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。
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。
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数据更新时间:2023-05-31
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