CN108829126A - 一种考虑通讯延时的auv集群协调控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的是一种考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法。(1)建立非线性AUV运动学和动力学方程并转化为二阶仿射系统形式；(2)将AUV的连续模型转换为离散模型；(3)获得每个AUV的位置姿态信息和速度信息；(4)AUV集群结构采用领导者‑跟随者类型；(5)利用基于离散时间下的数学模型设计的协调控制协议求得协调后AUV集群中各AUV的姿态和速度；(6)每个AUV都执行步骤(5)后得到相同的位置姿态和速度；(7)将得到位置姿态和速度带入每个AUV的控制器中，计算出每个力和驱动力矩的大小，并输入到执行机构中。本发明能够有效保证在存在通讯延时的AUV集群中航行器的航行轨迹均收敛于期望轨迹。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种水下无人航行器编队的协调控制方法，具体地说是一种适用于水下无人航行器在离散信息条件下考虑通讯延时的AUV集群的协调控制方法。
背景技术
AUV(自主式水下潜器)由于其体积小、自主性高和投放灵活等优点，在众多领域有着广泛的应用，是护航、探测、深海资源开发等应用的重要工具。通过AUV自身的传感器可以感知所在位置和外界环境，完成指定任务。由于单体AUV的传感器的探测范围有限，在大面积的海洋探测，深海目标搜索，海洋地图测绘等复杂的应用中不能很好的完成任务。为了弥补单AUV的物理限制，多AUV进行编队可以合共同完成复杂的任务。多AUV间通过声纳传输信息，以保证AUV之间可以协调配合并保持状态一致。而在深海中声纳会受到实际海况的影响可能发生信息的延时或中断，AUV彼此的状态信息不能及时接收，因此在通讯延时的情况下控制多AUV的一致性就十分重要。
针对AUV集群的一致性控制，较多协调一致性方法仅针对连续时间的条件，如唐会林在文章《不同时变延迟下的多AUV编队协调控制》(发表于2017，计算机测量与控制，第8期)，以及李娟在文章《基于领航者的多AUV协调编队滑模控制》发表于2018，哈尔滨工程大学学报，第二期)中所提出的编队方法均可以使多航行器连续系统达到运动状态一致收敛。但是深海中的AUV间通讯传播只能利用声纳，且其他传感器包括加速器等数据都是离散的信息数据。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够有效保证在存在通讯延时的AUV集群中航行器的航行轨迹均收敛于期望轨迹的考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法。
本发明的目的是这样实现的：
(1)利用反馈线性化方法建立非线性AUV运动学和动力学方程并转化为二阶仿射系统形式；
(2)用直接离散化法将AUV的连续模型转换为离散模型；
(3)由测速仪和陀螺仪获得每个AUV的位置姿态信息和速度信息；
(4)AUV集群结构采用领导者-跟随者类型，领航者均向跟随者发送状态信息，跟随者之间的通讯拓扑图为固定拓扑图；
(5)利用基于离散时间下的数学模型设计的协调控制协议求得协调后AUV集群中各AUV的姿态和速度；
(6)每个AUV都执行上述步骤(5)后得到相同的位置姿态和速度；
(7)将得到位置姿态和速度带入每个AUV的控制器中，计算出每个执行机构的驱动力和驱动力矩的大小，并将控制量输入到执行机构中相应的驱动装置。
本发明还可以包括：
1.所述建立的非线性运动学和动力学模型为：
其中代表了位置与欧拉角的状态向量，代表AUV的速度状态向量，I为单位矩阵，M-1为惯性矩阵的逆矩阵，J(η)，W(v)为科氏向心矩阵与阻尼矩阵之和，γ(ξ)为系数矩阵，uτ控制量；
将AUV的非线性模型表示为仿射系统：
μ＝r(ξ)
其中，ξ＝[ηΤ,vΤ]Τ， r(ξ)＝η。
2.所述离散模型为：
vi[k+1]＝vi[k]+Tui[k]
其中变换坐标为：
x＝[r1(ξ) r2(ξ) r3(ξ) r4(ξ) r5(ξ)]
v＝[Lpr1(ξ) Lpr2(ξ) Lpr3(ξ) Lpr4(ξ) Lpr5(ξ)]
Lp为函数p(ξ)的李导数，i＝1,2,...,n，k代表离散时间指数，T代表采样周期， 分别代表第i个AUV在时间t＝KT时刻的位置向量和速度向量；是在时间t＝KT时刻基于零阶保持器的控制输入；
输入为ui＝Τ(ξ)+Γ(ξ)uτ，其中Τ(ξ)和Γ(ξ)表达如下：
3.所述基于离散时间下的数学模型设计的协调控制协议的协调控制方法为：
其中，最小延时时间τ0＞0，满足T-τij(k)＞τ0，τij(k)为通讯延时时间姿态控制增益参数满足速度控制增益参数满足周期T＜1/2，aij(k)，bij(k)分别是领航者周围AUV的位置和速度拓扑图所对应邻接矩阵中元素，分别是领航者与跟随者之间的位置和速度拓扑图所对应邻接矩阵中元素，x0(k)，v0(k)分别为领航者的位置状态向量和速度状态向量。
4.将得到位置姿态和速度带入每个AUV的控制器中，计算出每个执行机构的驱动力和驱动力矩的大小为：
uτi(k)＝Γ-1(xi(k))[ui(k)-T(xi(k))]。
其中，Γ-1为矩阵Γ的逆矩阵。
为了解决在离散信息条件下AUV集群的协调控制问题，本发明提出了一种在考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法。本发明提供的是一种在离散信息条件下的协调控制方法，能够有效保证在存在通讯延时的AUV集群中航行器的航行轨迹均收敛于期望轨迹。
在深海环境中，AUV之间的姿态与速度信息只能依靠声纳传输，但是载体中的各个传感器以及声纳传播的信息数据均是离散的采样信息，这使得传统的编队控制方法不能直接解决实际工程问题。因而用于水下无人航行器在连续时间的协调一致方法无法在离散信息条件下得到良好的应用。
本发明方法可以有效解决水下无人航行器在离散信息条件下的集群控制问题。考虑了水下无人航行器传输信息可能存在延时的特点，设计了考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法，求得协调后每个AUV的位置姿态和速度，将得到位置姿态和速度带入每个AUV的控制器中计算出每个执行机构的驱动力和驱动力矩的大小，并将控制量输入到执行机构中相应的驱动装置，可以保证AUV集群中各航行器的航行轨迹均收敛于期望轨迹。
附图说明
图1是离散信息条件下考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法流程示意图；
图2是AUV集群中各AUV的通讯关系图；
图3是AUV集群在收敛过程中各个成员的东向方向的位置变化情况图；
图4是AUV集群在收敛过程中各个成员的北向方向的位置变化情况图；
图5是AUV集群在收敛过程中各个成员的深度方向的位置变化情况图；
图6是AUV集群在收敛过程中各个成员的纵摇角的角度变化情况图；
图7是AUV集群在收敛过程中各个成员的首摇角的角度变化情况图；
图8是AUV集群在收敛过程中各个成员的纵荡速度变化情况图；
图9是AUV集群在收敛过程中各个成员的横荡速度变化情况图；
图10是AUV集群在收敛过程中各个成员的垂荡速度变化情况图；
图11是AUV集群在收敛过程中各个成员的纵摇角速度变化情况图；
图12是AUV集群在收敛过程中各个成员的首摇角速度变化情况图；
图13是AUV集群的三维轨迹图。
具体实施方式
下面举例对本发明做更详细的描述。
本发明的主要目的是针对水下传输离散信息的特点，以及存在自然环境干扰的时传输信息可能存在延时的特点，在离散信息条件下的协调控制方法步骤如下：首先利用反馈线性化方法建立非线性AUV运动学和动力学方程并转化为二阶仿射系统形式；其次用直接离散化法将AUV的连续模型转换为离散模型。然后每个AUV位置姿态信息和速度信息由测速仪和陀螺仪获得。由于领航者装备更精准的传感器，集群结构采用领导者-跟随者类型，领航者均向跟随者发送自身的位置姿态信息和速度信息，而跟随者之间通讯方式固定。基于离散时间下的数学模型设计的协调控制协议求得协调后AUV集群中各AUV姿态和速度；每个AUV都执行求解协调后的各AUV姿态和速度步骤后可得到相同的位置姿态和速度；最后将得到位置姿态和速度带入每个AUV的控制器中，计算出每个执行机构的驱动力和驱动力矩的大小，并将控制量输入到执行机构中相应的驱动装置。
(1)将AUV的非线性耦合运动学方程和动力学方程转化为二阶仿射系统形式：
运动学方程：
其中代表了位置与欧拉角的状态向量，是从运动坐标转换到固定坐标的Jacobian矩阵。其中转换矩阵J1(η1)和J2(η2)表达如下：
动力学坐标：
其中，代表AUV的速度状态向量。矩阵M,C(v)和D(v)分别代表惯性矩阵，科氏向心矩阵和阻尼矩阵。g(η)是由重力和浮力一同作用所引起的力与力矩。τ是控制输入。
本发明所涉及的AUV模型在水平面和纵平面是对称结构。这意味着惯性矩阵M是对称矩阵，科氏向心矩阵C(v)是反对称矩阵。并且设定重心和浮心重合，所以g(η)为零。
其中,
其中,
D(v)＝-diag{Xu,Yv,Zw,Mq,Nr} (7)
动力学方程可以改写为：
其中，uτ＝[Tu,Tv,Tw,δs,δr]是表示利与方向舵角，γ(ξ)表示如下：
其中，上述参数可以参考文献(Fossen TI.Handbook of Marine Craft Hydrodynamics andMotion Control,2011)。
将公式(1)和(8)可以写为：
因此可以将AUV的非线性模型表示为仿射系统：
其中，ξ＝[ηΤ,vΤ]Τ，r(ξ)＝η。
(2)利用反馈线性化方法将耦合的非线性AUV运动学和动力学方程转化为二阶积分形式。结合公式(11)中的qij(ξ)，并利用李导数的性质，可以求出矩阵Γ(ξ)，表示如下：
根据公式(11)可以计算出具体的qij(ξ)，得出Γ(ξ)为非奇异矩阵，因此系统的相对阶为：
ρ1＝2,ρ2＝2,ρ3＝2,ρ4＝2,ρ5＝2 (13)
因此，该系统的相对阶之和为ρ1+ρ2+ρ3+ρ4+ρ5＝10，与系统维数相同，可知AUV的非线性系统可以进行反馈线性化。取变换坐标为：
设新系统的输入为ui＝Τ(ξ)+Γ(ξ)uτ，其中Τ(ξ)如下：
结合公式(14)(15)，可以得出AUV的标准二阶积分形式的反馈线性化动态模型：
其中，
(3)由于AUV在水下测量和通讯都是以固定采样周期下获得的，信息数据都是离散的，因此需要考虑AUV的离散动态模型。确定最小延时时间τ0＞0，满足T-τij(k)＞τ0。通过直接离散化的方法将考虑通讯延时的AUV的连续模型转换为离散模型：
其中，i＝1,2,...,n，k代表离散时间指数，T代表采样周期，分别代表第i个AUV在时间t＝KT时刻的位置向量和速度向量。τij(k)为随机的时变延时量。是在时间t＝KT时刻基于零阶保持器的控制输入。
(4)确保姿态控制增益参数满足速度控制增益参数满足周期T＜1/2。提出以下航行器协同控制律，能够保证AUV集群中各航行器在通讯存在延时的条件下位置和速度均收敛一致，表达如下：
式中，x0(k)为领航者姿态向量，v0(k)为领航者速度向量，aij(k)，bij(k)分别是领航者周围AUV的位置和速度拓扑图所对应邻接矩阵中元素，分别是领航者与跟随者之间的位置和速度拓扑图所对应邻接矩阵中元素。
(5)求得协调后AUV集群中各航行器的姿态和速度，每个AUV都执行上述步骤后可得到相同的位置姿态和速度，将得到相同的位置姿态和速度带入每个AUV的控制器中，计算出每个执行机构的驱动力和驱动力矩的大小为：
uτi(k)＝Γ-1(xi(k))[ui(k)-T(xi(k))]
(6)求出每个AUV的各个执行机构的驱动力和驱动力矩的大小，并将控制量输入到执行机构中相应的驱动装置。
利用Matlab仿真软件以证明本发明的有效性。在Matlab仿真软件中建立水下无人航行器的非线性模型，并将其转化为二阶仿射系统。设定初始条件，以及期望轨迹，进行试验仿真。
Matlab仿真条件设置如下：
设领航者位置初始值为x0＝(0,0,0,-π/20,π/2)，速度初始值为v0＝(0.1,0,0,0,0)，跟随者初位置xi(0)任意分布在[0,20]区间，yi(0)任意分布在[0,20]区间，zi(0)任意分布在[-10,10]区间，θi(0)任意分布[-π/18,π/18]区间，ψi(0)任意分布在[0,π]区间，初始速度向量均为0。设最小延时时间为τ0＝0.1s，位置和速度的控制器增益分别为α1＝0.004，α2＝0.08，满足步骤(4)中不等式。仿真曲线如下：
仿真结果：
基于上述仿真条件的设置，以及通过Matlab仿真软件对所发明方法的编写，经过仿真可以得到如图3到图13的仿真实验结果，其中AUV0为领航者，其他AUV为跟随者。图3至图7为AUV集群在收敛过程中各个成员的姿态变化情况，在存在通讯延时的条件下，各AUV的姿态均可以稳定并收敛保持相同的姿态持续运动。图8至图12为AUV集群在收敛过程中的速度变化情况，各AUV的速度状态也能保持收敛并且趋于稳定。图13是AUV集群的三维轨迹图。
根据图3至图7的仿真图说明，本发明所提出的在离散信息条件下考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法可以保证各AUV的姿态状态均一致收敛；根据图8至图12的仿真图说明，各个AUV的速度状态均一致收敛；根据图13的仿真图说明，领航者可以按期望轨迹航行，且跟随者收敛于领航者运动轨迹。可以看出，本发明所提出的在离散采样信息条件下考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法能够有效的使领航者与跟随者状态均收敛且趋于稳定，航行轨迹均收敛于期望轨迹。
Claims (5)
1.一种考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法，其特征是：
(1)利用反馈线性化方法建立非线性AUV运动学和动力学方程并转化为二阶仿射系统形式；
(2)用直接离散化法将AUV的连续模型转换为离散模型；
(3)由测速仪和陀螺仪获得每个AUV的位置姿态信息和速度信息；
(4)AUV集群结构采用领导者-跟随者类型，领航者均向跟随者发送状态信息，跟随者之间的通讯拓扑图为固定拓扑图；
(5)利用基于离散时间下的数学模型设计的协调控制协议求得协调后AUV集群中各AUV的姿态和速度；
(6)每个AUV都执行上述步骤(5)后得到相同的位置姿态和速度；
(7)将得到位置姿态和速度带入每个AUV的控制器中，计算出每个执行机构的驱动力和驱动力矩的大小，并将控制量输入到执行机构中相应的驱动装置。
2.根据权利要求1所述的考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法，其特征是所述建立的非线性运动学和动力学模型为：
其中代表了位置与欧拉角的状态向量，代表AUV的速度状态向量，I为单位矩阵，M-1为惯性矩阵的逆矩阵，J(η)，W(v)为科氏向心矩阵与阻尼矩阵之和，γ(ξ)为系数矩阵，uτ控制量；
将AUV的非线性模型表示为仿射系统：
μ＝r(ξ)
其中，ξ＝[ηΤ,vΤ]Τ， r(ξ)＝η。
3.根据权利要求2所述的考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法，其特征是所述离散模型为：
vi[k+1]＝vi[k]+Tui[k]
其中变换坐标为：
x＝[r1(ξ) r2(ξ) r3(ξ) r4(ξ) r5(ξ)]
v＝[Lpr1(ξ) Lpr2(ξ) Lpr3(ξ) Lpr4(ξ) Lpr5(ξ)]
Lp为函数p(ξ)的李导数，i＝1,2,...,n，k代表离散时间指数，T代表采样周期， 分别代表第i个AUV在时间t＝KT时刻的位置向量和速度向量；是在时间t＝KT时刻基于零阶保持器的控制输入；
输入为ui＝Τ(ξ)+Γ(ξ)uτ，其中Τ(ξ)和Γ(ξ)表达如下：
4.根据权利要求3所述的考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法，其特征是所述基于离散时间下的数学模型设计的协调控制协议的协调控制方法为：
其中，最小延时时间τ0＞0，满足T-τij(k)＞τ0，τij(k)为通讯延时时间姿态控制增益参数满足速度控制增益参数满足周期T＜1/2，aij(k)，bij(k)分别是领航者周围AUV的位置和速度拓扑图所对应邻接矩阵中元素，分别是领航者与跟随者之间的位置和速度拓扑图所对应邻接矩阵中元素，x0(k)，v0(k)分别为领航者的位置状态向量和速度状态向量。
5.根据权利要求4所述的考虑通讯延时的AUV集群协调控制方法，其特征是将得到位置姿态和速度带入每个AUV的控制器中，计算出每个执行机构的驱动力和驱动力矩的大小为：
uτi(k)＝Γ-1(xi(k))[ui(k)-T(xi(k))]。
其中，Γ-1为矩阵Γ的逆矩阵。
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