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多自主水下机器人协同控制李一平，许真珍海洋机器人科学与技术丛书“十三五”国家重点出版
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- 上架时间:2024-06-30 09:38:03
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内容介绍
商品参数
| 多自主水下机器人协同控制 | ||
 |
定价 | 108.00 |
| 出版社 | 科学出版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 出版时间 | 2020年11月 | |
| 开本 | 16开 | |
| 作者 | 李一平，许真珍 著 | |
| 装帧 | 平装 | |
| 页数 | 176 | |
| 字数 | 252000 | |
| ISBN编码 | 9787508858210 | |
内容介绍
《多自主水下机器人协同控制》对多自主水下机器人协同探测过程中涉及的主要控制技术和方法进行系统论述，主要内容包括单体和群体体系结构、队形控制方法、编队搜索策略、任务分配方法、避碰策略、协作导航方法等，通过协同控制仿真实例和湖上试验实例，对相关方法的应用进行介绍。
目录
丛书前言一
丛书前言二
前言
1 绪论 1
1.1 多AUV系统概述 1
1.1.1 多AUV系统的结构 2
1.1.2 多AUV系统的特点 3
1.1.3 多AUV系统的应用前景 3
1.2 多水下机器人系统国内外研究现状 4
1.2.1 多水下机器人系统国外研究现状 4
1.2.2 多AUV系统国内研究现状 6
1.3 多AUV系统的主要挑战 7
1.3.1 弱通信条件 7
1.3.2 探测传感器局限性 8
1.3.3 导航传感器局限性 8
1.4 多AUV系统的水下多目标搜索使命 9
参考文献 10
2 多AUV系统体系结构 11
2.1 多AUV系统体系结构概述 11
2.1.1 AUV群体体系结构概述 11
2.1.2 AUV个体体系结构概述 13
2.1.3 多AUV系统建模方法概述 16
2.2 基于多智能体角色联盟的AUV群体体系结构 18
2.2.1 AUV智能体与角色的关系 18
2.2.2 ARAMM功能结构 19
2.2.3 面向多目标搜索的角色定义 22
2.2.4 ARAMM优势分析 23
2.3 基于智能体思维结构的AUV个体体系结构 24
2.3.1 AMSAU功能结构 24
2.3.2 面向多目标搜索的使命、任务和行为定义 27
2.3.3 AMSAU优势分析 27
2.4 基于面向对象Petri网的角色联盟 28
2.4.1 基于OPN的角色联盟 28
2.4.2 面向多目标搜索的OPN角色联盟实现 30
2.4.3 基于OPN的角色联盟优势分析 35
2.5 仿真实验 35
2.5.1 多AUV体系结构仿真 36
2.5.2 仿真结果 36
2.6 本章小结 38
参考文献 38
3 多AUV队形控制方法 41
3.1 多AUV队形控制方法概述 41
3.2 跟随领航者法队形控制 42
3.2.1 基于运动学模型的队形控制 43
3.2.2 结合动力学特性的队形控制器设计 45
3.2.3 仿真实验 47
3.3 基于状态反馈的多AUV队形控制 51
3.3.1 跟随者状态的判定与应对策略分析 51
3.3.2 多个跟随者状态反馈的有限状态自动机构建 53
3.3.3 仿真实验 56
3.4 队形变换策略 59
3.4.1 形成队形 60
3.4.2 领航者的队形变换指令 61
3.4.3 队形变换过程 62
3.4.4 仿真实验 65
3.5 本章小结 66
参考文献 67
4 多AUV系统编队搜索策略 68
4.1 多AUV系统搜索策略概述 68
4.1.1 模式搜索策略 68
4.1.2 随机搜索策略 69
4.2 编队搜索队形结构 71
4.2.1 编队搜索策略 71
4.2.2 基于大地坐标系的队形结构 72
4.3 基于思维层规划的队形控制方法 74
4.3.1 基于思维层规划的队形控制基本思想 74
4.3.2 队形控制任务规划 75
4.4 队形重规划策略 77
4.4.1 AUV双重标识设计 78
4.4.2 同步搜索的队形重规划策略 79
4.4.3 异步搜索的队形重规划策略 80
4.5 仿真实验 82
4.6 本章小结 84
参考文献 84
5 多AUV任务分配方法 86
5.1 多AUV任务分配方法简介 86
5.2 多AUV多目标优化任务分配方法 87
5.2.1 多目标优化任务分配方法概述 87
5.2.2 蚁群算法在多目标优化应用中存在的问题 88
5.2.3 MACS算法 89
5.2.4 MACS算法求解多目标优化任务分配问题 93
5.2.5 仿真实验 95
5.3 多AUV分布式任务分配方法 98
5.3.1 分布式任务分配方法概述 98
5.3.2 弱通信条件下分布式任务分配的特殊性 99
5.3.3 动态熟人网方法 100
5.3.4 动态熟人网在目标识别任务分配问题中的应用 105
5.3.5 仿真实验 106
5.4 本章小结 112
参考文献 113
6 多AUV系统避碰问题 115
6.1 AUV避碰方法概述 115
6.2 多AUV避碰方法概述 117
6.3 避碰传感器 120
6.4 避碰控制器设计及避碰算法 121
6.4.1 基于模糊逻辑的避碰控制器设计 121
6.4.2 基于人工势场和行为规则的避碰算法 123
6.5 多AUV避碰仿真 126
6.5.1 仿真实验一 126
6.5.2 仿真实验二 127
6.6 本章小结 129
参考文献 130
7 多AUV协作导航方法 131
7.1 多AUV协作导航方法概述 131
7.2 主从式AUV群体导航系统简介 133
7.3 基于移动单信标的协作导航方法 134
7.3.1 多AUV群体导航自主性分析 134
7.3.2 主AUV导航方法 137
7.3.3 从AUV的位置估计 139
7.3.4 仿真实验 141
7.4 基于移动双信标的协作导航方法 144
7.4.1 基于EKF的从AUV位置估计算法 145
7.4.2 仿真实验 148
7.4.3 基于移动双信标的协作导航方法优势分析 152
7.5 本章小结 153
参考文献 153
8 多AUV协同控制仿真及试验 155
8.1 多AUV数字仿真平台 155
8.2 典型场景设计及仿真 156
8.2.1 多AUV队形控制及避碰 156
8.2.2 多AUV协同搜索仿真 158
8.3 多AUV编队试验 160
8.3.1 概述 160
8.3.2 队形控制方法 160
8.3.3 试验条件 161
8.3.4 湖上试验 163
8.3.5 小结 167
参考文献 168
附录 基于运动学的多AUV队形控制器设计(基本队形模型) 169
索引 174
彩图
丛书前言二
前言
1 绪论 1
1.1 多AUV系统概述 1
1.1.1 多AUV系统的结构 2
1.1.2 多AUV系统的特点 3
1.1.3 多AUV系统的应用前景 3
1.2 多水下机器人系统国内外研究现状 4
1.2.1 多水下机器人系统国外研究现状 4
1.2.2 多AUV系统国内研究现状 6
1.3 多AUV系统的主要挑战 7
1.3.1 弱通信条件 7
1.3.2 探测传感器局限性 8
1.3.3 导航传感器局限性 8
1.4 多AUV系统的水下多目标搜索使命 9
参考文献 10
2 多AUV系统体系结构 11
2.1 多AUV系统体系结构概述 11
2.1.1 AUV群体体系结构概述 11
2.1.2 AUV个体体系结构概述 13
2.1.3 多AUV系统建模方法概述 16
2.2 基于多智能体角色联盟的AUV群体体系结构 18
2.2.1 AUV智能体与角色的关系 18
2.2.2 ARAMM功能结构 19
2.2.3 面向多目标搜索的角色定义 22
2.2.4 ARAMM优势分析 23
2.3 基于智能体思维结构的AUV个体体系结构 24
2.3.1 AMSAU功能结构 24
2.3.2 面向多目标搜索的使命、任务和行为定义 27
2.3.3 AMSAU优势分析 27
2.4 基于面向对象Petri网的角色联盟 28
2.4.1 基于OPN的角色联盟 28
2.4.2 面向多目标搜索的OPN角色联盟实现 30
2.4.3 基于OPN的角色联盟优势分析 35
2.5 仿真实验 35
2.5.1 多AUV体系结构仿真 36
2.5.2 仿真结果 36
2.6 本章小结 38
参考文献 38
3 多AUV队形控制方法 41
3.1 多AUV队形控制方法概述 41
3.2 跟随领航者法队形控制 42
3.2.1 基于运动学模型的队形控制 43
3.2.2 结合动力学特性的队形控制器设计 45
3.2.3 仿真实验 47
3.3 基于状态反馈的多AUV队形控制 51
3.3.1 跟随者状态的判定与应对策略分析 51
3.3.2 多个跟随者状态反馈的有限状态自动机构建 53
3.3.3 仿真实验 56
3.4 队形变换策略 59
3.4.1 形成队形 60
3.4.2 领航者的队形变换指令 61
3.4.3 队形变换过程 62
3.4.4 仿真实验 65
3.5 本章小结 66
参考文献 67
4 多AUV系统编队搜索策略 68
4.1 多AUV系统搜索策略概述 68
4.1.1 模式搜索策略 68
4.1.2 随机搜索策略 69
4.2 编队搜索队形结构 71
4.2.1 编队搜索策略 71
4.2.2 基于大地坐标系的队形结构 72
4.3 基于思维层规划的队形控制方法 74
4.3.1 基于思维层规划的队形控制基本思想 74
4.3.2 队形控制任务规划 75
4.4 队形重规划策略 77
4.4.1 AUV双重标识设计 78
4.4.2 同步搜索的队形重规划策略 79
4.4.3 异步搜索的队形重规划策略 80
4.5 仿真实验 82
4.6 本章小结 84
参考文献 84
5 多AUV任务分配方法 86
5.1 多AUV任务分配方法简介 86
5.2 多AUV多目标优化任务分配方法 87
5.2.1 多目标优化任务分配方法概述 87
5.2.2 蚁群算法在多目标优化应用中存在的问题 88
5.2.3 MACS算法 89
5.2.4 MACS算法求解多目标优化任务分配问题 93
5.2.5 仿真实验 95
5.3 多AUV分布式任务分配方法 98
5.3.1 分布式任务分配方法概述 98
5.3.2 弱通信条件下分布式任务分配的特殊性 99
5.3.3 动态熟人网方法 100
5.3.4 动态熟人网在目标识别任务分配问题中的应用 105
5.3.5 仿真实验 106
5.4 本章小结 112
参考文献 113
6 多AUV系统避碰问题 115
6.1 AUV避碰方法概述 115
6.2 多AUV避碰方法概述 117
6.3 避碰传感器 120
6.4 避碰控制器设计及避碰算法 121
6.4.1 基于模糊逻辑的避碰控制器设计 121
6.4.2 基于人工势场和行为规则的避碰算法 123
6.5 多AUV避碰仿真 126
6.5.1 仿真实验一 126
6.5.2 仿真实验二 127
6.6 本章小结 129
参考文献 130
7 多AUV协作导航方法 131
7.1 多AUV协作导航方法概述 131
7.2 主从式AUV群体导航系统简介 133
7.3 基于移动单信标的协作导航方法 134
7.3.1 多AUV群体导航自主性分析 134
7.3.2 主AUV导航方法 137
7.3.3 从AUV的位置估计 139
7.3.4 仿真实验 141
7.4 基于移动双信标的协作导航方法 144
7.4.1 基于EKF的从AUV位置估计算法 145
7.4.2 仿真实验 148
7.4.3 基于移动双信标的协作导航方法优势分析 152
7.5 本章小结 153
参考文献 153
8 多AUV协同控制仿真及试验 155
8.1 多AUV数字仿真平台 155
8.2 典型场景设计及仿真 156
8.2.1 多AUV队形控制及避碰 156
8.2.2 多AUV协同搜索仿真 158
8.3 多AUV编队试验 160
8.3.1 概述 160
8.3.2 队形控制方法 160
8.3.3 试验条件 161
8.3.4 湖上试验 163
8.3.5 小结 167
参考文献 168
附录 基于运动学的多AUV队形控制器设计(基本队形模型) 169
索引 174
彩图