多水下机器人分布式智能控制技术研究

论文摘要

在诸如较大规模的区域海洋学采样、侦察，多异构平台协作作业、高可靠性智能水下机器人（AUV）系统等领域，多水下机器人系统具有单机器人系统不可比拟的优势。本论文主要讨论了多水下机器人分布式协作控制体系结构和相互协调技术，这是解决多水下机器人走向实用化所必须解决的首要问题。 对于面向任务的多AUV系统，控制不仅面临着资源和任务的自动优化分配等松耦合协作，而且必须在硬件能力范围之内实现实时的紧耦合协作。对于松耦合协作，本文试图模拟经济活动中的市场交易现象，将系统的优化计算建立在“市场”框架之上，以解决在通信受限、单个AUV能力受限等条件下的协调问题。不同条件下v-MDTSP类型任务的数值分析表明，基于“边际”代价计算的“市场”框架在通信容错、降低计算复杂度以及系统可扩展性等方面具有很大的优势。通过加入“单件利润”交易方式，使得每个AUV可以获得更多的共享信息，大大提高了“市场”框架的最终优化结果，在绝大部分情况下都明显优于基于遗传算法的集中式控制。作为一种分布式控制方式，“市场”框架在处理不同耦合度，不同时间约束等条件下的复杂协作控制时，实现也更为简单、有效。对于紧耦合协作控制，采用了基于行为的控制方式，以满足那些快节奏、大量数据交换的实施协调作业。两种不同类型的多AUV协作通过基于“技能”概念的S2BHCA控制结构模型来支持：任务层支持松耦合计算，“技能”层支持紧耦合协作。“技能”概念通过在不同的控制层内赋予不同的含义，将这两种不同的控制思想有机链接起来。 为了支持多AUV系统的调试和验证，本文提出一个基于MAS概念的、面向较大规模多AUV系统的、可扩展的分布式仿真环境以及设计了包括两台AUV的海上试验系统。仿真和实验结果表明，“市场”框架和S2BHCA控制结构模型在解决多AUV系统的控制设计与实现方面的具有现实的指导意义。

论文目录

• 第1章 绪论
• 1.1 多水下机器人系统概念及优越性
• 1.2 多水下机器人系统研究现状
• 1.2.1 多水下机器人系统研究的关键技术
• 1.2.2 国内外研究状况
• 1.3 多水下机器人系统分布式智能控制研究
• 1.3.1 多机器人控制系统的评价标准
• 1.3.2 多机器人协调控制的相关研究
• 1.4 论文的主要内容
• 第2章 “市场”框架
• 2.1 来自市场经济活动的启发
• 2.2 “市场”框架
• 2.2.1 “市场”框架的假设
• 2.2.2 问题的描述
• 2.2.3 通过拍卖实现协作
• 2.2.4 任务在交易中的价格
• 2.3 “市场”框架的特性分析
• 2.3.1 “市场”框架收敛性分析
• 2.3.2 多重并发交易
• 2.4 多水下机器人系统控制框架实现
• 2.5 本章小结
• 第3章 水下机器人控制结构及其行为协调
• 3.1 机器人控制体系研究状况
• 3.2 多水下机器人控制是面向任务的
• 3.2.1 任务的耦合度不同
• 3.2.2 任务的层次状结构
• 2BHCA'>3.3 水下机器人控制新结构S²BHCA
• 3.3.1 扩展行为
• 3.3.2 更加“专业”的机器人
• 2BHCA控制结构'>3.3.3 分层的S²BHCA控制结构
• 3.4 应用:远程雷区侦查系统
• 3.4.1 基本行为的实现
• 3.4.2 “技能”实现
• 3.4.3 任务控制层的实现
• 3.4.4 仿真结果
• 3.5 本章小结
• 第4章 “市场”框架下的任务协作
• 4.1 基于“市场”框架的多水下机器人任务协作
• 4.1.1 v-MDTSP类任务
• 4.1.2 v-MDTSP类任务分配详细描述
• 4.1.3 对“市场”框架的仿真分析
• 4.1.4 改进算法
• 4.2 更复杂的多水下机器人协调问题
• 4.2.1 需要多个AUV协作的任务
• 4.2.2 考虑任务完成时间的约束
• 4.3 本章小结
• 第5章 试验环境
• 2A²SE仿真环境'>5.1 M²A²SE仿真环境
• 5.1.1 相关的工作
• 5.1.2 AUV仿真模型
• 5.1.3 基于多智能主体技术的仿真器设计
• 5.1.4 支持交叉开发过程的控制器设计
• 5.2 试验演示系统
• 5.2.1 实验硬件配置
• 5.2.2 实验结果
• 5.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢