CN113342016B - 基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法和系统，该方法包括由跟随者i和领航者0的队列，领航者的位姿固定，所述方法包括：根据跟随者i的状态测量误差，判断其相对应的动态触发函数的值是否大于0，如果是，则跟随者i向其邻居广播在当前触发时刻的状态信息，并更新控制律；反之，则跟随者i与其邻居之间的通讯断开，并保持上一触发时刻的控制律不变。本发明能够基于事件触发的控制方法对自主式水下机器人进行一致性协同控制，同时抵抗一定程度的外界干扰。

Description

基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法和系统

技术领域

本发明涉及自主式水下机器人控制技术领域，特别是关于一种基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法和系统。

背景技术

随着海洋资源争夺的日益激烈，自主式水下机器人(英文简称为AUV)的智能化研究引发了众多学者的研究关注。在一些特殊的场合中，单个自主式水下机器人因其功能的单一性，以及承载空间有限无法携带大量配置等原因，无法完成某些指定任务，如：对某一指定区域进行监测、海底测绘、复杂的战术进攻围捕等。因此，多自主式水下机器人协同系统的研究日益重要。

现有的自主式水下机器人协同控制方法在复杂的动态洋流环境中存在明显的不足：1)在水下普遍采用水声通讯，水声通讯能耗大，连续通讯对只能携带定量能源的自主式水下机器人来说是不小的损耗。2)水下环境复杂，类似暗礁、水下生物、洋流等很容易造成自主式水下机器人的丢失。大多数控制算法仅依靠领航者信息，一旦领航者失效或丢失，队形将完全被破坏。3)目前基于模型预测控制算法的需要的计算时间长，无法适应水下复杂的变化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法和系统，其能够基于事件触发的控制方法对自主式水下机器人进行一致性协同控制，同时抵抗一定程度的外界干扰。

为实现上述目的，本发明提供一种基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法，该方法包括由跟随者i和领航者0的队列，领航者的位姿固定，所述方法包括：根据跟随者i的状态测量误差，判断其相对应的动态触发函数的值是否大于0，如果是，则跟随者i向其邻居广播在当前触发时刻的状态信息，并更新控制律；反之，则跟随者i与其邻居之间的通讯断开，并保持上一触发时刻的控制律不变。

进一步地，跟随者i的状态测量误差表示为e_i(t)＝σ_ic(tk_i)-σ_ic(t)，跟随者i的动态触发函数f_i(t,e_i(t))描述为式(1)：

式中：

σ_ic(tk_i)＝σ_i(tk_i)-σ₀+d_i0 (5)

σ_jc(tk_j)＝σ_j(tk_j)-σ₀+d_j0 (6)

i＝1,…N，σ_i(tk_i)表示σ_i(t)最新的广播信息，σ_j(tk_j)表示σ_j(t)最新的广播信息，d_i0表示跟随者i与领航者0之间期望的位姿，σ₀＝η₀表示领航者0的固定状态信息，σ_ic(t)表示指跟随者i与领航者0之间参考信号的编队误差，β_i＞0，1＞μ_i＞0，1＞α＞0，

1＞Q＞0，a_i0表示跟随者i与领航者0之间的通信联通状态，

表示跟随者i之间通信形成的无向联通图G＝(V,ε,A)的顶点i的邻居个数，V＝{1,2,···,N}表示跟随者被抽象成顶点集，

表示跟随者之间的通信被抽象成边集，A＝[a_ij]∈R^N×N表示相邻跟随者之间的通信联通状态的邻接矩阵，a_ij表示跟随者i与跟随者j之间的通信状态。

进一步地，所述更新控制律的步骤包括利用控制器τ_i，更新跟随者i的位置η_i(t)和速度

其方法具体包括：

式中，M_i(·)表示跟随者i的惯性矩阵，

表示跟随者i在时刻t的参考信号σ_i(t)的一阶导数，x_i(t)、y_i(t)、z_i(t)、θ_i(t)和ψ_i(t)分别表示跟随者i在时刻t的纵向轴位移、横向轴位移、距离水面的高度、纵倾角和航向角，C_i(·)表示跟随者i的科氏及向心力矩阵，D_i(·)表示跟随者i的阻尼矩阵，u_i(t)、v_i(t)、w_i(t)、q_i(t)、r_i(t)分别表示由惯性导航传感器采集到的跟随者i在时刻t的纵向速度、侧向速度、垂向速度、纵向角速度、横滚角速度，g_i(·)表示跟随者i的回复力向量，S_i为滑模变量，S_i＝ξ_i(t)-σ_i(t)，ξ_i(t)描述为式(8)，∈_i＞b_i，k_i＞0；

进一步地，a_i0通过将领航者0与跟随者i之间通信形成的拓扑结构描述为有向联通图

而获得，其中，

表示领航者0与跟随者i被抽象成的顶点集，

表示该顶点集的两个顶点之间的通信被抽象成的边集，且领航者0对应的顶点为

的生成树的根，领航者0与跟随者i之间的通信状态设置成牵引矩阵(10)：

式中，当领航者0与跟随者i之间可以相互通信时，a_i0＝1，否则a_i0＝0。

进一步地，采用拉普拉斯矩阵描述跟随者之间的通信关系L＝[l_ij]∈R^N×N，l_ij描述为式(11)：

若a_ij＝1，跟随者i与跟随者j之间存在通信，否则a_ij＝0。

本发明实施例还提供一种基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制系统，该系统包括由跟随者i和领航者0的队列，领航者0的位姿固定，每一所述跟随者i包括机器人本体及装设在机器人本体上的状态信息感应器、通信设备、动态触发单元、计算单元和驱动单元，其中：所述状态信息感应器用于采集所述机器人的状态信息，所述通信设备用于收发信息，所述动态触发单元用于根据跟随者i的状态测量误差，判断其相对应的动态触发函数的值是否大于0，并在判定为“是”的情形下，触发所述通信设备在当前触发时刻向其邻居广播在当前触发时刻的状态信息，所述计算单元用于更新控制律，在判定为“否”的情形下，跟随者i与其邻居之间的通讯断开，并保持上一触发时刻的控制律不变，所述驱动单元用于根据所述控制律控制机器人本体多维度连续运动。

进一步地，跟随者i的状态测量误差表示为e_i(t)＝σ_ic(tk_i)-σ_ic(t)，跟随者i的动态触发函数f_i(t,e_i(t))描述为式(1)：

式中：

σ_ic(tk_i)＝σ_i(tk_i)-σ₀+d_i0 (5)

σ_jc(tk_j)＝σ_j(tk_j)-σ₀+d_j0 (6)

i＝1,…N，σ_i(tk_i)表示σ_i(t)最新的广播信息，σ_j(tk_j)表示σ_j(t)最新的广播信息，d_i0表示跟随者i与领航者0之间期望的位姿，σ₀＝η₀表示领航者0的固定状态信息，σ_ic(t)表示指跟随者i与领航者0之间参考信号的编队误差，β_i＞0，1＞μ_i＞0，1＞α＞0，

1＞Q＞0，a_i0表示跟随者i与领航者0之间的通信联通状态，

表示跟随者i之间通信形成的无向联通图G＝(V,ε,A)的顶点i的邻居个数，V＝{1,2,···,N}表示跟随者被抽象成顶点集，

表示跟随者之间的通信被抽象成边集，A＝[a_ij]∈R^N×N表示相邻跟随者之间的通信联通状态的邻接矩阵，a_ij表示跟随者i与跟随者j之间的通信状态。

进一步地，所述更新控制律的步骤包括利用控制器τ_i，更新跟随者i的位置η_i(t)和速度

其方法具体包括：

式中，式中，M_i(·)表示跟随者i的惯性矩阵，

表示跟随者i在时刻t的参考信号σ_i(t)的一阶导数，x_i(t)、y_i(t)、z_i(t)、θ_i(t)和ψ_i(t)分别表示跟随者i在时刻t的纵向轴位移、横向轴位移、距离水面的高度、纵倾角和航向角，C_i(·)表示跟随者i的科氏及向心力矩阵，D_i(·)表示跟随者i的阻尼矩阵，u_i(t)、v_i(t)、w_i(t)、q_i(t)、r_i(t)分别表示由惯性导航传感器采集到的跟随者i在时刻t的纵向速度、侧向速度、垂向速度、纵向角速度、横滚角速度，g_i(·)表示跟随者i的回复力向量，S_i为滑模变量，S_i＝ξ_i(t)-σ_i(t)，ξ_i(t)描述为式(8)，∈_i＞b_i，k_i＞0；

进一步地，a_i0通过将领航者0与跟随者i之间通信形成的拓扑结构描述为有向联通图

而获得，其中，

表示领航者0与跟随者i被抽象成的顶点集，

表示该顶点集的两个顶点之间的通信被抽象成的边集，且领航者0对应的顶点为

的生成树的根，领航者0与跟随者i之间的通信状态设置成牵引矩阵(10)：

式中，当领航者0与跟随者i之间可以相互通信时，a_i0＝1，否则a_i0＝0。

进一步地，采用拉普拉斯矩阵描述跟随者之间的通信关系L＝[l_ij]∈R^N×N，l_ij描述为式(11)：

若a_ij＝1，跟随者i与跟随者j之间存在通信，否则a_ij＝0。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：本发明方法使用分布式动态事件触发控制进行协同控制，可以显著减小跟随者之间的通信量，降低能源消耗；采用辅助变量简化控制系统，采用滑模控制来排除外界干扰。

附图说明

图1为本发明实施例提供的描述自主式水下机器人运动的两个参考坐标系。

图2是本发明实施例提供的触发控制流程图。

图3是本发明实施例提供的自主式水下机器人触发控制系统结构框架图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法包括由多个自主式水下机器人形成队列，每一个自主水下机器人自身携带能源和推进装置、不需要人工干预、自主航行控制、自主执行作业任务。优选地，每一个自主式水下机器人包括机器人本体以及装设在机器人本体上的、水下通信设备、动态触发单元、计算单元和驱动单元，其中：所述状态信息感应器用于采集所述机器人的状态信息，所述状态信息感应器可以是深度计和惯性导航传感器，深度计用于获取机器人本体距离水面的高度。惯性导航传感器用于获取机器人本体的速度信息和位置信息。当然，也可以根据实际需求，增加或更换为可在水下运行的其它传感设备。所述通信设备用于收发信息，所述动态触发单元用于根据跟随者i的状态测量误差，判断其相对应的动态触发函数的值是否大于0，并在判定为“是”的情形下，触发所述通信设备在当前触发时刻向其邻居广播在当前触发时刻的状态信息，所述计算单元用于更新控制律，在判定为“否”的情形下，跟随者i与其邻居之间的通讯断开，并保持上一触发时刻的控制律不变，所述驱动单元用于根据所述控制律控制机器人本体多维度连续运动。

队列中设置一个领航者和N个跟随者。领航者的位姿固定，且编号记为“0”，跟随者的编号记为i＝1,…N。每个自主式水下机器人不考虑横滚运动的影响，领航者对每一个跟随者广播自己的位置信息，领航者不受跟随者的状态影响，跟随者之间的通信形成拓扑结构，领航者与跟随者之间的通信也形成拓扑结构。

本发明实施例提供的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法包括：

根据跟随者i的状态测量误差，判断其相对应的动态触发函数的值是否大于0，如果是，则跟随者i向其邻居广播在当前触发时刻的状态信息，并更新控制律；反之，则跟随者i与其邻居之间的通讯断开，并保持上一触发时刻的控制律不变。

在一个实施例中，跟随者之间通信形成的拓扑结构采用无向联通图进行描述，比如：无向联通图G＝(V,ε,A)，其中，V＝{1,2,···,N}表示跟随者被抽象成顶点集，

表示跟随者之间的通信被抽象成边集，A＝[a_ij]∈R^N×N表示相邻跟随者之间的通信联通状态的邻接矩阵，当(j,i)∈ε时，a_ij＞0，否则a_ij＝0。于是，在G中，关联于同一条边的两个顶点互为邻居，一般用符号

表示顶点i的邻居个数，又被称为顶点i的度。度矩阵用于描述与跟随者i相连接的跟随者的数量，可以定义为D＝[d_ij]∈R^N×N，当i＝j,d_ij＝|N_i|；否则，i≠j,d_ij＝0。拉普拉斯矩阵用于描述跟随者之间的通信关系可以定义为L＝[l_ij]∈R^N×N，具体定义为L＝D-A，并且，l_ij可以描述为式(11)：

若a_ij＝1，跟随者i与跟随者j之间存在通信；a_ij＝0，则两者不存在通信。

在一个实施例中，领航者与跟随者之间通信形成的拓扑结构采用有向联通图进行描述，比如：有向联通图

其中，

表示领航者与跟随者被抽象成顶点集，

表示两个顶点之间的通信被抽象成边集。其中，

至少存在一个生成树，且领航者对应的顶点是该树的根，通过生成树，能够保证每个跟随者能获得领航者的状态信息。

将领航者与跟随者之间的通信状态设置成牵引矩阵(10)：

式中，当跟随者i与领航者0之间可以相互通信时，a_i0＝1；否则a_i0＝0。

在一个实施例中，动态触发函数以及更新控制律时使用的控制器的获得方法具体包括：

步骤1，分析跟随者i的运动学动力学特征，建立自主式水下机器人的状态方程。

定义描述自主式水下机器人运动的两个参考坐标系：地面坐标系和载体坐标系。地面坐标系固定于地面，载体坐标系则固定于自主式水下机器人本体，随自主式水下机器人以任何形式移动。

例如：如图1所示，E-abc表示固定于地面的地面坐标系，O-xyz表示固定于自主式水下机器人的载体坐标系，地面坐标系与载体坐标系之间的转换关系可由自主式水下机器人的运动学方程(12)反映：

跟随者i的动力学方程描述为式(13)：

其中：Θ_i(t)＝[θ_i(t),ψ_i(t)]^T表示跟随者i在时刻t在地面坐标系下的姿态角。定义cosψ_i(t)＝cψ，sinψ_i(t)＝sψ，cosθ_i(t)＝cθ，sinθ_i(t)＝sθ，J₁(Θ_i(t))为线速度从载体坐标系到地面坐标系的转换矩阵；J₂(Θ_i(t))为角速度从载体坐标系到地面坐标系的转换矩阵；M_i(·)表示跟随者i的惯性矩阵，C_i(·)表示跟随者i的科氏及向心力矩阵，D_i(·)表示跟随者i的阻尼矩阵，g_i(·)表示跟随者i的回复力向量，

为

的一阶导数，

u_i(t)、v_i(t)、w_i(t)、q_i(t)、r_i(t)分别表示载体坐标系下跟随者i在时刻t的纵向速度u_i、侧向速度v_i、垂向速度w_i、纵向角速度q_i、航向角速度r_i，τ_i(t)为跟随者i在时刻t的输入，

为有界扰动，

b为干扰的上界值，

为η_i(t)的一阶导数，η_i(t)＝[x_i(t),y_i(t),z_i(t),θ_i(t),ψ_i(t)]^T表示跟随者i在触发时刻在地面坐标系下的位姿坐标，也作为向邻居传输此刻的状态信息；x_i(t)、y_i(t)、z_i(t)、θ_i(t)和ψ_i(t)分别表示地面坐标系下跟随者i在时刻t的纵向轴位移、横向轴位移、距离水面的高度、纵倾角和航向角，x_i(t)、y_i(t)由惯性导航传感器采集获得；z_i(t)为垂向轴位移，以垂直向下为z轴的正方向，即深度计用于获取机器人本体距离水面的高度。

g_i(Θ_i(t))＝[(F-T)sθ,0,-(F-T)cθ,0,0]^T

式中，M_A为水动力附加质量矩阵；M_RB为刚体质量与惯性矩阵；

是刚体向心力矩阵，

是附加质量惯性矩阵M_A引起的科氏力矩阵；m_i为跟随者i的质量；I_y、I_z为跟随者i分别绕y轴、z轴的转动惯量；

与跟随者i的长度的3次方成正比，

均为为跟随者i的水动力参数，F是跟随者i自身受到的重力；T是跟随者i的所受浮力。

步骤2，设置辅助变量、参数信号以及滑模控制器，其中，辅助变量用于简化控制器与动态事件触发的设计，滑模控制器用于使辅助变量趋近于参考信号。

具体地，辅助变量表示为ξ_i(t)，其描述为式(8)：

式中，η_i(t)的物理意义与上文出现的η相同，同样地，

的物理意义与上文出现的

相同，γ为辅助变量的设计参数，影响自主式水下机器人的位置与速度的收敛速率，γ＞0。

跟随者i在时刻t的参考信号σ_i(t)的导数表示为

其描述为式(9)：

式中：σ_ic(tk_i)指跟随者i与领航者0之间参考信号的编队误差，其表示为式(5)；σ_jc(tk_j)指跟随者j与领航者0之间参考信号的编队误差，其表示为式(6)；

σ_ic(tk_i)＝σ_i(tk_i)-σ₀+d_i0 (5)

σ_jc(tk_j)＝σ_j(tk_j)-σ₀+d_j0 (6)

a_ij表示跟随者i与跟随者j之间的通信联通状态，a_i0表示跟随者i与领航者0之间的通信联通状态，σ_i(tk_i)表示σ_i(t)最新的广播信息，σ_j(tk_j)表示σ_j(t)最新的广播信息，d_i0∈R^5×1表示跟随者i与领航者0之间期望的位姿，σ₀＝η₀表示领航者0的固定状态信息。

针对系统外部存在干扰的情况，控制器采用了滑模控制，由于滑模控制具有一定的鲁棒性，可以抵抗一定程度的外界干扰。因此，控制器表示为τ_i，其描述为式(11)，所述更新控制律的步骤包括利用控制器τ_i(t)，更新跟随者i的位置η_i(t)和速度

式中，M_i(·)表示跟随者i的惯性矩阵，

表示跟随者i在时刻t的参考信号σ_i(t)的一阶导数，

表示跟随者i在时刻t在地面坐标系下的位姿坐标η_i(t)＝[x_i(t),y_i(t),z_i(t),θ_i(t),ψ_i(t)]^T的一阶导数，x_i(t)、y_i(t)、z_i(t)、θ_i(t)和ψ_i(t)分别表示跟随者i在时刻t的纵向轴位移、横向轴位移、距离水面的高度、纵倾角和航向角，C_i(·)表示跟随者i的科氏及向心力矩阵，D_i(·)表示跟随者i的阻尼矩阵，

为

u_i(t)、v_i(t)、w_i(t)、q_i(t)、r_i(t)分别表示由惯性导航传感器采集到的跟随者i在时刻t的纵向速度、侧向速度、垂向速度、纵向角速度、航向角速度，g_i(·)表示跟随者i的回复力向量，S_i为滑模变量，S_i＝ξ_i(t)-σ_i(t)，ξ_i(t)描述为式(8)，∈_i＞b_i，k_i＞0，sgn(·)表示为如下的sgn函数：

于是，τ_i(t)将原系统转化为只含滑模变量的新系统

在另外一个实施例中，还可以将控制器τ_i(t)描述为：

其中k是控制增益；

表示代理i上最后一次触发/发布的数据(例如，状态和输出)。

当然，也可以根据实际情况选择本领域公知的其它控制器。

步骤3，结合图2和图3，选定动态触发单元计算得到的自身状态测量误差表示为e_i(t)＝σ_ic(tk_i)-σ_ic(t)，设置动态触发函数f_i(t,e_i(t))，当f_i(t,e_i(t))大于0时，则跟随者i向邻居发送其当前触发时刻的位置信息，并更新跟随者i的控制律，并通过控制器τ_i更新跟随者i的位置η_i(t)和速度

当f_i(t,e_i(t))小于0时，则跟随者i与邻居自主式水下机器人之间断开通讯，控制器τ_i保持上一触发时刻的输出。

在一个实施例中，可以将f_i(t,e_i(t))描述为式(12)：

式中，选定动态触发单元计算得到的动态参数

描述为式(2)，动态参数λ_i描述为式(3)，动态参数p_i(t)描述为式(4)：

σ_i(tk_i)表示σ_i(t)最新的广播信息，σ_j(tk_j)表示σ_j(t)最新的广播信息，d_i0表示跟随者i与领航者0之间期望的位姿，σ₀＝η₀表示领航者0的固定状态信息，σ_ic(t)表示指跟随者i与领航者0之间参考信号的编队误差，β_i＞0，1＞μ_i＞0，1＞α＞0，

1＞Q＞0，a_i0表示跟随者i与领航者0之间的通信联通状态，

表示跟随者i之间通信形成的无向联通图G＝(V,ε,A)的顶点i的邻居个数，V＝{1,2,···,N}表示跟随者被抽象成顶点集，

表示跟随者之间的通信被抽象成边集，A＝[a_ij]∈R^N×N表示相邻跟随者之间的通信联通状态的邻接矩阵，a_ij表示跟随者i与跟随者j之间的通信状态。

在另外一个实施例中，也可以将动态出发函数设置为分布式协调控制协议的一般形式，如：

其中，

是跟随者i的上事件触发触发瞬间的单调递增时间序列；不等式

是触发条件；

表示与测量误差e_i相关的触发误差函数；e_i表示上一次触发数据与当前触发数据的误差；I_i表示跟随者i的当前数据或最后触发的数据、或者来自跟随者i的邻居的组合触发数据；

表示静态阈值参数；

决定何时释放下一个数据的阈值函数，既包括可用的系统信息，也包括具有自身动态特性的辅助或附加内部变量，如下式所示：

式中，β_i，ρ_i为指定的常数，Ψ_i(t)表示辅助变量或内部变量。

从控制协议中可以注意到，一旦违反了

的条件，连续数据x_i(t)将被采样并通过通信网络发布。这意味着采用动态触发策略的AUV在通信网络上产生零星的数据传输，因此能够节省用于传输那些“不必要的”数据包的某些通信资源。

除了以上列举的两种动态出发函数之外，还可以采用本领域公知的其它函数形式，在此不再一一列举。

本发明实施例还提供一种基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制系统，其包括由跟随者i和领航者0的队列，领航者0的位姿固定，每一所述跟随者i包括机器人本体及装设在机器人本体上的状态信息感应器、通信设备、动态触发单元、计算单元和驱动单元，其中：所述状态信息感应器用于采集所述机器人的状态信息，所述通信设备用于收发信息，所述动态触发单元用于根据跟随者i的状态测量误差，判断其相对应的动态触发函数的值是否大于0，并在判定为“是”的情形下，触发所述通信设备在当前触发时刻向其邻居广播在当前触发时刻的状态信息，所述计算单元用于更新控制律，在判定为“否”的情形下，跟随者i与其邻居之间的通讯断开，并保持上一触发时刻的控制律不变，所述驱动单元用于根据所述控制律控制机器人本体多维度连续运动。

例如：如图3所示，初始时刻t＝0,设定零时刻为初始触发时刻，跟随者i将自身状态信息传送到水下通信设备，然后广播给邻居。在触发产生的同时控制器开始更新。在两个触发间隔之间，保持上一时刻的控制输出不变，直到测量误差大于阈值，新的触发时刻到来，跟随者i发送新的触发状态值，控制律更新，阈值更新，测量误差重置为0，测量误差实时计算。

最后需要指出的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制。本领域的普通技术人员应当理解：可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法，其特征在于，包括由跟随者i和领航者0的队列，领航者的位姿固定，所述方法包括：

根据跟随者i的状态测量误差，判断其相对应的动态触发函数的值是否大于0，如果是，则跟随者i向其邻居广播在当前触发时刻的状态信息，并更新控制律；反之，则跟随者i与其邻居之间的通讯断开，并保持上一触发时刻的控制律不变；跟随者i的状态测量误差表示为e_i(t)＝σ_ic(tk_i)-σ_ic(t)，跟随者i的动态触发函数f_i(t，e_i(t))描述为式(1)：

式中：

σ_ic(tk_i)＝σ_i(tk_i)-σ₀+d_i0 (5)

σ_jc(tk_j)＝σ_j(tk_j)-σ₀+d_j0 (6)

i＝1，…N，σ_i(tk_i)表示σ_i(t)最新的广播信息，σ_j(tk_j)表示σ_j(t)最新的广播信息，d_i0表示跟随者i与领航者0之间期望的位姿，σ₀＝η₀表示领航者0的固定状态信息，σ_ic(t)表示指跟随者i与领航者0之间参考信号的编队误差，β_i＞0，1＞μ_i＞0，1＞α＞0，

1＞Q＞0，a_i0表示跟随者i与领航者0之间的通信联通状态，

表示跟随者i之间通信形成的无向联通图G＝(V，ε，A)的顶点i的邻居个数，V＝{1，2，…，N}表示跟随者被抽象成顶点集，

表示跟随者之间的通信被抽象成边集，A＝[a_ij]∈R^N×N表示相邻跟随者之间的通信联通状态的邻接矩阵，a_ij表示跟随者i与跟随者j之间的通信状态。

2.如权利要求1所述的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法，其特征在于，所述更新控制律的步骤包括利用控制器τ_i，更新跟随者i的位置η_i(t)和速度

其方法具体包括：

式中，M_i(·)表示跟随者i的惯性矩阵，

良示跟随者i在时刻t的参考信号σ_i(t)的一阶导数，x_i(t)、y_i(t)、z_i(t)、θ_i(t)和ψ_i(t)分别表示跟随者i在时刻t的纵向轴位移、横向轴位移、距离水面的高度、纵倾角和航向角，C_i(·)表示跟随者i的科氏及向心力矩阵，D_i(·)表示跟随者i的阻尼矩阵，u_i(t)、v_i(t)、w_i(t)、q_i(t)、r_i(t)分别表示由惯性导航传感器采集到的跟随者i在时刻t的纵向速度、侧向速度、垂向速度、纵向角速度、横滚角速度，g_i(·)表示跟随者i的回复力向量，S_i为滑模变量，S_i＝ξ_i(t)-σ_i(t)，ξ_i(t)描述为式(8)，∈_i＞b_i，k_i＞0；

3.如权利要求1或2所述的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法，其特征在于，a_i0通过将领航者0与跟随者i之间通信形成的拓扑结构描述为有向联通图

而获得，其中，

表示领航者0与跟随者i被抽象成的顶点集，

表示该顶点集的两个顶点之间的通信被抽象成的边集，且领航者0对应的顶点为

的生成树的根，领航者0与跟随者i之间的通信状态设置成牵引矩阵(10)：

式中，当领航者0与跟随者i之间可以相互通信时，a_i0＝1，否则a_i0＝0。

4.如权利要求2所述的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法，其特征在于，采用拉普拉斯矩阵描述跟随者之间的通信关系L＝[l_ij]∈R^N×N，l_ij描述为式(11)：

若a_ij＝1，跟随者i与跟随者j之间存在通信，否则a_ij＝0。

5.如权利要求3所述的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制方法，其特征在于，采用拉普拉斯矩阵描述跟随者之间的通信关系L＝[l_ij]∈R^N×N，l_ij描述为式(11)：

若a_ij＝1，跟随者i与跟随者j之间存在通信，否则a_ij＝0。

6.一种基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制系统，其特征在于，包括由跟随者i和领航者0的队列，领航者0的位姿固定，每一所述跟随者i包括机器人本体及装设在机器人本体上的状态信息感应器、通信设备、动态触发单元、计算单元和驱动单元，其中：所述状态信息感应器用于采集所述机器人的状态信息，所述通信设备用于收发信息，所述动态触发单元用于根据跟随者i的状态测量误差，判断其相对应的动态触发函数的值是否大于0，并在判定为“是”的情形下，触发所述通信设备在当前触发时刻向其邻居广播在当前触发时刻的状态信息，所述计算单元用于更新控制律，在判定为“否”的情形下，跟随者i与其邻居之间的通讯断开，并保持上一触发时刻的控制律不变，所述驱动单元用于根据所述控制律控制机器人本体多维度连续运动；跟随者i的状态测量误差表示为e_i(t)＝σ_ic(tk_i)-σ_ic(t)，跟随者i的动态触发函数f_i(t，e_i(t))描述为式(1)：

式中：

σ_ic(tk_i)＝σ_i(tk_i)-σ₀+d_i0 (5)

σ_jc(tk_j)＝σ_j(tk_j)-σ₀+d_j0 (6)

i＝1，…N，σ_i(tk_i)表示σ_i(t)最新的广播信息，σ_j(tk_j)表示σ_j(t)最新的广播信息，d_i0表示跟随者i与领航者0之间期望的位姿，σ₀＝η₀表示领航者0的固定状态信息，σ_ic(t)表示指跟随者i与领航者0之间参考信号的编队误差，β_i＞0，1＞μ_i＞0，1＞α＞0，

1＞Q＞0，a_i0表示跟随者i与领航者0之间的通信联通状态，

表示跟随者i之间通信形成的无向联通图G＝(V，ε，A)的顶点i的邻居个数，V＝{1，2，…，N}表示跟随者被抽象成顶点集，

表示跟随者之间的通信被抽象成边集，A＝[a_ij]∈R^N×N表示相邻跟随者之间的通信联通状态的邻接矩阵，a_ij表示跟随者i与跟随者j之间的通信状态。

7.如权利要求6所述的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制系统，其特征在于，所述更新控制律的步骤包括利用控制器τ_i，更新跟随者i的位置η_i(t)和速度

其方法具体包括：

式中，M_i(·)表示跟随者i的惯性矩阵，

表示跟随者i在时刻t的参考信号σ_i(t)的一阶导数，x_i(t)、y_i(t)、z_i(t)、θ_i(t)和ψ_i(t)分别表示跟随者i在时刻t的纵向轴位移、横向轴位移、距离水面的高度、纵倾角和航向角，C_i(·)表示跟随者i的科氏及向心力矩阵，D_i(·)表示跟随者i的阻尼矩阵，u_i(t)、v_i(t)、w_i(t)、q_i(t)、r_i(t)分别表示由惯性导航传感器采集到的跟随者i在时刻t的纵向速度、侧向速度、垂向速度、纵向角速度、横滚角速度，g_i(·)表示跟随者i的回复力向量，S_i为滑模变量，S_i＝ξ_i(t)-σ_i(t)，ξ_i(t)描述为式(8)，∈_i＞b_i，k_i＞0；

8.如权利要求6或7所述的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制系统，其特征在于，a_i0通过将领航者0与跟随者i之间通信形成的拓扑结构描述为有向联通图

而获得，其中，

表示领航者0与跟随者i被抽象成的顶点集，

表示该顶点集的两个顶点之间的通信被抽象成的边集，且领航者0对应的顶点为

的生成树的根，领航者0与跟随者i之间的通信状态设置成牵引矩阵(10)：

式中，当领航者0与跟随者i之间可以相互通信时，a_i0＝1，否则a_i0＝0。

9.如权利要求6所述的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制系统，其特征在于，采用拉普拉斯矩阵描述跟随者之间的通信关系L＝[l_ij]∈R^N×N，l_ij描述为式(11)：

若a_ij＝1，跟随者i与跟随者j之间存在通信，否则a_ij＝0。

10.如权利要求6所述的基于动态事件触发的自主式水下机器人协同控制系统，其特征在于，采用拉普拉斯矩阵描述跟随者之间的通信关系L＝[l_ij]∈R^N×N，l_ij描述为式(11)：

若a_ij＝1，跟随者i与跟随者j之间存在通信，否则a_ij＝0。

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