簡(jiǎn)介

目前，實(shí)現(xiàn)多 AUV 系統(tǒng)編隊(duì)航行的控制方法主要包括基于領(lǐng)航者-跟隨者的方法。

基于虛擬結(jié)構(gòu)的方法、基于人工勢(shì)場(chǎng)的方法、基于行為的方法和基于路徑跟隨的方法等。

基于領(lǐng)航者跟隨者的編隊(duì)控制方法

領(lǐng)航者-跟隨者的概念最早由 Cruz提出，并且由 Wang等將其成功應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人的編隊(duì)控制中。

作為目前最為常用的一種編隊(duì)控制方法，其基本思想是：所有編隊(duì)成員被指定為領(lǐng)航者或跟隨者這兩種角色，領(lǐng)航者通過沿著預(yù)定或者臨時(shí)設(shè)定的路徑航行。

掌控整個(gè)編隊(duì)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，跟隨者依據(jù)相對(duì)于領(lǐng)航者的距離及方位信息跟隨領(lǐng)航者實(shí)現(xiàn)編隊(duì)控制。

領(lǐng)航者-跟隨者方法的優(yōu)點(diǎn)是編隊(duì)控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，編隊(duì)中只需要設(shè)定領(lǐng)航者的期望路徑或其他行為，然后跟隨者以預(yù)定的位置偏移跟隨領(lǐng)航者即可實(shí)現(xiàn)編隊(duì)控制。

鑒于這個(gè)原因，領(lǐng)航者-跟隨者方法在實(shí)際工程中被廣泛應(yīng)用。該方法的缺點(diǎn)為編隊(duì)系統(tǒng)過于依賴領(lǐng)航者。

基于虛擬結(jié)構(gòu)的編隊(duì)控制方法

虛擬結(jié)構(gòu)法最早由 Tan提出，該方法將編隊(duì)的所有成員視作一個(gè)整體進(jìn)行處理，其基本思想為：首先確定虛擬結(jié)構(gòu)的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)特性。

然后推導(dǎo)出虛擬結(jié)構(gòu)上虛擬目標(biāo)點(diǎn)的相應(yīng)特性，最后通過設(shè)計(jì)適當(dāng)控制律使機(jī)器人跟蹤對(duì)應(yīng)虛擬目標(biāo)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)編隊(duì)控制。

虛擬結(jié)構(gòu)法的優(yōu)點(diǎn)在于，通過將編隊(duì)隊(duì)形視作一個(gè)剛性結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)有明顯的隊(duì)形反饋，便于編隊(duì)行為的確定和隊(duì)形的保持。

其缺點(diǎn)也很明顯，由于編隊(duì)隊(duì)形需要一直保持同一個(gè)剛性結(jié)構(gòu)，缺乏靈活性和適應(yīng)性，尤其是在躲避障礙物過程中存在一定的局限性。

另外，不同的機(jī)器人在環(huán)境下會(huì)受到不同環(huán)境因素影響，嚴(yán)格的隊(duì)形約束會(huì)誘發(fā)頻繁控制指令，增加能耗，甚至出現(xiàn)執(zhí)行器飽和現(xiàn)象。

這些缺點(diǎn)導(dǎo)致虛擬結(jié)構(gòu)法在多機(jī)器人編隊(duì)控制中的應(yīng)用相對(duì)較少。

基于人工勢(shì)場(chǎng)的編隊(duì)控制方法

人工勢(shì)場(chǎng)的概念由 Khatib 提出并成功應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人避障控制中。所謂人工勢(shì)場(chǎng)法即為研究對(duì)象的工作空間設(shè)定人工勢(shì)場(chǎng)。

并為研究對(duì)象設(shè)定人工勢(shì)函數(shù)，以此構(gòu)造工作空間中機(jī)器人、目標(biāo)點(diǎn)、以及障礙物等的勢(shì)場(chǎng)力，通過最小化個(gè)體勢(shì)場(chǎng)達(dá)到編隊(duì)控制的目的。

人工勢(shì)場(chǎng)法的優(yōu)點(diǎn)在于其設(shè)計(jì)的算法能夠較好的解決避碰避障問題；

缺點(diǎn)表現(xiàn)在當(dāng)勢(shì)力場(chǎng)較多時(shí)容易導(dǎo)致機(jī)器人出現(xiàn)小范圍往復(fù)運(yùn)動(dòng)，增大能耗，另外合適勢(shì)函數(shù)的選取也比較困難。

優(yōu)點(diǎn)：

實(shí)時(shí)性強(qiáng)；

這是人工勢(shì)能場(chǎng)法最大的優(yōu)點(diǎn)，人工勢(shì)能場(chǎng)法僅僅需要計(jì)算下一時(shí)刻的智能

體的即可，不需要全局信息，因此其實(shí)時(shí)性強(qiáng)，在線計(jì)算能力強(qiáng)；

突防突發(fā)威脅能力強(qiáng)；

針對(duì)突發(fā)威脅，當(dāng)威脅所在的位置在智能體的可視范圍內(nèi)，智能體將模擬出突發(fā)威脅對(duì)智能體本身的斥力，使之有能力避開此威脅障礙物。

在突發(fā)威脅不在智能體的可視范圍內(nèi)，則智能體忽略此障礙物威脅。對(duì)突發(fā)威脅的突防能力也可稱為動(dòng)態(tài)避障規(guī)劃能力。

局部處理能力強(qiáng)。

不論障礙物是否屬于突發(fā)威脅障礙物，人工勢(shì)能場(chǎng)法使用的都是局部信息，而非全局的信息，因此無需全局長時(shí)間的進(jìn)行搜索和優(yōu)化路徑。

缺點(diǎn)：

有“零勢(shì)能點(diǎn)”存在，將導(dǎo)致智能體停止運(yùn)動(dòng)；

例如當(dāng)二維空間中僅僅存在三個(gè)點(diǎn)狀的障礙物時(shí)，此三個(gè)點(diǎn)狀障礙物恰好形成等邊三角形的三個(gè)頂點(diǎn)，并且智能體恰好位于此三角形的中心點(diǎn)上，此時(shí)智能體的合力為零，其勢(shì)能也為零。

此時(shí)無法對(duì)智能體的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行更新，此時(shí)智能體無法通過障礙物區(qū)域。因此，為使智能體能通過障礙物區(qū)域，必須對(duì)智能體受到的合力做出改變，使之不為零。

智能體出現(xiàn)“局部困擾”的問題；

當(dāng)二維空間中障礙物以某種規(guī)律存在時(shí)，智能體會(huì)出現(xiàn)在障礙物中“徘徊”的情況，即為智能體的“局部困擾”的問題。

智能體無法通過此區(qū)域的原因是，當(dāng)智能體離開障礙物時(shí)，又被目標(biāo)吸引走向障礙物，而當(dāng)智能體被吸引進(jìn)入障礙物區(qū)域后，智能體又被障礙物對(duì)其的斥力所驅(qū)使而離開障礙物區(qū)域。

以此進(jìn)行死循環(huán)，并進(jìn)入“徘徊”的狀態(tài)，形成局部困擾的問題。因此，為使智能體不出現(xiàn)局部困擾的問題，必須對(duì)智能體受到的合力進(jìn)行更改，使智能體繞過障礙物區(qū)域。

多智能體編隊(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)無法維持編隊(duì)隊(duì)形。

多個(gè)智能體形成編隊(duì)時(shí)，無法自動(dòng)保持隊(duì)形，需將智能體本身之間的作用添加到合力中，使之維持編隊(duì)隊(duì)形。

基于行為的編隊(duì)控制方法

基于行為的控制概念最早由 Brooks提出，為多機(jī)器人協(xié)同采樣任務(wù)設(shè)計(jì)了基于行為的控制體系結(jié)構(gòu)。

基于行為的編隊(duì)控制基本思想即：將編隊(duì)控制任務(wù)分解成駛向路徑點(diǎn)、躲避障礙物、編隊(duì)保持等基本行為，并通過行為融合實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人的編隊(duì)控制。

基于行為法的基本思想是將多機(jī)器人編隊(duì)控制任務(wù)分為簡(jiǎn)單的基本行為，如障礙避碰、駛向目標(biāo)和保持隊(duì)形等。

將這些基本行為融合到一起，當(dāng)傳感器接收到環(huán)境變換或刺激時(shí)，做出不同反應(yīng)，輸出系統(tǒng)下一步的運(yùn)動(dòng)反應(yīng)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)控制。

基本行為融合的方式有三種。

第一種是加權(quán)平均法。各基本行為根據(jù)一定的權(quán)重加權(quán)平均得到輸出向量，權(quán)值的大小對(duì)應(yīng)基本行為的重要性；

第二種是行為抑制法，對(duì)各個(gè)基本行為按一定的原則設(shè)定優(yōu)先級(jí)，在同等條件下，優(yōu)先級(jí)高的基本行為作為機(jī)器人的當(dāng)前的行為；

第三種是模糊邏輯法，根據(jù)模糊規(guī)則綜合各基本行為的輸出，以得到機(jī)器人的輸出。

基于行為法魯棒性高、實(shí)時(shí)性好及明確的隊(duì)形反饋，但行為的融合復(fù)雜，很難設(shè)計(jì)指定隊(duì)形的局部基本行為，難以保證編隊(duì)控制的穩(wěn)定性。

基于行為編隊(duì)控制方法的優(yōu)點(diǎn)在于比較容易實(shí)現(xiàn)分布式控制，系統(tǒng)應(yīng)變能力較強(qiáng)，能夠較好的應(yīng)對(duì)避碰避障問題，編隊(duì)也能通過成員相互之間的感知達(dá)到隊(duì)形反饋的目的。

不足之處在于無法明確定義編隊(duì)系統(tǒng)的整體行為，不利于系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析。

基于路徑跟隨的編隊(duì)控制方法

基于路徑跟隨的編隊(duì)控制方法也可稱之為協(xié)調(diào)路徑跟隨控制，其基本思想是將編隊(duì)控制任務(wù)進(jìn)行時(shí)空分解，得到空間上的路徑跟隨任務(wù)和時(shí)間上的協(xié)調(diào)同步任務(wù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)編隊(duì)控制。

該方法通常會(huì)針對(duì)待同步信息指定一個(gè)領(lǐng)航者或者虛擬領(lǐng)航者作為信息同步的參考標(biāo)準(zhǔn)。

基于路徑跟隨的編隊(duì)控制方法的主要優(yōu)點(diǎn)：各機(jī)器人之間交換數(shù)據(jù)量很小，更適合通信受限的環(huán)境。

另外，如果短時(shí)間內(nèi)編隊(duì)通信鏈路出現(xiàn)故障導(dǎo)致個(gè)別 機(jī)器人失聯(lián)，該機(jī)器人仍可沿預(yù)設(shè)路徑航行，不至于處于混亂狀態(tài)，直至通信恢復(fù)正常或者采用其他補(bǔ)救措施。

基于路徑跟隨的編隊(duì)控制方法具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，也因此成為近幾年比較熱門的研究?jī)?nèi)容之一。

基于信息一致性的編隊(duì)控制方法

多智能體系統(tǒng)的一致性問題即：系統(tǒng)中各智能體量化信息在適當(dāng)控制律作用下趨于某種一致性。

對(duì)于多機(jī)器人系統(tǒng)這些信息通常包含各成員的位置、姿態(tài)及速度等，可以通過各成員之間相互通信獲得，也可以通過感知獲得。

信息一致性方法通常假定智能體僅與其相鄰個(gè)體進(jìn)行信息交互，因此基于信息一致性方法的優(yōu)點(diǎn)在于能夠適用于大尺度的編隊(duì)控制。

不足之處在于尋找合適的量化信息、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以保證一致性算法在有限時(shí)間內(nèi)收斂存在一定難度。

編隊(duì)控制算法指標(biāo)

路徑長短：多機(jī)器人從起點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)行進(jìn)的平均距離與起點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)

之間直線距離的比值。該值越小，性能越好；反之越差。

隊(duì)形維持：不同時(shí)刻運(yùn)動(dòng)過程中機(jī)器人在期望位置的比例。該值表示

在有障礙時(shí)保持隊(duì)形的性能。該值越小，說明隊(duì)形保持情況越好；反之越差。

運(yùn)行時(shí)間：多機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)及隊(duì)形形成所用的時(shí)間。

避障代價(jià)：多機(jī)器人與障礙物發(fā)生的碰撞次數(shù)。碰撞次數(shù)越少，避障

代價(jià)越小，避障算法越好；反之越差。

審核編輯：郭婷