[发明专利]基于分层分布式模型预测控制的AUV编队协同控制方法

说明书

本发明涉及一种AUV编队的分层分布式模型预测控制协同策略。通过分析编队之间的运动学特性和动力学特性，建立上层和下层串联结构的分层控制体系结构：设计分布式模型预测控制算法实现多AUV上层系统的协同控制，设计非线性模型预测控制算法实现AUV下层系统的跟踪控制。最后串联实现在整个AUV编队的协同控制，达到预定多路径规划。

技术领域

本发明涉及控制系统领域，具体涉及使用模型控制算法在分布式框架下实现编队协同控制的一种新型方法。

背景技术

近年来，随着多水下自主航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)技术在深海资源探测、海底绘图、协同护航、海洋搜救等方面应用需求的不断增加，对多AUV协同控制的研究，特别是在集群、合作、跟踪和编队等方面得到了快速的发展。AUV编队协同控制指多个AUV在执行任务的过程中，适应实际环境的约束，达到保持某种规定队形作业的一种控制技术。这种控制技术可以完成复杂任务的分布化：将各项任务分散到大量低成本，功能单一的子AUV中，通过各个子AUV系统之间的协作来完成原本复杂的任务。编队协同技术对提高多AUV控制效率、节约系统成本和保证系统可靠性也具有重要的意义。

模型预测控制(Model predictive control,MPC)是近年来广泛研究的一种反馈控制策略，是一种除PID控制算法以外，工业界应用最多的一种新型高级控制方法。这个算法是一种基于模型的闭环优化控制策略，其算法具有控制效果好、鲁棒性强等优点，可以有效地克服过程的不确定性、非线性和耦合性，并能方便的处理被控变量和操纵变量中的各种约束。模型预测控制的机理可以描述为：在每一采样时刻，根据获取系统当前的状态和输入信息，在线求解一个有限时域开环优化问题，并且将得到的控制序列的第一个元素作用于系统的控制对象，在下一采样时刻，重复上述过程，不断用新的预测值刷新优化问题并求得最新解。随着计算机计算性能的不断提升，模型预测控制的实时性变的更强，具有应用到AUV控制的广泛前景。

AUV编队控制主要解决AUV群组在某一设定速度下，并且沿着一个期望的多路径编队运动问题。这个控制问题主要可以分为个体的路径跟踪和不同个体之间实现协同控制两个问题。对于单个AUV的路径跟踪问题在许多文献中都被研究。如Breivik和Fossen在研究中考虑了欠驱动三自由度的单个航行器，提出其控制策略，并且在模型仿真和试验中均得到验证。Fredriksen等人同样提出了基于Line-of-sight(LOS)导引的控制策略，证明了稳定性，并在后来一个实验中也证实了该理论成果。对多AUV协同控制方面的研究，Skjetne等人在全驱动的航行器的研究中提出了一种集成编队控制策略的操纵控制方法。Pascoal等人对一种全驱动的水下航行器的平面运动问题，提出了分散编队控制思想。这种控制策略是将解耦控制问题的思想应用于个体的路径跟踪及不同个体信息协同中。Scattolini中研究了一种被动的同步路径跟踪控制方法。Lapierre等人考虑两个欠驱动水下航行器沿着平行平面路径，并且保持一个恒定距离的控制问题，提出了一种leader-follower控制策略。

分布式控制策略相比之前学者研究的集中式控制策略能够减少通信和计算成本，提高系统的控制性能；对于控制系统采用分层结构可以较少系统的优化频率，降低优化次数，而且更加便于实际工程的应用；模型预测算法控制率是一种先进的控制算法，相比其他算法具有显示地处理物理约束和优化轨迹的优势。比如在舵机性能和输入受限的实际情况。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种基于分层分布式模型预测控制的AUV编队协同控制方法。

技术方案