[發明專利]一種基于模糊控制算法的AUVs搜索和圍捕任務分配控制方法

有效

• 申請號: 201710006979.7
• 申請日: 2017-01-05
• 公開（公告）號: CN106647808B
• 公開（公告）日: 2020-02-14
• 發明（設計）人: 韋昱靈
• 申請（專利權）人: 臺州施特自動化有限公司
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10;G05D1/12;G05B13/04
• 代理公司: 33288 杭州知管通專利代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 蔡躍井

1.一種基于模糊控制算法的AUVs搜索和圍捕任務分配控制方法，其特征在于：本方法采用四層模糊神經網絡來實現對于AUVs的控制，所使用的模糊神經網絡自上而下為輸入層、模糊化層、規則層與解模糊層，對應的階段子任務為：

（1）搜索任務：AUVs采用分區隨機搜索方式對水下工作區域進行初步搜索，在工作的時候，根據傳感器的信息進行避碰與路徑規劃，其中各個AUVs單獨完成搜索，自主執行規劃；

（2）圍捕任務：單個AUV在工作區域中發現了規劃執行目標之后，通知混合分層式體系中其他AUVs，并且第一個發現目標的AUV成為當前leader，本leader基于成員和目標航行器的位置信息分配圍捕任務，并將各子任務發布給相應的圍捕成員，各成員收到任務后迅速向目標點運動，對入侵者實施圍捕；

（3）避障任務：確定目標之后，AUV在自身行進轉輪的驅動下進行接近，基于傳感器感知到的障礙信息選擇避碰路線，其中障礙包括靜態障礙物、團隊成員與敵方AUV；

（4）分散任務：搜索和圍捕目標完成之后，自動分散AUVs回到規劃執行的工作區域內，準備下一次目標的搜索和圍捕;

其中，進行搜索任務采用的搜索策略為：

將某個AUV設定當前位置為（x_i,y_i），（x_j,y_j）表示傳感器路徑規劃所在位置的坐標,搜索范圍為x_il≤x_i≤x_ir ，y_id≤y_i≤y_iu，則當前的AUV隨機選取搜索點（x^'_i,y^'_i）滿足式子：

其中l 為一常值，表示AUV 的下一個目標點離所有AUV當前位置的最小距離不能低于此值，可以定義為工作的規劃區域；

圍捕策略：

H₁、H₂、H₃、H₄、H₅為當前參與搜索和圍捕的AUV，α表示當前目標與AUV之間的夾角，（x_p,y_p）表示規劃執行目標P的坐標，R表示規劃執行目標到目標點的距離，β表示相鄰兩個目標點T_n和T_n+1之間的夾角，則目標運動勢點坐標表示需滿足式子：

然后將各個航行器按照極角從小到大排序，與勢點坐標集合匹配，按序排列之后得出最優化的圍捕分配方式；

避障策略：

基于螞蟻算法，應用人工勢場法，使得障礙物對AUV產生斥力，基于已有的AUV六自由度運動模型和PID控制器。

2.根據權利要求1所述的一種基于模糊控制算法的AUVs搜索和圍捕任務分配控制方法，其特征在于：模糊神經網絡中：

第一層：輸入節點層，一共設置有兩個節點，其中分別表示控制過程中的偏差與偏差變化率，不對信號進行任何非線性處理；

第二層：輸入隸屬度函數節點層，每個輸入節點對應13個模糊分區，為保持水下機器人控制的多對稱性，對應輸入變量隸屬度函數的位置；

第三層：模糊規則節點層，每一節點完成一條模糊規則的蘊含關系計算，對每一規則進行AND運算；

第四層：輸出節點層，輸出AUV各個行動主軸上的控制力力矩，偏差和偏差變化率的隸屬度函數采用相同的分布方式。

3.根據權利要求1所述的一種基于模糊控制算法的AUVs搜索和圍捕任務分配控制方法，其特征在于：混合分層式體系包括各個AUV內設置有任務規劃層，任務規劃層與行為控制層之間相互聯系，行為控制層則通過傳感模塊接收環境信息反饋，通過控制器來控制AUV運動模型，在環境中進行移動。