有協(xié)調控制各個AUV的能力。本文主要研究的是AUV編隊可視化仿真問題，從這個目的出發(fā)，深入探討了AUV編隊控制、路徑規(guī)劃和避障方面的一些理論問題，以此為基礎結合新型三維開發(fā)平臺進行AUV編隊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編隊控制仿真的動態(tài)品質，更加直觀全面的驗證控制器及算法的實際可靠性。<

3、br>　　本研究分為四個部分：第一部分：AUV編隊控制。研究對象為六自由度AUV，編隊策略采用領航者-跟隨者（Leader-follower）方法?；诹杂啥?AUV數學模型，根據編隊隊形對各個AUV之間距離與姿態(tài)的要求，建立編隊的誤差模型，再根據李雅普諾夫穩(wěn)定性理論，進行李雅普諾夫函數設計，推導出跟隨AUV控制器。第二部分：路徑規(guī)劃。在編隊中以領航 AUV為目標，采用快速步進法（Fast-Marching），首先建立整個網格空間上每

4、個網格的最優(yōu)代價值(距離函數)，進而通過所求解的最優(yōu)代價值，形成一條無碰撞最優(yōu)路徑。第三部分：避障。在編隊中以跟隨AUV為目標，采用生物啟發(fā)神經網絡（Biological Inspired Neural Network）作為避障算法。基于對整個水下環(huán)境進行網格建模，將每個網格定義為神經網絡中的一個神經元，通過神經元活性值計算得出一條安全避障路徑，并將生物啟發(fā)神經網絡避障算法與編隊控制算法進行融合，當編隊中某跟隨AUV進入到障礙區(qū)域時，以