[发明专利]一种分布式控制无人艇集群分簇编队方法在审
| 申请号: | 201611255164.4 | 申请日: | 2016-12-30 |
| 公开(公告)号: | CN106774331A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
| 发明(设计)人: | 苏厚胜;刘继鹏;王磊;陈志强;耿涛;钟凤娟;刘淑君 | 申请(专利权)人: | 广东华中科技大学工业技术研究院;华中科技大学;广东省智能机器人研究院 |
| 主分类号: | G05D1/02 | 分类号: | G05D1/02 |
| 代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司44102 | 代理人: | 罗晓林,杨桂洋 |
| 地址: | 523000 广东省东莞*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 分布式 控制 无人 集群 编队 方法 | ||
1.一种分布式控制无人艇集群分簇编队方法,包括以下步骤:
S1,采用信息融合技术中的贝叶斯网络和本体相结合的方法对目标区域进行环境感知;
S2,根据任务性质和航行环境,确定所需的无人艇数量,对无人艇集群进行分簇,并确定可行的编队形式;
S3,根据任务的优化指标和性能指标,从可行的编队形式中选出最优任务队形或者次优任务队形;
S4,仿真和测试,根据选出任务队形和航行环境进行建模模拟,对任务队形的鲁棒性和容错性进行测试;结束。
2.根据权利要求1所述的分布式控制无人艇集群分簇编队方法,其特征在于,所述步骤S1具体包括:
S101,从获取得到的环境原始数据中提取相关信息,该相关信息包括但不限于影响无人艇运行状态的水温、风速、影响编队队形的地形或深度,从而生成本体中预定义好的实例;
S102,利用基于规则的推理对实例进行推理;
S103,利用基于贝叶斯网络的推理处理实例中的不确定数据;
S104,利用贝叶斯网络识别不确定事件及该不确定事件对当前任务的影响,该不确定事件包括环境不确定事件、无人艇状态不确定事件和任务执行不确定事件;
S105,将环境数据处理结果反馈给陆地控制台。
3.根据权利要求2所述的分布式控制无人艇集群分簇编队方法,其特征在于,所述方法还具体还包括:
对无人艇集群进行分层管理,分设成中心控制层、簇控制层和任务执行层;
中心控制层与陆地控制台进行数据的相互通讯,用于接收陆地控制台发出的控制信号同时向陆地控制台反馈数据信息,以及向各个无人艇簇发出控制指令;
簇控制层为各个无人艇簇的控制层,用于接收中心控制层的指令,以及向该簇内各个无人艇发送控制指令;
任务控制层为各个无人艇簇内执行任务性质的无人艇,用于接收控制层的控制指令及向控制层反馈采集到的数据;
陆地控制台对接收到的数据进行分析处理,得到下一阶段的控制指令。
4.根据权利要求3所述的分布式控制无人艇集群分簇编队方法,其特征在于,所述无人艇簇的任务性质为单一任务性质或者由至少两种任务性质组合而成的复合任务性质,该任务性质包括侦查、火力掩护、火力进攻、干扰与反干扰、队形协调与控制或任务中突发情况的队形应急分配。
5.根据权利要求4所述的分布式控制无人艇集群分簇编队方法,其特征在于,所述步骤S4具体包括:
S401,选取三自由度无人艇模型进行建模;
S402,应用Lyapunov直接法和回溯法为模型设计编队控制器;
S403,应用Matlab进行仿真,验证无人艇集群的一致性和稳定性。
6.根据权利要求5所述的分布式控制无人艇集群分簇编队方法,其特征在于,所述编队队形包括纵队、横队、梯队、人字队、菱形队形或环形队形。
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