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原文传递分布式无人艇集群协同区域搜索与目标定位研究

论文题名：	分布式无人艇集群协同区域搜索与目标定位研究
关键词：	分布式无人艇;集群系统;区域搜索;目标定位;协同控制
摘要：	目前，我国在海洋国土的资源勘探开发、维权执法、领海/领空保护任务日益繁重且难度巨大，迫切需要借助海洋智能装备提升我国海洋信息收集和安全保障能力。由多个无人艇(UnmannedSurfaceVehicle，USV)、自主式水下机器人(AutonomousUnderwaterVehicle，AUV)或无人机(UnmannedAerialVehicle，UAV)等无人平台组成的、以信息交互为手段、以分布式信息处理和决策控制为特征的集群系统逐渐成为海洋信息收集和安全保障领域研究热点。相较于单个无人艇，无人艇集群系统可以实现对水面目标的多角度观测和水下合作目标的大范围协同定位，因此，本文以集群通信为基础，全局协同搜索策略和局部协同搜索策略相结合，实现了对任务区域的均衡覆盖搜索、水面目标探测和水下合作目标的协同定位，主要研究内容如下: 　　通信是集群实现协同控制的基础，为实现动态USV集群通信网络的稳定信息交互，提出了分层组网的集群通信网络框架，并制定了适用于USV集群协同任务的USVlink通信协议，构建了分区通信网络、全区域通信网络的组网协议，该协议分别实现了分区内动态通信列表的维护和更新，以及全任务区域的通信网络拓扑的动态构建。在动态分区通信网络中，利用k-中心聚类算法获得了分区内集群中最优聚类个数及其簇首。在动态全区域通信网络中，提出了改进的链路开销计算方法，该方法综合考虑了障碍物对信号的遮挡、节点的移动性、簇首的邻接节点数目等因素，利用蚁群算法完成了分区间信息传递的最优链路路径计算，提高了信息传递的稳定性和扩散性。　　在集群个体间实现稳定通信的基础上，针对大范围多岛礁和复杂海底地形区域的搜索任务，提出了射线法分区划分算法，利用该算法将任务区域划分成一系列搜索分区后，构建了分布式USV集群协同区域搜索的多目标任务模型，通过引入纳什均衡概念，提出了分布式Nash-BPSO分区分配算法，该算法通过集群内所有USV间的决策信息交互实现了集群的区域搜索任务的全局均衡分区分配和集群分组，在集群通信网络全连通的情况下，进行了有限时间域内同步并行迭代优化策略求解，实现了最优的集群全局协同搜索。　　经过全局层面的策略协同后，USV进入到被分配的分区内进行水面目标搜索和水下合作目标定位，由于不同传感器的观测噪声存在差异，利用最小二乘支持向量机回归方法构建了集群通用传感器置信度模型，此模型以栅格探测置信度的形式将不同传感器探测信息进行了统一化处理，并生成了用于USV局部协同搜索的栅格置信度搜索图。在USV集群局部协同搜索过程中，针对USV集群对环境的认知以及各个USV行动的结果高维动态不确定性和耦合性问题，以搜索图作为协同变量，提出了基于分布式马尔科夫决策过程的集群局部协同搜索策略，海试实验结果显示此协同策略降低USV集群协同过程中个体间的冲突，实现了分区内水面目标的探测和均衡覆盖搜索。　　USV集群不仅需要对水面目标进行搜索，还需对跨介质异构无人集群系统中的AUV进行水声协同定位，但是，水声信号易受环境干扰而产生数据失真问题，为此，提出了最佳融合位置估计算法，此算法定义了位置估计的置信距离来衡量两次位置估计间的偏离程度，并通过设置支持度函数得到了最佳融合置信距离矩阵和最佳融合列表，从而实现了对失真数据的过滤。针对集群协同定位中不同估计位置间存在水声时差信息重用问题，提出了基于微分熵的改进最佳融合位置估计算法，利用微分熵的概念计算了各个水声时差在位置估计中的重复度，进而对置信距离的计算方式进行了改进，并根据相应的位置估计结果与其他结果存在的时差信息重复程度，计算各个位置估计在最终的融合结果中的所占权重值，提高了对AUV位置估计的精度。同时，根据最佳融合列表，提高了AUV水声定位信号的发送频率。
作者：	苗润龙
专业：	船舶与海洋结构物设计制造
导师：	庞硕
授予学位：	博士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2021