卡尔曼滤波驱动的远程AUV大尺度编队控制策略

本文探讨的是"基于卡尔曼滤波的自主式水下航行器大尺度编队控制"的主题，发表于2013年的《智能系统学报》第八卷第四期。随着网络环境的发展，环境噪声对自主式水下航行器(AUV, Autonomous Underwater Vehicles)的编队控制性能产生了显著影响。针对这一挑战，研究人员提出了一种创新的方法，即利用卡尔曼滤波(Kalman Filtering)技术来实时估计AUV的最优运动状态。 在大尺度编队控制的研究中，作者将多AUV系统视为一个多智能体系统，这种视角使得问题处理更具整体性和全局性。每个AUV被设计配备了一个全局卡尔曼滤波器，这个滤波器的核心作用是通过噪声环境下的数据融合，提供最精确的速度状态估计。通过这种方式，AUV能够有效地计算出在噪声影响下的最佳位置，确保编队的稳定性与协调性。 卡尔曼滤波是一种广泛应用于估计和控制系统中的数学工具，特别适合处理包含噪声和不确定性的情况。它通过结合系统的模型预测和观测数据，不断更新状态估计，从而提供最优的估计结果。在这个案例中，它被用来克服网络环境中可能存在的测量误差和不确定性，这对于水下航行器的自主导航至关重要。 通过仿真结果，研究者验证了他们提出的控制策略的有效性。仿真结果显示，基于卡尔曼滤波的编队控制方法能够在噪声环境中保持AUV的编队一致性，提高了整个系统的可靠性和精度。此外，文章还提供了相应的关键词，如自主式水下航行器、卡尔曼滤波、一致性以及大尺度编队控制，方便读者快速定位和理解研究内容。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种有效的解决方案，解决了网络环境下噪声对自主式水下航行器编队控制的问题，提升了AUV在复杂水下环境中的协同工作能力。这一研究成果对于推进水下无人系统技术的发展具有重要的实践意义。