信息耦合度驱动的AUV分布式分群控制算法

"基于信息耦合度的群集式AUV分群控制算法 (2014年) - 自主水下航行器(AUV)的分群控制，分布式分群控制算法，信息耦合度，耦合强度，无中心控制，仿真实验验证" 在2014年8月发布的《西北工业大学学报》第32卷第4期中，刘明雍、杨盼盼、雷小康和刘坤提出了一种创新的群集式自主水下航行器（AUV）分群控制算法。该研究主要关注的是在无协商、指派及中心控制的情况下，AUV如何自发地进行分群运动。AUV的分群控制是AUV协同控制的重要组成部分，尤其在应对外部刺激导致的群集分裂，如分群避险、分群监控和分群搜索等任务时。 传统的AUV组群控制目标是使分散的AUV聚集并形成编队共同执行任务，而分群控制则涉及到AUV群在特定环境刺激下的动态分裂。在生物界，如鸟群和鱼群，类似的分群行为也广泛存在，它们在接收到外部信息（如食物或危险信号）后，会通过个体间的相互作用进行动态调整，形成多个子群。 刘明雍等人提出的算法基于信息耦合度这一概念，它用于量化AUV之间的相互关联程度。通过计算和比较各个AUV的信息耦合度，可以动态调节个体的运动倾向性。当AUV接收到外部刺激时，其运动行为会根据信息耦合度的差异产生分化，从而实现群体的自发分群。这种方法的优势在于，它不需要中央控制器，而是依赖于AUV之间局部的交互来决定运动方向，这符合自然界中生物群体的无中心控制特性。 为了验证算法的有效性，研究人员进行了仿真实验。实验结果表明，该算法能够成功引导AUV群体在外部刺激下进行有效的分群运动，证明了算法的可行性与实用性。这项工作对于理解AUV群体行为的建模、控制策略的设计以及在实际应用中的群集控制具有重要的理论和实践意义。 此研究受到国家自然科学基金的资助，作者刘明雍是西北工业大学的教授和博士生导师，专注于水下导航、制导与控制领域的研究。通过这种方式，他们为AUV的自主控制提供了新的视角，推动了AUV群集智能行为的研究进展。