基于改进人工势场法的多无人艇避障策略

针对多无人艇编队避障问题,对静态避障的路径消耗问题进行建模分析,在动态避障时提出一种偏置人工势场法使策略符合艇群国际海上避碰规则(swarm International Regulations for Preventing Collisions at Sea,sCOLREGS)。本方法首先对传统人工势场法进行改进,定义符合艇群会遇态势判断需求的sCOLREGS,通过速度障碍法实时判断碰撞风险,然后利用偏置斥力区域的改进人工势场法实现对规则的遵守。仿真实验表明,本文方法在障碍物与编队大小相当时可显著减少避障路程,在确保避障实时性的同时,较好地遵守了国际海上避碰规则相关条例。研究结论可为海面无人艇集群安全航行提供参考。

多无人艇固定时间自适应分布式协同编队控制

针对在实际海洋环境中由复杂恶劣海况导致的局部通讯条件下多无人艇协同编队控制问题,本文提出一种固定时间自适应分布式控制策略.首先,考虑只有部分跟随无人艇能够直接获取虚拟领航者的状态信息,为每艘跟随无人艇设计固定时间分布式观测器,在固定时间内实现对虚拟领航者位置和速度的估计.然后,在估计信息的基础上,采用反步法为每艘跟随无人艇设计固定时间自适应局部控制器,在固定时间内实现对由虚拟领航者产生的期望轨迹的跟踪.特别地,在局部控制器设计过程中,采用参数自适应机制对模型不确定和外界扰动进行补偿,在保证控制精度的同时避免抖振现象.同时,本文给出了所提出的固定时间观测器与局部控制器的稳定性分析,经数学证明,所提出的观测器和控制器能够保证每艘跟随无人艇均能够在固定时间内完成对虚拟领航者的位置和速度的估计并使位置和速度跟踪误差在固定时间内收敛至零的邻域内.最后,设计对比仿真,将本文所提控制策略和目前常用的PD控制器的控制性能进行对比,仿真结果表明所提出的控制策略在控制精度和收敛速度上具有更优越的表现.

基于GA-BP神经网络的多无人艇协同作战效能评估

在现代化海战中,多无人艇协同作战作为新的作战形式,对其作战效能进行科学准确的评估十分重要。针对多无人艇系统协同作战的特点,结合ADC方法和OODA决策链建立协同作战效能评估指标体系。考虑传统评估方法具有过于依赖专家经验的缺点,引入BP神经网络构建多无人艇协同作战评估模型,利用遗传算法(GA)对神经网络进行全局优化并对模型进行仿真验证。结果表明,该模型可有效地对多无人艇系统协同作战效能进行评估。

基于深度强化学习的多无人艇协同目标搜索算法

针对应用于海上多无人艇目标搜索任务的经典深度强化学习模型难以收敛且训练耗时长的问题,提出一种基于优先经验回放的异步确定性策略梯度模型。为提升模型收敛效果,引入一种基于优先级的经验回放机制,该机制可以有效提高高价值经验的利用率,从而避免算法收敛困难的问题。为进一步减少模型训练耗时长,引入异步学习的训练框架,该框架通过多子线程的同步训练参数更新主进程网络,有效提高了模型训练效率。在MPE仿真环境对提出的PA-MADDPG算法与MADDPG、MAPPO和PER-MADDPG算法进行对比实验,结果表明:提出模型在1000~1200回合就达到收敛,经过1000回合左右训练智能体总碰撞次数就趋于0,相较于其他算法任务成功率提高了5%~10%。

多无人艇集群协同控制研究进展与未来趋势

当前,海洋航行器呈现智能化、网络化、集群化等重要发展趋势,多无人艇通过协同实现集群化作业,是未来海洋作业的主要形式之一。从无人艇运动数学模型出发,分析了多无人艇集群控制所面临的问题和挑战,根据多无人艇运动不同的场景,从轨迹导引、路径导引、目标导引3个方面综述了多无人艇集群协同控制的研究进展。最后,对多无人艇协同控制的研究方向和未来趋势进行了总结和展望。

多无人艇协同区域警戒算法研究

水面无人艇因其成本低、速度快、体积小、运动灵活等优势,在军用和民用领域应用日益广泛,如何提高多无人艇在大范围水域协同警戒执行效率已成为该领域的研究重点。本文提出基于人工势场的多无人艇分布式算法,为多无人艇大区域巡逻警戒与跟踪监视问题提出解决方案,降低了无人艇受损后对任务执行产生的不利影响,也为多无人艇大范围水域灵活部署以及任务执行效率提高等应用提供参考。

复杂水域中的无人艇群分散式控制

论文采用分散式结构,建立无人艇集群控制架构以提高无人艇集群的扩展能力以及降低群体复杂性。首先采用分散式结构,在Boid群集模型的基础下设计无人艇集群控制结构,通过短程斥力避免个体碰撞,有效地利用隐含的类粘性摩擦对齐规则项来抑制系统缺陷导致的振荡,同时通过引入软控制的概念对全局的无人艇进行约束。选取合适的序参量作为无人艇集群运动评价指标,对无人艇集群运动进行定点和定向仿真验证。实验表明该控制结构可以较好实现集群运动,减少系统中存在的不稳定性,扩展性良好。该控制框架下的无人艇群是一个可以自组织避障的自驱动集群模型。

具有避碰和连通性保持的多USV分布式事件触发编队控制

[目的]为解决水面无人艇(USV)编队控制中的实际需求,提出一种具有避碰和连通性保持功能的分布式事件触发编队控制方法。[方法]针对海洋环境扰动和系统模型的不确定性等因素设计扰动观测器;针对编队实现过程中USV间可能发生碰撞和丢失通信连接的问题,基于人工势场函数法设计具有避碰和连通性保持功能的编队控制器;为减少USV控制器的执行频率,设计分布式的事件触发机制,使每个USV根据局部信息来独立决定其控制器的执行时刻。[结果]理论分析证明了编队误差的一致最终有界性,且事件触发机制不存在Zeno行为。仿真结果验证了所设计的控制方法能够显著减少USV控制器更新次数并可实施避碰操作及保持连通性。[结论]研究成果可保证USV编队控制的顺利安全完成,同时减轻USV在复杂海洋环境下的控制机构损耗。

无人水面艇技术发展回顾与趋势分析

无人水面艇(USV)与无人机、无人车和无人潜航器同属于四大无人平台成员,受到计算机、控制、人工智能、材料、通信、传感器等高新技术的推动,近30年来发展十分迅猛。首先从认识海洋、海洋经济和海洋安全等角度出发,论证了发展USV的必要性,并对其系统组成和技术分类进行了详细的阐述。对USV发展萌芽阶段、起步阶段和快速发展阶段中,各主要军事强国特别是中国的经典型号进行了介绍。最后总结了载体设计、先进材料、自主控制和环境感知四项关键技术和未来发展趋势。

面向海面油污清理的无人艇协同路径规划研究

针对海面油污清理,人工清理方法成本高、危害高,尤其无法适应恶劣天气下的复杂海况及易发生火灾的有毒油污环境。为此,引入装载油污清理设备的多艘无人艇协同清理海面油污成为一种必要方式。为了解决多艘无人艇之间的高效协作,提出了一种自定义直角路径规划算法。首先,将给定油污图像进行边缘轮廓提取、凸包点查找与聚类;其次,确定目标凸包点及其与多无人艇间的分配;然后,通过自定义直角法路径规划出由当前位置至目标凸包点的无碰撞路径。最后,进行对比仿真实验,验证了自定义直角路径规划算法规划出的路径转折点少、易于无人艇跟踪、更具可行性和优越性。