多AUV水下编队控制技术研究

"上海海事大学博士学位论文_李欣_修改稿21" 本文是一篇由李欣撰写的博士学位论文，研究方向聚焦于多自治水下机器人（AUVs）的水下编队控制策略。该研究领域对于海洋探索与作业具有重要意义，因为海洋环境复杂、多变且难以预测。在这样的环境中，多个AUV需要在高度自治和有限能源的条件下，协同执行编队任务，同时避免障碍物并适应海流等环境因素。 论文首先介绍了编队控制（Formation Control）的概念，这是一种控制多个机器人或智能体保持特定队形并应对环境约束的技术。在海洋作业中，AUV编队控制旨在确保机器人能有效地规避障碍、适应海流扰动，从而高效地完成编队作业。 在具体研究方法上，论文采用了多种先进的控制理论和技术。包括改进的自组织映射神经网络（SOM），用于模拟和优化编队结构；自组织人工势场（APF）帮助AUVs在动态环境中定位和导航；以及自适应高阶滑模控制（SMC），以实现对AUVs动态行为的精确控制，确保编队稳定性和避障能力。 论文的主要研究内容包括： 1. 将改进的SOM应用到AUV编队控制中，以提升编队的自我组织能力和队形变换能力，适应不同的任务需求。 2. 结合APF，设计了一种新型的避障策略，使AUVs能够根据环境变化实时调整路径，避免碰撞。 3. 利用自适应高阶滑模控制，增强了AUVs在面对海流扰动时的跟踪性能，保证编队的稳定性和跟踪精度。 4. 实现了编队的安全避障功能，确保AUVs在执行任务过程中能有效避开海洋中的障碍物。 5. 对所提出的控制策略进行了理论分析和仿真验证，证明了其有效性和可行性。 这篇论文通过集成多种先进控制方法，为多AUV水下编队控制提供了创新性的解决方案，为实际的海洋探索和作业任务提供了理论支持和技术借鉴。