本项目以多水下机器人对未知环境编队搜索为研究背景,针对水声通信的特点,借鉴无线传感器网络理论和技术,解决多水下机器人之间有效通信问题,保证水下机器人安全、可靠地进行信息交互;通过分析水下机器人运动特性,建立水下机器人运动模型,充分考虑水声通信的时延、偶然失效等特点,在水下机器人运动能力约束条件下,采用复杂系统的稳定性理论和图论相关知识,分析多水下机器人队形控制的稳定性,探索通信策略与多水下机器人稳定控制之间的相互关系,得到多水下机器人队形控制的稳定性条件;通过构造水下通信链路实现虚拟信息素的交互方法,基于环境局部感知及有限通信能力,借鉴生物系统任务分配方法,解决多水下机器人协同问题。本项目的研究成果为多水下机器人的实用化提供理论方法和技术基础,对提高我国海洋开发及海上防卫能力具有重要意义。
Multiple AUVs;Coordination mechanism;Stability analysis;Task assign;
针对水下特殊工作环境给多水下机器人系统的研究和设计带来的问题,本项目研究了弱通信条件下多水下机器人的协同控制方法。尽管已经有许多良好通信条件下的多机器人协同算法,但是这些算法并不适合多水下机器人系统。本课题取得了如下成果 1)提出了一种基于节点连通度的水下机器人通信网络自维护分簇算法。采用了基于分簇的拓扑控制方法,将分簇过程分为簇的形成和维护阶段。该算法产生的K网络拓扑有效地延长了网络的生存周期,形成了稳定的簇结构。 2)提出了一种适合水下机器人通信网络的基于分簇结构的节能路由协议。基于分簇的网络拓扑结构,引入前向簇头和前向网关的概念,减少了路由查找过程中不必要节点,保证网络的能量消耗均衡。 3)提出了一种基于分簇结构的节能动态MAC层协议。该协议在分簇结构MAC协议的基础上,结合S-MAC协议监听和睡眠调度的不足,引入了动态监听和动态占空比机制,使得机器人在数据传输时能够适应数据流量的变化,自动调整监听、睡眠周期和占空比,增大网络的吞吐量。 4)提出了通信时延和通信失效情况下的编队控制方法,证明并给出了系统稳定的约束条件,该条件可用于验证不同情况下编队系统的稳定性,也为弱通信条件下多水下机器人编队稳定性研究提供理论基础。 5)提出了一种弱通信条件下多水下机器人编队控制方法,并结合水下机器人的动力学特性,给出了编队系统的稳定性条件,有效解决了通信延迟和通信失效下的多水下机器人编队控制问题。 6)提出了一种弱通信条件下多水下机器人协同控制方法,结合水下机器人的局部感知和有限通信,实现了水下机器人编队式搜索和涌现式梯度跟踪的协作目标搜索过程,提高水下机器人对复杂环境的适应能力和完成任务的效率。 7)提出了一种仿生多水下机器人协作策略,将生物交哺行为引入到多水下机器人工作过程中,通过模型求解分析水下机器人的任务分配情况和系统性能,Monte Carlo模拟验证模型的正确性和该仿生协作策略的优越性。