基于图和流体扰动算法的多无人车编队及避障研究

为解决多无人车编队在存在运动目标、移动威胁与突发威胁等多种情况的复杂环境中的避障问题,设计了一种基于刚性图论和流体扰动算法的多无人车编队避障控制算法。首先,针对编队控制问题,采用图论方法描述多无人车之间的协同关系,利用无人车之间的距离约束,基于反步控制理论设计领航-跟随编队控制器。李雅普诺夫分析表明,期望的编队形状是渐近稳定的。其次,针对复杂动态障碍物环境下的编队避障问题,设计了基于流体扰动算法的避障路径规划方法,由领航无人车规划出编队的行驶路径,实现编队的整体避障。最后,基于MATLAB的仿真结果验证了所提算法的有效性。

基于佳点集与Leader方法的改进K-means聚类算法

针对传统K-means算法对初始点敏感的问题,采用数论中的佳点集理论结合Leader方法对K-means聚类算法加以改进,启发式地生成样本初始中心。根据两者不同的结合方式,所提算法分别称为KLG和KGL。佳点集理论能够产生比随机选取点更好的点,Leader方法则能反映数据对象本身的分布特性。结合佳点集理论和Leader方法各自的优点,能获得优化的初始中心。在UCI数据集上的实验表明,KLG算法和KGL算法所得到的结果均好于传统的和其他一些初始化的K-means算法。

多移动机器人混合避障算法的编队策略

针对多移动机器人系统在未知静态障碍物环境下的编队避障问题,提出了一种多移动机器人混合避障算法的编队策略,使多移动机器人系统在整个运行过程中保证系统内不发生碰撞,并且在未知静态障碍物环境中能最大程度地保持队形进行有效避障,以及能够在较短时间到达指定目标点。该编队策略基于领航跟随法和人工势场法,将系统内机器人划分为领航机器人及跟随机器人,并根据各自角色任务的差异,对其采用了不同改进方法的人工势场法进行避障,形成一种混合避障算法,其中针对领航机器人提出了LAPF(leader artificial potential field)避障算法,该算法改进了传统人工势场法的斥力函数,解决了传统人工势场法极易陷入局部极值困境的问题,并有效缩短了避障过程所用时间。为保证整个系统运行过程及避障行为之后能够恢复队形保持系统稳定性,该编队策略利用一致性模型控制机器人的速度,使领航机器人与跟随机器人的状态趋于一致,进而保持队形。仿真结果验证了LAPF算法及该多移动机器人混合避障算法编队策略的有效性。

基于领航-跟随法和人工势场法的巡检机器人编队

机器人编队技术正不断发展并逐步投入应用,为了提升巡检机器人的工作效率,提出了一种基于领航-跟随法和人工势场法的编队控制方法,保留了两方法的优点,使机器人编队在躲避障碍物的同时尽可能保持队形,通过施加随机扰动的方法改善人工势场法中容易出现的局部最小值问题。实验结果表明,提出的方法完成任务消耗的时间相较于领航-跟随法和基于行为法分别下降了28.5%和41.4%,在执行特定任务如协同围捕和依次排开时采用该方法的编队也能优秀完成。通过ROS(robot operating system)平台进行模拟环境仿真,进一步验证了方法的可行性。

基于领航-跟随的无人机编队避碰飞行控制

为实现多无人机之间队形的动态保持,针对从机对主机轨迹的实时追踪和主从机之间航向角的准确同步问题,设计一种以无人机之间距离和角度为变量的领航-跟随算法,在此基础上设计一种误差比例控制器以实现编队队形动态保持;在解决无人机内部避碰的问题上,建立一种球类避碰算法,避免无人机之间因碰撞而影响队形。通过Matlab仿真平台验证无人机集群编队算法,实验结果表明:改进的领航-跟随算法能够稳定地操控多架无人机,实现编队飞行;改进的无人机避碰算法能够有效维持编队的队形,并确保编队成员之间有足够的安全间距;算法的改进不仅提高了无人机编队控制的稳定性,而且能够应对更加复杂的环境条件。

基于文本深度聚类的意见领袖识别模型研究

网络舆情事件所引发的犯罪呈高发态势,而传统意见领袖识别方法通常基于用户信息、转发、评论数等元数据,忽略了网络结构和文本内容等关键信息,缺乏意见领袖观点,容易导致结果偏差。针对上述问题,提出结合语义聚类的意见领袖识别模型,通过BERT-LDA&DEC算法对用户文本进行聚类,根据不同子话题对意见领袖进行分组,提取关键词,通过将分组后的用户从网络拓扑、个人属性、活跃度三个方面建立指标体系,使用熵权灰色关联法对用户指标进行评价,最后结合聚类关键词进行综合分析。实验证明,该方法可以有效识别微博话题中不同子话题中的意见领袖及其观点。

基于人工势场法的多机器人编队避障控制研究

针对多机器人编队在无障碍物环境中的队形保持、有障碍物环境下的自主避障问题,提出了一种领航—跟随法(Leader-follower)与人工势场法(APF)相结合的编队协同避障控制混合算法。通过建立两轮机器人的运动模型,对传统人工势场法进行改进,建立虚拟斥力旋转势场,解决局部最小值问题,改进跟随者受引力的方式,以保证机器人的前后相对位置关系在障碍物环境中保持稳定,最后提出一种编队协同避障控制混合算法。仿真结果表明,在该算法下机器人编队能够实现在无障碍物环境中保持理想队形并在避障结束后迅速恢复理想队形。

基于Leader-Follower和一致性理论的多机器鱼避障控制研究

主要研究了多机器鱼队形控制的主要方法,提出了一种基于Leader-Follower框架和一致性理论的多机器鱼避障控制方法。分别分析了多机器鱼在无障碍环境和运动到障碍物区域时的队形运动。这种方法结合了Leader-Follower法和一致性理论的优点,能更好地实现多机器鱼在遇到障碍物后实现避障,从而完成整个系统的队形控制。最后仿真结果验证了该方法的可行性。

山区输电线路雷击跳闸预警的融合算法研究

如何准确预警雷击引起的线路跳闸事故是长期困扰电力运行部门的重要难题,而现有的线路雷击跳闸预警技术未能充分考虑区域雷电活动特征与雷击线路的物理过程,存在预警准确率低、虚报率高的问题。该文在已广泛应用的雷电活动短时预警技术基础上,提出一种融合蒙特卡罗法与雷电先导分形模型的输电线路雷击跳闸预警算法。该算法充分考虑了雷电活动特征、雷击线路物理过程与线路走廊微地形条件,一方面依据区域雷电活动监测数据,拟合得到了地闪频次随海拔高度的变化规律与雷电流幅值累积概率分布函数,并以此构建了蒙特卡罗法所需的目标分布样本,从而模拟了雷电流幅值与落雷位置在一定区域内的分布情况;另一方面采用雷电先导分形模型,实现了对雷电先导发展路径随机性与确定性相统一的物理过程的模拟,从而充分考虑了微地形条件对雷击线路物理过程的影响。同时,在该算法的基础上构建了输电线路雷击跳闸概率数据库,形成了雷击跳闸预警系统。该系统在云南电网的运行经验表明,2021年雷雨季节的雷击跳闸预警中,预警准确率为87%,有助于电网相关部门提前采取有针对性的预防措施。

Leader-following consensus control for networked multi-teleoperator systems with interval time-varying communication delays

We study the leader-following consensus stability and stabilization of networked multi-teleoperator systems with interval time-varying communication delays. With the construction of a suitable Lyapunov–Krasovskii functional and the utilization of the reciprocally convex approach, novel delay-dependent consensus stability and stabilization conditions for the systems are established in terms of linear matrix inequalities, which can easily be solved by various effective optimization algorithms. One illustrative example is given to illustrate the effectiveness of the proposed methods.

基于领航跟随者的固定时间车辆编队控制

随着无人车技术的发展,对控制的要求更高,对系统收敛的时间也有一定的要求。为了解决传统多车辆协同编队控制系统无法预测系统收敛时间的问题,提出一种固定时间控制的车辆编队控制策略。首先,采用领航者-跟随者模式建立了领航车与跟随车之间的误差模型,将跟随车跟随领航车之间的跟踪问题转化为误差系统的控制问题;其次,根据固定时间理论来设计跟随车的线速度控制器和角速度控制器,使编队系统的跟踪误差在一定时间内趋于0,保证车辆编队能在一个固定时间内收敛并稳步形成所期望的编队队形;然后,把车辆编队系统分为位置误差系统和角度误差系统,运用李雅普诺夫稳定性理论分别证明位置误差系统和角度误差系统的稳定性,并推导出位置误差系统收敛时间的最上界;最后,通过MATLAB软件仿真,验证所提出的固定时间编队控制器的有效性。仿真结果表明,所提出的方法可以保证车辆编队误差系统在固定时间内收敛,形成期望编队阵型,且系统收敛时间与系统初始状态无关。

基于队形变化的多无人机航迹规划算法

针对多无人机在复杂环境下的航迹规划问题,文中提出基于队形变化的多无人机航迹规划算法。利用领航-跟随的无人机拓扑结构,设计了一种以时间与航程作为衡量指标的代价函数,求解出最优的编队集结点。采用改进的Informed-RRT*算法求解出领航者的渐近最优航迹,结合队形变化策略实现了跟随者的航迹规划与避障。在定义队形变化量、路径长度比、航向稳定性性能指标的基础上,文中进行了仿真实验并对生成航迹进行评价与对比。仿真结果表明,无人机编队实现了在复杂环境下航迹规划与避障,同时为跟随者规划出最优航迹,与领航者最优航迹长度相差不到1%,验证了该算法的实用性与有效性。

基于K-means聚类的多智能体跟随多领导者算法

为防止多智能体集群跟随多个领导者时编队混乱,提出了3种K-means聚类算法,将集群分成与领导者数量相同的社区,社区内的智能体将跟随同一领导者。所提出的3种算法中,算法1适用于智能体分布空间广的场景,系统达到一致性所需时间最短;算法2则适用于智能体分布稀疏的场景,可有效避免智能体碰撞等危险;算法3则大大降低多智能体集群的控制成本,但将会牺牲系统的收敛速度。相较于传统预先对智能体编号,领导-跟随关系固定的方法,本文提出的分簇方法使系统收敛时间更短,且有效应对中途任务变更的情况,可快速分配给智能体新的合适任务。

基于水下目标定位的领航者-跟随者水下航行器编队控制

自主水下航行器是海战中水下武器的重要组成部分,多水下航行器协同作战可提升整个系统的作业效率与鲁棒性。针对水下航行器领航者-跟随者编队控制中跟随者获取领航者信息的方式,提出了基于水下目标定位方法的领航者-跟随者编队控制框架,设计了基于李雅普诺夫方法的编队控制器,证明闭环系统的一致渐进稳定。最后通过仿真案例佐证了本文的理论成果。

基于模糊控制的无人车编队重构方法

针对多无人车系统(MUVs)在运动过程中因车道发生变化导致无人车编队困难、极易发生车队与车道碰撞等问题,提出基于模糊控制的无人车编队重构方法。首先通过领航跟随者法为MUVs设计编队控制器,保证无人车队可以在行进过程中稳定保持初始队形;再通过设计模糊控制器,将道路信息和车队信息相关联,建立车道到车队距离及其变化率和车队纵向预期距离之间的模糊推理关系,并据此进行无人车编队重构。实验表明,MUVs通过模糊控制算法的智能调节可以适应较为复杂的车道环境变化,自适应调整自身结构,提高整体稳定性和安全性。

基于PAD模型的涉警舆情意见领袖影响力分析

针对现有涉警舆情研究偏向于质性探讨、缺乏量化考量的不足,尝试基于情感视角实现意见领袖影响力剖析,为导控主题敏感、原委复杂的涉警舆情提供新的研究思路与方法。针对特定涉警舆情,基于互动行为筛选意见领袖。利用公众针对意见领袖的评论内容解析出具体指标作为情感量化依据,通过熵权法量化愉悦度、支配度、唤醒度等PAD情感维度。通过事件发展不同阶段情感评分的对比分析,实现涉警舆情意见领袖对于其粉丝的情感影响力评估。

±800kV换流站的雷电侵入波过电压仿真分析

特高压直流换流站的绝缘配合对系统的安全运行和经济成本至关重要。为此,针对糯扎渡送电广东±800 kV特高压直流输电工程,采用PSCAD/EMTDC软件仿真分析受端换流站雷电侵入波过电压分布及其对设备雷电冲击绝缘水平的影响。建立了换流站各设备的雷电冲击暂态模型和交、直流侧进线段线路的频率相关模型,并选取合适的换流站运行方式进行仿真分析。采用先导发展法作为绝缘子串的闪络判据计算出交、直流侧输电线路进线段内反击和绕击耐雷水平,并由电气几何模型计算最大绕击电流。根据线路耐雷水平计算交、直流侧进线段内反击和绕击时雷电侵入波在换流站内设备上形成的最大过电压,校核设备雷电冲击绝缘水平,提出了改进措施。

领航跟随法和势函数组合的船舶编队控制

多船舶作业在海上越来越盛行,最常见的运行方式就是船舶编队协控,本文考虑领航跟随法过于集中控制的不足,将船舶编队分为领航–跟随控制阶段和跟随–跟随控制两个阶段.在第1个阶段使用多输入滑模控制以及船舶响应模型进行控制律分配;第2阶段引入势函数方法,结合图形拓扑来约束跟随船舶间的间距,提高队形的稳固性,弥补单一领航跟随法的不足,并通过Lyapunov函数验证系统控制的稳定性.后期通过直线和曲线路径的仿真验证,得到编队船舶的各状态历时趋势,船舶间状态最终达到一致性,实现队形保持的目标,得出良好效果,验证了算法的有效性.

基于传感探测系统的多自治水下机器人编队协调控制

针对自治水下机器人(AUV)编队协调控制问题,研究了基于传感探测系统的主从式编队协调控制方法.该方法能够避免AUV编队之间依靠水声通信而造成的通信延迟和数据丢失的问题,提高编队控制的可靠性以及生存能力.首先根据领航者位置信息和期望的编队队形得到跟随者的参考路径,跟随者可以实时测得领航者的距离和航向信息并与参考路径相对比.其次为了使跟随者轨迹在短时间内收敛于参考路径从而得到期望的队形,利用Lyapunov函数设计了反演控制器.最后对设计进行了编队控制的仿真.结果表明,AUV编队队形保持良好,所采用的方法具有很好的可行性.

长间隙正极性放电流注-先导发展3维物理仿真研究

利用长间隙放电3维仿真模型对实际的放电现象进行机理分析、放电特性预测与绝缘设计评价具有指导意义。因此在流注-先导系统起始和动态发展的物理机制基础上,分析了初始电晕起始与流注发展的基本物理过程,推导了基于模拟电荷法与电位畸变法的流注空间电荷增量对电位畸变贡献的计算方法,建立了基于热电离理论的流注-先导转化模型,并利用电介质击穿模型（DBM）模型将2维模型外延至3维空间,从而完成了对长间隙放电正极性流注-先导发展全过程的3维仿真模型构建。利用该模型进行仿真获得的先导平均轴向速度为1.58～1.62cm/μs,空间电荷电位畸变系数KQ的平均值介于3.8×10-11～4.4×10-11 C/（V m）之间,并得到了不同间隙长度下击穿电压与先导发展过程等的变化规律,与长间隙放电试验综合同步观测平台在平均轴向速度、末跃高度等方面所获得的试验数据较为符合,证明了模型在3 m棒-板间隙下模拟正极性流注-先导发展方面的适用性。