抵近海底作业多无人潜航器编队动态控制方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51709062
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E1102.船舶工程
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

In order to deal with the problem of formation dynamic control of multiple Unmanned Underwater Vehicle (UUV) system operating towards seabed area with the constraints of limited communication, nonlinear model and dynamic/static obstacles environment, this project aims to carry out the following three key important problems based on predictive control theory, evolutionary game theory,Rapidly-exploring Random Tree(RRT) theory. Firstly, combining the UUV nonlinear characteristics and feedback linear model, a formation coordinated predictive control method is proposed based on independent dynamic communication topology to deal with nonlinear control problem of multi-UUVs formation with limited communication.Secondly, the autonomous cooperation mechanism between leaders and followers is explored, and a formation dynamic control method is proposed based on coordination equilibrium countermeasures and evolutionary game, to deal with the dynamic collision avoidance problem of multi-UUVs in environment with dynamic/static obstacle.Thirdly, a metaheuristic multi-RRTs algorithm based on nonredundant shared information database is proposed to achieve the low energy consumption, collision avoidance, and real-time dynamic path planning in the environment with local multiple obstacles.On the basis of above results, multi-UUVs formation controlling experiments are carried out to verify the feasibility of control methods. Through the research project, the performance of multi-UUVs formation strategy and control methods could be ultimately improved so as to satisfy the reliability, and to be a theoretical foundation for the real multi-UUVs formation operating towards seabed area.
为解决通讯受限、模型非线性和动静碍航物等约束条件下,无人潜航器(UUV)群系在抵近海底作业时的编队动态控制问题,本项目拟利用预测控制理论、演化博弈理论与快速搜索决策树理论为理论基础,开展以下三个关键问题研究。第一,结合潜航器非线性特征与反馈线性化模型,研究基于独立动态通信拓扑的编队协调预测控制方法,解决有限信息约束环境下,多无人潜航器编队的非线性控制问题;第二,探索跟随者与领航者间的自主合作机理,研究基于协同均衡对策与演化博弈的编队动态控制方法,解决碍航物环境下多潜航器编队的动态避碰问题;第三,研究基于非冗余共享信息库的多树形元启发快速搜索决策树算法,实现局部多动静碍航物环境下的低能耗实时动态避障轨迹规划。以上述研究为基础,对多无人潜航器编队控制开展模拟试验,以验证控制策略及方法的可行性。通过本项目的研究,为解决抵近海底作业的多无人潜航器编队作业问题奠定理论与技术基础。

结项摘要

本项目针对多无人潜航器(UUV) 系统,分别从非精确模型条件下的UUV自抗扰控制、近底海域通讯信息受限的多 UUV 编队协调控制、基于水下协同组合的多UUV编队队形优化、动态环境下多碍航物环境下的动态避障规划等方面进行相关研究。已完成研究内容及结果包括:1)本课题开展了自抗扰控制器方法研究,对自抗扰控制器的各个组成结构进行讨论,针对参数变化对自抗扰控制器各个组成部分性能的影响进行了研究。并以自抗扰控制原理的解耦方法为基础,设计针对UUV模型的解耦方法,基于解耦后的模型,设计了多种UUV航行任务的控制器。由于UUV的回收过程多在近水面进行,受外界与模型的干扰程度较大,因此将该方法用于UUV的回收仿真过程中。2)针对水下弱通讯环境下的UUV编队协调控制问题,在基于固定拓扑和切换拓扑下具有部分信息和不确定干扰下多UUV系统协调控制方法中,解决时变通信和带宽有限弱通信情况下受到不确定干扰的一致性控制问题。开展了基于固定/切换拓扑具有时变时延的多UUV系统协调控制方法研究,解决了带宽有限、时变通信和通信时延弱通信情况下一致性控制问题。3)针对多UUV协同导航系统,分析了多UUV协同导航误差传播特性。通过 Cramer-Rao不等式下界极值分析的方法,对增加领航UUV、跟随UUV后的编队协同导航最优队形问题进行了研究,得出了不同情况下的多UUV协同导航系统最优编队构型。4)考虑基于通信链权重以及编队相对位置的跟随者自主选择领航者方法,并从多未知障碍物的角度,基于改进的人工势场法构建实时的环境威胁概率地图,提出了智能优化的RRT算法,实现多UUV编队以协调性、随机性以及趋向目标性来获取编队的最优协调路径。本项目研究内容全面、综合性强,可为更大规模的UUV集群在深远海域航行的关键科学问题研究方面提供重要参考和思路。研究工作均按照既定计划进行,发表高质量论文共十余篇。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(6)
专利数量(29)
Research on control method of unmanned underwater vehicle dynamic positioning based on energy consumption optimization
基于能耗优化的无人水下航行器动态定位控制方法研究
  • DOI:
    10.1177/1729881420933835
  • 发表时间:
    2020-09
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED ROBOTIC SYSTEMS
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    DU XUE;CHEN DONG;YAN ZEBO
  • 通讯作者:
    YAN ZEBO
Kernel Two-Dimensional Nonnegative Matrix Factorization: A New Method to Target Detection for UUV Vision System
核二维非负矩阵分解:UUV视觉系统目标检测的新方法
  • DOI:
    10.1155/2020/9454261
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    Complexity
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Jian Xu;Pengfei Bi;Xue Du;Juan Li;Tianhao Jiang
  • 通讯作者:
    Tianhao Jiang
Linear correction method for improved atmospheric vertical profile retrieval based on ground-based microwave radiometer
基于地基微波辐射计的改进大气垂直廓线反演线性校正方法
  • DOI:
    10.1016/j.atmosres.2019.104678
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Atmospheric Research
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Zhao Yuxin;Yan Hualong;Wu Peng;Zhou Di
  • 通讯作者:
    Zhou Di
基于模糊逻辑四元数的平方根UKF算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    华南理工大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王丹丹;谭开拓;高素玲;袁赣南
  • 通讯作者:
    袁赣南
l2,p-norm sequential bilateral 2DPCA: a novel robust technology for underwater image classification and representation
l2,p-范数顺序双边 2DPCA:一种用于水下图像分类和表示的新颖鲁棒技术
  • DOI:
    10.1007/s00521-020-04936-1
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Neural Computing & Applications
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Pengfei Bi;Jian Xu;Xue Du;Juan Li;Guangjia Chen
  • 通讯作者:
    Guangjia Chen

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其他文献

基于高斯过程的短期风电功率概率预测
  • DOI:
    10.19708/j.ckjs.2018.03.006
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    测控技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜雪;李军
  • 通讯作者:
    李军
白花前胡丁素在人结肠腺癌细胞系细胞模型上的吸收转运特征研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    中国药物与临床
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    岳文艳;梁泰刚;杜雪;李青山
  • 通讯作者:
    李青山
水稻黑条矮缩病毒在灰飞虱消化系统的侵染和扩散过程
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    植物病理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜雪;陈红燕;谢联辉;魏太云
  • 通讯作者:
    魏太云
低氧对新生隐球菌荚膜厚度的影响
  • DOI:
    10.16571/j.cnki.1008-8199.2015.08.004
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    医学研究生学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜雪;孔庆涛;黄苏扬;杨瑞;桑红
  • 通讯作者:
    桑红
一个家族性肥厚型心肌病大家系致病基因的定位研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中国医药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘齐川;徐潮;冯建忠;田小晔;潘春明;苏斌;杜雪
  • 通讯作者:
    杜雪

其他文献

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杜雪的其他基金

冰区海域中的UUV集群低能耗远程航行协同控制研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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

        graph TD
          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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