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通讯受限下面向海区监视的多UUV协同控制研究
  • 项目名称：通讯受限下面向海区监视的多UUV协同控制研究
  • 项目类别：青年科学基金项目
  • 批准号：51209174
  • 申请代码：E091002
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2013-01-01-2015-12-31
  • 项目负责人：崔荣鑫
  • 依托单位：西北工业大学
  • 批准年度：2012
中文摘要：

多无人水下航行器(UUV)协作在海洋观测中有着重要的作用。本项目针对水声通讯时延、数据丢失等实际问题，开展面向海区监视的多UUV协同控制研究，主要研究内容和创新点包括①在切换系统框架下建立多UUV分散式估计模型，提出通讯受限下基于信息一致性的多UUV分散式环境参数估计方法；②考虑多UUV的通讯拓扑约束，利用虚拟Voronoi中心点的思想对海区进行动态分割，提出面向固定海区持续监视的多UUV覆盖控制方法；③在多时空约束条件下，建立面向大范围海域移动观测的多UUV协同航迹规划模型，通过对协调空间概率路标的启发式搜索，提出协调空间下基于滚动优化的多UUV航迹规划方法。最后通过仿真及实验验证本项目提出的算法。通过本项目的研究，为多UUV协同控制的工程应用提供技术基础。

中文主题词： 无人水下航行器；覆盖控制；协同控制；任务分配；路径规划
结论摘要：

英文主题词Unmanned underwater vehicle；Coverage control；Cooperative control；Task allocation；Path planning

成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 16
  • 15
  • 0
  • 0
  • 0
期刊论文
Optimal Distance between Mobile Buoy and Target for Moving Long Baseline Positioning System
基于模型参考的多自主水下航行器自适应覆盖控制
Moving long baseline positioning algorithm with uncertain sound speed
Adaptive backstepping control of wheeled inverted pendulums models
稀疏环境中信息趋向性搜索算法性能分析
洋流干扰下的多自主水面无人船最优覆盖控制
基于改进连续-离散无迹卡尔曼滤波的水下航行器故障诊断
Neural Network-Based Motion Control of Underactuated Wheeled Inverted Pendulum Models
一种多机器人系统任务分配规划算法
永磁同步电机非奇异快速终端可变边界层滑模控制
Robust control for rigid robotic manipulators using nonlinear disturbance observer
Game theory-based negotiation for multiple robots task allocation
会议论文
Multi-robot path planning based on the developed RRT* algorithm
Adaptive control of robot system of up to a half passive joints
Multi-robot path planning based on the developed RRT* algorithm
Energy efficient path planning of autonomous underwater vehicles for environment modeling
Cooperative tracking of multiple agents with uncertain nonlinear dynamics and fixed time delays
Coverage control of multiple ocean vehicles for environment monitoring with energy constraints
Neural network based reinforcement learning control of autonomous underwater vehicles with control i
Adaptive control of robot system of up to a half passive joints
Adaptive control of unmanned surface vessels matching an optimized reference model
Adaptive Control of Unmanned Surface Vessels Matching an Optimized Reference Model
Neural network based reinforcement learning control of autonomous underwater vehicles with control
Swarm Olfactory Search in Turbulence Environment
Energy Efficient Path Planning of Autonomous Underwater Vehicles for Environment Modeling
Cooperative tracking of multiple agents with uncertain nonlinear dynamics and fixed time delays
Coverage control of multiple ocean vehicles for environment monitoring with energy constraints
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