群聚控制算法的水下机器人控制毕业论文【附代码】

群聚控制算法的水下机器人控制毕业论文【附代码】

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/checkpaper/article/details/142463064

随着水下机器人技术的不断发展，多机器人协同控制成为实现复杂水下任务的关键技术之一。本文提出了一种基于群聚控制算法的多水下机器人协同控制方法，通过利用该算法的局部感知特性来应对水下通信不稳定问题，并结合层级关系和人工势场算法，以实现水下机器人集群的协同导航与避障。

群聚控制算法的相关理论与改进

群聚控制算法是一种具有强扩展性的分布式控制算法，常用于解决多智能体系统的协同控制问题。该算法的核心思想是基于局部感知，即每个个体仅通过感知周围的环境信息来进行决策，而不依赖于全局信息。这一特性在水下通信受限的环境中显得尤为重要，因为在水下，传统的无线电通信信号容易受到水体的吸收和反射影响，造成通信不稳定甚至中断。

在本文中，我们首先对群聚控制的基础理论进行了深入探讨，建立了适用于多水下机器人协同作业的运动学模型。群聚控制算法的基本思想是通过保持个体之间的合适距离来确保系统的稳定性和连通性，同时根据集群整体的运动方向进行导航调整。在此基础上，我们对算法进行了改进，提出了一种新的群聚控制策略。该策略在保证机器人集群连通性的前提下，通过优化局部感知范围和个体之间的相对运动关系，提升了机器人集群的自组织能力和协同作业效率。

通过大量的仿真实验，我们验证了本文提出的改进算法在多水下机器人集群的自组织形成稳态方面具有显著优势。实验结果表明，群聚控制算法能够有效应对水下环境中的通信问题，实现分布式自组织控制，使机器人集群能够根据局部感知信息形成稳定的结构并完成任务。

基于层级关系的协同导航策略

在群聚控制算法的基础上，本文进一步提出了一种基于层级关系的协同导航策略，以解决多机器人系统中的导航一致性问题。层级关系的引入旨在通过设置领导者角色，将领导者的航行信息逐层传递给集群内的其他机器人，从而实现集群整体的协同导航。

具体来说，领导者机器人负责接收全局航行信息，并按照预定的路线进行移动。其他不具备全局信息的机器人则通过局部感知来获取与领导者之间的相对位置，并根据该信息调整自身的运动方向，从而跟随领导者完成导航任务。该层级导航策略具有较强的扩展性，能够适应不同规模的机器人集群，并保证机器人之间的协同一致性。

为了验证该策略的有效性，本文设计了多种仿真实验，包括直线航行、折线航行以及圆周航行等典型场景。实验结果表明，集群中的非领导机器人能够通过局部感知信息成功避碰，并紧密跟随领导者完成预定的航行任务。特别是在复杂航行路线下，集群内的机器人能够保持较高的全局一致性，验证了该策略在协同导航方面的可行性。

此外，我们还进一步探讨了领导者在集群中位置的不同对集群航行一致性的影响。结果显示，当领导者处于集群的前端或中央位置时，集群整体的航行一致性较好，而当领导者处于集群后方时，个别机器人容易偏离路线。这表明，领导者的位置对整个集群的运动行为有着重要影响。

基于人工势场的多水下机器人协同避障

在多水下机器人协同作业过程中，避障是一个不可忽视的问题。水下环境中存在大量的动态和静态障碍物，如何在复杂的环境下有效避障是实现多机器人协同控制的关键挑战之一。为此，本文在基于层级关系的协同导航策略基础上，进一步引入了人工势场算法，设计了多水下机器人协同避障方法。

人工势场算法通过构建虚拟的引力和斥力场来引导机器人运动。障碍物周围设置斥力场，使机器人远离障碍物；同时，目标点设置引力场，引导机器人向目标点运动。在多机器人系统中，人工势场算法能够帮助每个机器人在局部感知环境中进行实时避障，而不依赖全局信息。这一特性使得该算法非常适合在水下通信不稳定的环境中应用。

本文根据障碍物的不同类型和大小，设计了不同的避障策略。对于静态障碍物，机器人通过感知障碍物的相对位置和大小，自主调整运动轨迹避开障碍物；对于动态障碍物，则需要实时更新障碍物的运动轨迹，并根据避障策略调整自身的速度和方向。在仿真实验中，我们设计了单障碍物、多障碍物以及动态障碍物的场景，以验证人工势场算法在多水下机器人协同避障中的有效性。

实验结果表明，人工势场算法能够帮助多水下机器人成功避开不同类型的障碍物，并且集群整体仍然能够保持较高的协同一致性。在动态障碍物避障实验中，机器人通过实时感知障碍物的运动状态，成功规避了潜在的碰撞风险，验证了该算法在复杂环境中的应用潜力。

算法的创新与收获

本文提出的基于群聚控制的多水下机器人协同控制算法，结合了层级关系的协同导航策略和人工势场的避障方法，具有以下几个创新点和优势。首先，群聚控制算法通过局部感知实现分布式控制，能够有效应对水下通信不稳定的挑战。其次，基于层级关系的导航策略通过设立领导者角色，将全局信息逐层传递给集群内其他机器人，确保了集群整体的协同一致性。最后，人工势场算法为多机器人系统的协同避障提供了有效解决方案，通过不同类型的避障策略，机器人能够在复杂的水下环境中自主避开障碍物，完成协同任务。

以下是本文实现的Python代码示例：

import numpy as np

# 定义水下机器人类
class UnderwaterRobot:
    def __init__(self, position, velocity):
        self.position = position
        self.velocity = velocity

# 定义群聚控制算法
def flocking_control(robots, sensing_range, target_position):
    for robot in robots:
        neighbors = find_neighbors(robot, robots, sensing_range)
        if neighbors:
            adjust_velocity(robot, neighbors, target_position)

# 查找机器人邻居
def find_neighbors(robot, robots, sensing_range):
    neighbors = []
    for other_robot in robots:
        distance = np.linalg.norm(robot.position - other_robot.position)
        if distance < sensing_range:
            neighbors.append(other_robot)
    return neighbors

# 调整速度以避碰并跟随目标
def adjust_velocity(robot, neighbors, target_position):
    avg_position = np.mean([neighbor.position for neighbor in neighbors], axis=0)
    avoidance_vector = robot.position - avg_position
    target_vector = target_position - robot.position
    robot.velocity = target_vector + avoidance_vector

# 仿真运行
if __name__ == "__main__":
    # 初始化机器人集群
    robots = [UnderwaterRobot(np.array([0, 0]), np.array([0, 1])),
              UnderwaterRobot(np.array([1, 0]), np.array([0, 1])),
              UnderwaterRobot(np.array([-1, 0]), np.array([0, 1]))]
    
    sensing_range = 5.0
    target_position = np.array([10, 10])
    
    # 执行群聚控制
    for t in range(10):
        flocking_control(robots, sensing_range, target_position)
        for robot in robots:
            robot.position += robot.velocity
            print(f"机器人位置: {robot.position}")