分布式多AUV協(xié)調(diào)控制技術(shù)研究.pdf

1、進入21世紀之后,海洋觀測網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的競爭備受矚目。其中,固定式海底觀測網(wǎng)用通訊光纜和供電電纜將分布于海底的多個海底觀測站連接成網(wǎng)絡(luò),并最終與全球互聯(lián)網(wǎng)相連,它的能源來自于岸邊基站的輸送,可以長期連續(xù)地對海底進行觀測。移動式水下觀測網(wǎng)絡(luò)則是依靠水聲通訊無線鏈接多個觀測型水下機器人的自組織網(wǎng)絡(luò),工作時間受制于水下機器人的電池容量,但由于其可移動的特點,在靈活性和容錯能力上比固定式的海底觀測網(wǎng)絡(luò)更具優(yōu)勢。
　　 作為移動式水下觀測網(wǎng)絡(luò)

2、探測節(jié)點的自主水下機器人(簡稱AUV),自帶能源,自主作業(yè),可以攜帶相應(yīng)設(shè)備對海洋進行自由觀測。網(wǎng)絡(luò)中的多個AUV以一定的結(jié)構(gòu)體系有機地組成一個整體,通過一定的協(xié)作策略,相互協(xié)調(diào)與合作,從而提高工作效率,完成更復(fù)雜的任務(wù)。
　　 與已經(jīng)得到廣泛研究的陸基移動式傳感網(wǎng)絡(luò)相比,水下觀測網(wǎng)絡(luò)與其有著很大的差異。一方面,由于水下環(huán)境的復(fù)雜與不確定性,觀測網(wǎng)絡(luò)的工作區(qū)域一般具有未知和非自由等特點；另一方面,由于采用水聲通信的方式,其通信距

3、離受到限制且通訊延遲不可忽略,往往不能實現(xiàn)全局通信,而是采用局限通信的通信連接方式。因此,在水下觀測網(wǎng)絡(luò)中,機器人之間往往是分布式的結(jié)構(gòu)體系,每個機器人對自身以及處于通信范圍內(nèi)的機器人的信息進行分析和判斷,進而決定自己的行為。
　　 本文對多AUV的協(xié)調(diào)控制技術(shù)進行了研究,使其能更接近水下實際工作環(huán)境進行作業(yè),主要研究內(nèi)容和成果包括:
　　 1.關(guān)于多AUV隊形控制的研究
　　 目前,研究得比較多的分布式隊形控制

4、方法是基于圖論的隊形控制方法。在已有的研究中,其研究對象往往是具有固定通訊拓撲或通訊拓撲始終屬于某個集合的多AUV系統(tǒng)。也即,在某一時刻機器人之間的通訊狀態(tài)是固定并且已知的。
　　 對于移動式水下觀測網(wǎng)絡(luò)而言,由于水聲通信存在通訊范圍限制,移動過程中作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的AUV的位置的不斷變化會導(dǎo)致機器人之間通訊狀態(tài)的改變。即,原本可以互相通訊的兩個機器人,由于距離的拉大,斷開了通訊連接；而原本斷開的兩個機器人,由于距離的縮小,進入了彼

5、此的通訊范圍,建立起了通訊關(guān)系,這種通訊狀態(tài)的改變是隨著運動過程發(fā)生并且不可預(yù)知的。因此,移動式水下觀測網(wǎng)絡(luò)的通訊拓撲結(jié)構(gòu)具有時變的特性,而這一時變性會導(dǎo)致基于固定拓撲設(shè)計的分布式隊形控制系統(tǒng)失穩(wěn),進而導(dǎo)致隊形失穩(wěn),影響移動探測任務(wù)的完成。
　　 為解決這一問題,首先通過時變的Laplacian矩陣將多AUV系統(tǒng)變通訊拓撲的特點引入計算分析中,在此基礎(chǔ)上將變通訊拓撲網(wǎng)絡(luò)的隊形鎮(zhèn)定問題轉(zhuǎn)化為線性時變系統(tǒng)的鎮(zhèn)定問題。在對其穩(wěn)定性進行

6、計算分析的過程中,提出了關(guān)于Laplacian矩陣最大奇異值的一個定理,并最終得到了變通訊拓撲網(wǎng)絡(luò)隊形鎮(zhèn)定的充分條件。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計出隊形控制器,從而解決了保持連通的任意通訊拓撲的分布式隊形控制的問題。
　　 新的控制方法更符合水下觀測網(wǎng)絡(luò)的工作環(huán)境,使得水下觀測網(wǎng)絡(luò)的隊形控制朝著實際應(yīng)用又邁進了一步。
　　 2.關(guān)于多AUV覆蓋控制的研究
　　 移動傳感網(wǎng)絡(luò)的覆蓋控制旨在使各個傳感器節(jié)點自動布放到特定位置,以

7、實現(xiàn)對特定區(qū)域的最優(yōu)覆蓋,從而實現(xiàn)對該區(qū)域的最佳探測。關(guān)于區(qū)域優(yōu)化的問題,目前已有的算法中很大部分基于的是集中式的控制結(jié)構(gòu)體系,依賴于主控計算機的計算和網(wǎng)絡(luò)的全局通信,因而只能用于對小范圍固定區(qū)域的覆蓋。這樣的覆蓋控制方法不適用于基于局限通信具有分布式結(jié)構(gòu)體系的移動傳感網(wǎng)絡(luò)。近幾年,研究者們開始將基于CVT分布的一種空間優(yōu)化方式應(yīng)用到覆蓋控制中。結(jié)合了計算幾何中的CVT(Centroidal Voronoi ressellations)

8、理論和量子理論中的Lloyd遞降算法的覆蓋控制方法,是一種兼顧布放位置的確定和能量損耗優(yōu)化的控制方法,可以用于移動傳感網(wǎng)絡(luò)的分布式優(yōu)化覆蓋。
　　 基于CVT理論的控制方法可以通過對密度函數(shù)的設(shè)定來控制AUV分布到期望的位置。然而在對多AUV進行覆蓋控制時,發(fā)現(xiàn)機器人最終的分布范圍有時會與期望值有較大差距,尤其當機器人個數(shù)較少時,這一差距非常明顯。環(huán)形分布是一種常見的分布形狀,我們以環(huán)形密度函數(shù)為例,對此進行了計算分析,發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)

9、有的基于CVT的覆蓋控制方法存在的缺陷及其影響因素:即當機器人數(shù)量較少時,存在明顯的覆蓋誤差,對這一誤差產(chǎn)生影響的因素是機器人的個數(shù)多少。由此,將機器人的個數(shù)作為參數(shù)引入到密度函數(shù)中,通過對密度函數(shù)的修正,消除了機器人個數(shù)對覆蓋范圍尺寸的影響,大大提高了覆蓋精度
　　 隨后,以簡化為質(zhì)點的機器人為例,在Simulink仿真平臺上分別以修正前和修正后的密度函數(shù),對不同數(shù)目的AUV組成的系統(tǒng)進行了仿真驗證和比較。在仿真過程中,對密度

10、函數(shù)的半徑進行了歸一化處理,一方面有利于對不同覆蓋半徑的密度函數(shù)選取統(tǒng)一的懲罰系數(shù),另一方面,便于統(tǒng)一解決在密度函數(shù)過小區(qū)域,計算機無法直接通過質(zhì)心公式來計算質(zhì)心的問題。仿真結(jié)果證明,該方案可以修正由機器人個數(shù)帶來的布放精度上的誤差,大大提高了現(xiàn)有CVT覆蓋控制方法的覆蓋精度。
　　 3.非線性系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制的仿真驗證
　　 實際工作中,水下機器人系統(tǒng)屬于非線性時變系統(tǒng),文中給出的隊形控制器和覆蓋控制器是基于質(zhì)點AUV設(shè)計

11、的。在巡航狀態(tài)下水下機器人的動力學(xué)模型是可以用線性化模型來取代的,也即可以直接使用基于質(zhì)點設(shè)計的協(xié)調(diào)控制器。而在非巡航狀態(tài)下,我們采取了分層控制策略,由基于質(zhì)點的協(xié)調(diào)控制器規(guī)劃出AUV的位置和艏向等指令以供水下機器人底層控制系統(tǒng)來跟蹤。
　　 在分層控制中,頂層采用基于質(zhì)點動力學(xué)的協(xié)調(diào)控制器,對簡化為質(zhì)點的AUV進行路徑規(guī)劃；底層則采用水平面運動控制器對由頂層控制器規(guī)劃出的路徑進行響應(yīng)。在水平面運動控制器中,采用反饋線性化方法,

12、選取適當?shù)姆答伮?將系統(tǒng)的非線性的動態(tài)特性轉(zhuǎn)化為線性動態(tài)特性?？刂破鞯妮斎胧琼攲涌刂破饕?guī)劃出的AUV的路徑和艏向,輸出則是AUV水平面運動的控制力和力矩,從而實現(xiàn)多個AUV之間的協(xié)調(diào)控制。
　　 最后,對多AUV系統(tǒng)進行了變通訊拓撲結(jié)構(gòu)的隊形控制和修正前后基于CVF理論的覆蓋控制的仿真。在仿真中,通過選取適當?shù)膮?shù),一方面保證頂層控制器的穩(wěn)定性,另一方面限制頂層控制器規(guī)劃出的AUV的位置變化速度,以防止出現(xiàn)底層控制器來不及響應(yīng)的