基于局部检测和分布式估计的无人水面艇协同围捕算法及稳定性研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61503240
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The project focuses on the cooperative target hunting(enclosing) of multiple nonholonomic unmanned surface vehicles. Specific research can be described as follows: cooperative target/targets hunting with local sensing information; cooperative target hunting with local interaction based on distributed estimation; cooperative target hunting of heterogeneous autonomous surface vehicle with mixed layered control. In contrast with the existing approach that having global coordinate or fix topology connectivity, it is expected to solve the cooperative target hunting of nonholonomic system with local sensing and distributed estimated information, especially when there are differences between model, sensing ability as well as the dimension of the models. We expect to get the global stability or convergence based on local control. We also investigate the estimate condition for common coordinate with distributed estimation, then the whole local information for local control can be obtained especially when existing estimation error and varying topology. Furthermore, we investigate the hierarchical control and cooperative control of heterogeneous unmanned autonomous vehicles for the practical application of cooperative target hunting.
本项目主要研究非完整约束性无人水面艇的协同目标围捕问题,具体研究包括:基于局部检测信息的协同目标围捕;结合分布式估计局部信息的协同目标围捕;基于混合分层控制的异构多自主水面机器人协同目标围捕。区别于现有利用全局坐标信息或固定拓扑结构的控制方案,本项目的研究能给出基于局部检测和分布式估计的非线性控制算法,以局部简单控制获得全局稳定收敛,特别是个体在模型、检测能力以及空间维度存在差别时,给出系统化设计和分析方法;给出共同参考坐标系统的可估计条件,以分布式估计重构完整的局部信息,并研究存在检测误差或拓扑连接变化时的全局渐近收敛性;研究异构水面机器人混合编队的分层控制和协同控制算法,为水面机器人及水下机器人等异构多机器人系统混合编队的实际应用提供理论支撑,为非完整约束系统和非线性系统的协同控制提供新的研究方法。

结项摘要

本项目主要研究非完整约束性无人水面艇的协同目标围捕问题及稳定性,具体研究包括:基于局部检测信息的协同目标围捕算法设计及其稳定性分析;基于局部信息和势能指派的多目标拦截算法设计;基于邻域优化和模型预测控制的无人水面艇协同控制算法研究。区别于现有利用全局坐标信息或固定拓扑结构的控制方案,本项目的研究提出了能描述非完整约束性的无人水面艇协同围捕问题的局部信息集合,并显式给出可镇定的条件;提出基于局部信息和势能函数指派的协同多目标围捕拦截控制算法,分析全局收敛性;研究基于邻域优化的多目标决策算法,提出了基于多属性决策和属性权重重构技术的模糊属性拓展;研究基于邻域优化和模型预测控制的串级系统控制及稳定性,提出局部信息重构的基于广义预测算法的分布式算法,分析存在延时丢包和拓扑变化的全局收敛性。本项目研究以局部检测和分布式估计的非线性控制算法设计为主,以局部简单控制获得全局稳定收敛,从系统的非线性模型入手,求解基于局部信息的非完整约束系统的协同控制问题。这不仅为多无人水面艇的实际应用提供了良好有效的理论依据,还为多自主机器人的协同控制理论提供了新的求解思路和分析方法。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(3)
An improved model-free adaptive control of marine generator excitation system
一种改进的船用发电机励磁系统无模型自适应控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    International Journal of Robotics and Automation
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    Wei Zhang;Weifeng Shi;Guiyan Wang
  • 通讯作者:
    Guiyan Wang
Fuzzy Attribute Expansion Method for Multiple Attribute Decision-Making with Partial Attribute Values and Weights Unknown and Its Applications
部分属性值和权重未知的多属性决策的模糊属性扩展方法及其应用
  • DOI:
    10.3390/sym10120717
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    symmetry
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jinbao Zhuo;Weifeng Shi;Ying Lan
  • 通讯作者:
    Ying Lan
CCP-based plant-wide optimization and application to the walking-beam-type reheating furnace
基于CCP的全厂优化及在步进梁式加热炉中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    IEICE Trans. on Information & Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yan Zhang;Hongyan Mao
  • 通讯作者:
    Hongyan Mao
基于改进形态滤波器和弧长差分序列的微电网电能质量扰动定位与识别
  • DOI:
    10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.161483
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    电工技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    卓金宝;施伟锋;兰莹;张威;卢捷
  • 通讯作者:
    卢捷
基于STM32的温湿度通信控制系统设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    通信电源技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪飞;张艳;黄子轩
  • 通讯作者:
    黄子轩

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其他文献

RBSDV侵染对水稻ABA代谢相关基因表达的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中国水稻科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    倪海平;徐秋芳;兰莹;陈晴晴;张金凤;周益军
  • 通讯作者:
    周益军
铅和镉在实验室水环境模拟体系中的分布特征研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    科学技术与工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    花修艺;郭志勇;梁大鹏;CHEN Yu;兰莹;LAN Ying;WU Bing;GUO Zhi-yong;吴兵;LIANG Da-peng;HUA Xiu-yi;DONG De-ming;陈瑜;董德明
  • 通讯作者:
    董德明
自然水体中三种固相物质对有机氯农药的吸附作用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国科技论文在线
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    花修艺;董德明;兰莹;郭志勇;袁勋;梁大鹏
  • 通讯作者:
    梁大鹏
水稻对灰飞虱传播的两种病毒病抗性的研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    江苏农业学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    兰莹;周彤;范永坚;周益军
  • 通讯作者:
    周益军

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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