多AUV水下编队控制技术研究

"上海海事大学博士研究生李欣的学位论文专注于多自治水下机器人（AUV）的水下编队控制技术的研究。该论文详细探讨了如何在复杂的海洋环境中，利用人工智能、自动控制和模式识别等技术，使AUV在无物理连接和无人驾驶的情况下，自主执行预定任务。编队控制技术在此扮演着重要角色，它要求多个AUV在执行任务的同时保持特定队形，并能适应环境变化，如避开障碍物和应对海流的影响。论文提出了结合改进的自组织映射神经网络（SOM）、自组织人工势场（APF）和自适应高阶滑模控制（SMC）的方法来实现这一目标，旨在提升多AUV在资源有限条件下的编队作业效率和障碍规避能力。" 本论文的研究焦点在于解决多AUV水下编队控制的问题，这是一个涉及多领域知识的综合性课题。AUV作为一种集人工智能、自动控制等先进技术于一体的无人水下设备，能够在没有物理联系的情况下，依赖自身的智能系统执行海洋探索和作业任务。论文的核心内容是编队控制技术，它要求AUV群体在执行任务时既要保持特定的队形，又要具备动态适应环境的能力，比如遇到障碍物时的规避策略。 编队控制的实现通常涉及到多种控制策略的综合运用。本论文提出采用改进的自组织映射神经网络（SOM），这种网络能够通过自我学习和组织，帮助AUV群体形成和维持队形。同时，结合自组织人工势场（APF）理论，通过构建虚拟的势场环境，引导AUV避开障碍物并趋向于目标位置。此外，自适应高阶滑模控制（SMC）方法的应用，则是为了增强系统的稳定性和鲁棒性，即使在存在不确定性因素如海流扰动的情况下，也能确保AUV的精确控制。 李欣的论文还强调了在实际海洋环境中的应用挑战，如能源限制和高度自治的需求，这些都是多AUV编队控制研究必须考虑的关键因素。通过这些先进的控制策略，论文旨在提供一套有效解决方案，使得AUV能够在复杂环境下有效地协同工作，提高海洋作业的效率和安全性。 这篇博士学位论文不仅深入研究了多AUV编队控制的技术理论，还展示了其在实际海洋环境中的应用潜力。通过融合多种控制理论和技术，为未来AUV的编队控制设计提供了重要的理论基础和实践参考。