智能水下机器人(AUV)群体编队地图创建是利用AUV完成海洋环境立体监测的重要保障。本项目充分考虑弱通信和弱观测的海洋条件,针对欠驱动AUV群体编队地图创建,系统深入地开展多AUV水声通信、互定位、编队和地图创建的理论研究。具体的,基于Laplacian势能关联函数,研究动态拓扑网络的一致性问题,建立可靠水声通信网络;基于欠驱动AUV非线性动力学模型,对海流扰动进行自适应位姿补偿,发展AUV之间的相对位置量测与互定位机理;通过AUV群智能体基于模糊分类的强化学习进行在线队形决策,并使用自适应控制实现队形保持,提高多AUV编队的自主能力和对弱观测环境的适应性;基于水下导航,结合自适应卡尔曼与粒子滤波创建更新局部地图,基于粒子树完成地图合并,解决弱观测条件下地图创建问题。进行分项实验和集成仿真实验。通过本项目的研究,为解决弱通信和弱观测条件下欠驱动AUV群体编队地图创建奠定理论和技术基础。
英文主题词Under-actuated AUV;limited communication;group formation;mapping;