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。

基于CMA-ES的USV自动靠泊研究

本文提出基于CMA-ES优化的LQR船舶自主靠泊控制系统,系统化地解决船舶在靠泊过程中涉及的路径规划、最优控制、外界干扰、物理执行结构约束等问题并使用仿真软件实现基于LQR以及基于CMA-ES优化的LQR的自主靠泊控制系统,实验结果表明,基于CMA-ES的优化控制方法能够很好地实现小型船舶的自主靠泊,系统鲁棒性表现良好。

一种动态不确定海洋环境下的USV态势自主感知及避障算法

针对无人艇在动态不确定海洋环境下的态势自主感知和实时避障问题,提出了一种遵守COLREGs海事规则,且考虑传感器测量误差和障碍物随机运动不确定信息的无人艇航行态势自主感知及避障算法。阐述了无人艇在海上航行时须遵守的3类海事规则,追越、交叉相遇和正面相遇;考虑到传感器存在的测量误差、观测漂移以及障碍物运动的随机不确定性,对相关误差进行建模,并基于融合COLREGs规则的速度障碍法,设计提出了一种融合COLREGs海事规则的USV态势自主感知及避障算法;通过正面相遇、追越、左右交叉相遇4种典型场景下的仿真实验,验证了所提出算法的有效性。

基于改进的CBS 算法的USV 路径规划

为实现无人艇(Unmanned Surface Vehicles,USV)在航路上的安全航行,充分考虑USV的风险约束,使航行轨迹更加符合航海实践,基于改进的冲突搜索(Conflict-Based Search,CBS)算法为USV规划路径。基于CBS的USV路径规划算法分为上下两层,上层利用约束树搜索无冲突的节点与路线,下层A*算法为每一艘USV寻找最优路径,并且结合价值函数求解全局最优的USV路径方案。研究通过添加最小安全距离约束和基于模糊理论的碰撞风险约束修正以最短距离为目标的价值函数,从而迭代生成具有安全性和经济性的USV路径方案。结果表明:该方法可在较快的时间内为多种航行环境的USV提供风险小和距离短的最优路径方案。该研究能够有效地为二维环境下的USV避碰规划路径,甚至给航海领域的多船避碰提供新的解决思路。

基于自适应滑模的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制算法

针对欠驱动水面无人艇在航行过程中存在的海洋环境干扰、数学模型参数不确定、执行器故障等问题,提出了一种基于扰动观测器与神经网络技术的自适应滑模轨迹跟踪控制算法;在欠驱动无人艇的三自由度模型基础上,结合视线制导律,提出了一种新的轨迹跟踪制导策略;采用自适应滑模控制技术设计了欠驱动无人艇的轨迹跟踪控制器,有效地抑制了执行器衰减故障对无人艇控制系统产生的影响;同时运用了非线性扰动观测器和自适应径向基函数神经网络分别对无人艇受到的外界时变干扰和模型参数不确定性进行补偿和拟合,提高了无人艇控制系统的鲁棒性;基于Lyapunov定理证明了所设计的控制算法的稳定性,并在MATLAB中进行了仿真测试;仿真结果表明,所提出的轨迹跟踪控制算法可以在较为复杂的环境下实现对欠驱动无人艇的精准控制;相较于对比算法,欠驱动无人艇在文章算法下的位置平均跟踪误差减小了80%以上,具备较高的稳定性和容错能力。

无人水面艇路径规划与控制实验平台研究

针对无人艇路径规划与避障控制等功能在真实环境下系统验证和评估不足的问题,提出一种具备多种传感器和控制系统的无人滑行艇实验平台。文中所开发的实验平台集成激光雷达、深度相机、全球定位系统(global positioning system,GPS)、超宽带(ultra wide band,UWB)定位系统、陀螺仪等多种传感器,并采用基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)和Free_RTOS操作系统的主控制器和底层控制器。该实验平台不仅包括滑行艇本身、感知系统、底层控制器和远程监控系统等,还包括上层定位算法、路径规划算法和执行器控制算法。文中以1艘装载了多种传感器的无人滑行艇为实验对象,搭建了包括建图、定位与远程监控的综合实验平台,并且进行了滑行艇导航实验,验证了路径规划和避障控制算法的有效性,可为无人艇的技术发展和应用提供一定的参考。

多波束测深声呐自主数据质量监测及门限控制

为满足水面无人艇等海洋无人平台的需求,确保多波束测深声呐系统在无人监控和参数调节下具备可靠自主工作能力,本文提出一种数据质量在线监测及门限参数控制方法。通过建立基于质量和异常因子的监测模型,结合粒子滤波技术,提高海底地形跟踪门限控制抗差性。仿真和湖上试验显示该方法能判定数据有效性、适应地形变化,并提供合理深度门限,适用于多波束测深声呐系统的在线数据质量监测和无人自主控制。

三体复合动力无人艇的太阳能铺板结构优化

太阳能铺板结构优化有利于解决局部应力、变形过大的问题,对三体复合动力无人艇的研究具有重要意义。本文建立太阳能铺板局部有限元模型,计算原结构的应力和变形量,基于多优化目标综合评估各优化方案的效果,得出最优方案。计算结果表明,所提出的优化方案在不损失布置面积的前提下,使结构最大应力降低了60.2%,最大变形降低了70.52%。该优化方案可大幅度降低太阳能铺板最大应力和变形,解决了局部强度问题,为复合动力无人艇结构设计提供了新的思路。

USV发展现状及展望

水面无人艇(Unmanned Surface Vessel,USV)近年来受到国内外越来越多的关注。介绍国内外USV的最新进展和成果,重点是USV的控制方式、动力机构、自动避碰技术及路径优化和未来技术发展。针对我国内河环境展望了USV在航道数据测量和海事巡航方面的应用前景。

多USV协同系统研究现状与发展概述

无人水面艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)具有较高的智能化程度,较好的隐身性能,较强的机动能力以及较低的造价,被认为是一种作战用途广泛的新概念武器。在无人驾驶运载工具中,USV发展相对较晚,但已逐渐成为一个研究热点课题。文中简述目前国内外USV的研究情况;重点介绍多USV协同系统的现状;阐述高性能艇型、控制体系、通信技术、避碰、任务规划与决策5项关键技术;提出未来发展趋势;展望多USV协同系统在海上补给、水上安全保护、完善无人作战系统、水文气象信息采集和水面搜救方面的应用前景。

水面无人艇单目视觉伺服自主控制研究综述

单目视觉伺服采用相机模仿人眼视觉功能,感知周围环境和测量运动状态,是提高无人艇航行感知与控制自主性的重要手段。首先,从基本原理出发,简述视觉伺服技术分类、相机透视投影原理和无人艇运动数学模型,为文献综述分析提供框架基础。然后,根据任务复杂度,依次综述单目视觉伺服在无人艇航向控制、镇定控制、轨迹跟踪控制和集群控制等典型应用场景下的研究进展和挑战。最后,系统性地总结无人艇单目视觉伺服自主控制的潜在研究方向和发展趋势。

基于战术意图欺骗的无人舰艇航路规划算法

随着海战场的智能化,无人舰艇的航路意图欺骗性对作战至关重要。针对传统航路规划算法对航路意图欺骗性的考虑缺失,提出一种作战空间欺骗性能的离散表征方法,以及一种基于PID代价的DTI-A*欺骗航路规划算法。经仿真实验结果表明,该算法可以显著提高所规划航路的欺骗性,极大程度地阻碍敌方对我方战术意图的识别,大幅提升作战任务的成功率。

异构多智能体输出调节量化自适应跟踪控制

考虑到无人机-无人船动力学模型中部分状态信息丢失、输出降维和延迟量化输入等复杂情形,提出了一种适用于解决异构多智能体系统一致性跟踪控制问题的输出调节量化自适应方案。利用降维的输出信息设计量化反馈控制输入及自适应律,实现异构多智能体编队系统内全维状态信息向参考模型的一致性跟踪,基于Lyapunov方法的稳定性分析证明了各变量的一致有界性,将该一致性跟踪控制方法应用于无人机-无人船编队系统中,通过数值仿真验证了该异构多智能体编队系统在平面内实现各变量一致性跟踪的能力。

无人船避障导航算法仿真测试平台设计与开发

为解决无人船避障导航算法验证成本高的问题,在实验室中为相关算法提供便捷高效的离线测试方案,利用虚拟现实技术,基于Unity 3D开发平台,采用插件动态加载方法,设计开发了一款仿真测试软件平台。在此软件平台中能够实时生成具有随机障碍物的虚拟近岸海洋环境,将自主设计开发的避障导航算法嵌入无人船运动过程中,对相关算法的性能指标进行测试和记录展示。设计开发的无人船避障导航算法仿真测试平台,为无人船关键测控算法的离线仿真测试验证提供了新的手段,实验过程易于复现,算法效果比对直观。与实船实验相比节省了大量的人力物力,提高了算法测试验证的便捷性和效率。

基于混合采样深度Q网络的水面无人艇逃脱策略

[目的]针对敌方船舶采用合围战术,研究我方无人艇(USV)被敌方船舶包围情况下的逃跑策略规划问题。[方法]提出一种混合采样深度Q网络(HS-DQN)强化学习算法,逐步增加重要样本的回放频率,并保留一定的探索性,防止算法陷入局部最优。设计状态空间、动作空间和奖励函数,通过训练获得最优的USV逃跑策略,并从奖励值和逃脱成功率方面与DQN算法进行对比。[结果]仿真结果表明,使用HSDQN算法进行训练,逃脱成功率提高2%,算法的收敛速度提高了20%。[结论]HS-DQN算法可以减少USV无效探索的次数,并加快算法的收敛速度,仿真实验验证了USV逃跑策略的有效性。

基于改进DDPG算法的无人艇自适应控制

[目的]针对水面无人艇(USV)在干扰条件下航行稳定性差的问题,提出一种基于深度强化学习(DRL)算法的智能参数整定方法,以实现对USV在干扰情况下的有效控制。[方法]首先,建立USV动力学模型,结合视线(LOS)法和PID控制器对USV进行航向控制;其次,引入DRL理论,设计智能体环境状态、动作和奖励函数在线调整PID参数;然后,针对深度确定性策略梯度(DDPG)算法收敛速度慢和训练时容易出现局部最优的情况,提出改进DDPG算法,将原经验池分离为成功经验池和失败经验池;最后,设计自适应批次采样函数,优化经验池回放结构。[结果]仿真实验表明,所改进的算法迅速收敛。同时,在训练后期条件下,基于改进DDPG算法控制器的横向误差和航向角偏差均显著减小,可更快地贴合期望路径后保持更稳定的路径跟踪。[结论]改进后的DDPG算法显著降低了训练时间成本,不仅增强了智能体训练后期的稳态性能,还提高了路径跟踪精度。

基于改进RRT^(*)算法的无人艇路径规划快速求解算法

针对快速扩展随机树(RRT)算法在无人艇路径规划工作中目的性较弱的问题,提出一种改进的无人艇路径规划快速求解算法。对人工势场法进行改进,额外添加4个方向的受力分析,综合计算无人艇所受合力;重新定义转向角度的计算方法,避免其进入局部最优陷阱,使其可以顺利抵达目标点,得到一条初始路径;利用该初始路径来设定快速扩展随机树算法的随机点采样区域,通过降低随机采样点生成在无价值区域的概率,以提高算法的目的性和时效性,得到二次规划路径;对二次规划路径进行冗余点去除操作,减少路径节点的同时可以进一步降低路径代价,得到最终的规划路径。实验结果表明:改进算法在取得相近代价的路径时,运行时间最多降低了84.14%,采样点数量最多减少了70.09%,算法质量更好,运行效率更高。

基于多模复合探测方法的无人艇目标识别研究

随着水面无人艇技术的不断发展和应用,其对于舰船的威胁程度也日益加剧。以末敏弹打击水面无人艇为背景,为了提升多元激光/红外/毫米波探测器对水面小型目标的识别性能,提出了一种基于多通道卷积神经网络(Multi-Channel Convolutional Neural Network,MCCNN)和极端梯度提升决策树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)的复合探测信号识别方法MCCNN-XGB,同时构建了单通道CNN识别网络与基于人工特征提取的XGBoost识别算法作为对照,最终通过水面目标无人机载探测试验数据对上述三种模型的目标识别性能进行评估与对比。测试结果表明,基于MCCNN-XGB的识别算法表现最佳,测试准确率达到了97.26%。本文所提出的识别方法能够有效进行复合探测信号的特征提取,并且能够降低误识别率与漏识别率,具有较好的识别效果。

面向无人艇集群避障的速度障碍算法研究

无人艇集群在海上公共区域航行需要考虑互相避障以及水面其他障碍的规避问题,故提出一种无人艇集群避障算法解决该问题。算法改进了速度障碍法,考虑障碍物位置和速度以估计未来时间窗口下可能发生碰撞的锥形区域,并规划出可行域半平面。之后引入海事避碰规则进一步约束无人艇的避碰方向和可行域范围。多障碍场景下,通过在若干个可行域的交集上寻找最优的避碰速度矢量,可引导无人艇避障。算法中各无人艇相互独立,不存在中心节点。进行了仿真验证,将数十条无人艇划分为多个集群进行相互避障测试。仿真结果表明,该方法能够有效地避免无人艇集群之间的碰撞,具有较好的鲁棒性和实时性。

小型USV定位与跟踪UUV的试验方法研究

对UUV的精确定位跟踪,是UUV试验中不可或缺的安全保障条件;试验中通常采用通信定位声呐对UUV进行定位跟踪,但如何保证通信定位声呐能准确定位跟踪就需要具体的试验对其验证;无人水面船拖着声呐Transceiver按照预定的航线运动,水下声呐Transponder就会接受来自Transceiver的水声信号从而开始定位;这里通过对无人水面船在一个规划的路径上进行多次重复运动来进行声呐位置校准,控制方法上首先研究了非奇异Terminal滑模控制器的设计,并分析其有限到达时间,最后进行相轨迹仿真验证;通过仿真验证,将建立的控制器加入无人船的动力学模型中,在外界干扰的情况下,以固定航向角从起点到目标终点对无人船进行控制,实现了运动路径的优化,并给出其航向及速度曲线。