【正文】 測數(shù)據(jù)上解決問題。這一章我們將在前面章節(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合UAV運(yùn)動學(xué)模型，重點(diǎn)探討多UAV協(xié)同海上目標(biāo)跟蹤控制問題。本章開始，我們首先結(jié)合第三章基于純方位量測的互信息最大化最優(yōu)配置，探討如何以分布式的形式計(jì)算各UAV的期望最優(yōu)位置，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種基于UAV模型的分布式控制方法。其次，在系統(tǒng)介紹RRT算法的基礎(chǔ)上，探討UAV在威脅存在的情況下的避障與路徑規(guī)劃問題，設(shè)計(jì)了一種基于UAV運(yùn)動學(xué)模型的分布式路徑規(guī)劃方法，使多UAV實(shí)時避障的前提下，保持互信息最大化。 基于最優(yōu)配置的分布式控制在第三章中，我們提出了一種基于純方位量測的互信息最大化多UAV最優(yōu)配置，從仿真中可以看出，多UAV在最優(yōu)配置的情況下，可以持續(xù)準(zhǔn)確的估計(jì)出運(yùn)動目標(biāo)的位置。在本節(jié)中，我們將重點(diǎn)探討最優(yōu)配置的分布式求解以及多UAV如何運(yùn)動到目標(biāo)配置上這兩個問題。在本節(jié)開始之前，我們先給出基于最優(yōu)配置的多UAV分布式控制算法流程如下：1）根據(jù)DUIF估計(jì)目標(biāo)在時刻的估計(jì)值 ；2）由目標(biāo)運(yùn)動模型計(jì)算目標(biāo)狀態(tài)的一步預(yù)測值；3）根據(jù)第三章推導(dǎo)最優(yōu)配置，求解各無人機(jī)節(jié)點(diǎn)在 時刻的期望位置；4）由無人機(jī)運(yùn)動模型，驅(qū)動各UAV節(jié)點(diǎn)前往最優(yōu)期望位置；從中可以看出，在第三章中，我們已經(jīng)解決了以上流程中的前兩步，在本節(jié)中，我們將介紹最優(yōu)配置兩種不同的分布式求解方式，并根據(jù)期望位置，結(jié)合無人機(jī)運(yùn)動學(xué)模型，設(shè)計(jì)合適的控制率。為方便起見，將多UAV采用純方位量測的條件下，基于互信息最大化的最優(yōu)配置重寫如下：1）當(dāng)時，最優(yōu)配置應(yīng)滿足 ， ；2）當(dāng)時，觀測系統(tǒng)的最優(yōu)配置不唯一，其中一種最優(yōu)配置為：在本文中，我們只考慮的情況，假設(shè)各UAV知道自身的最小量測（安全）距離。 基于分布式信息一致性的最優(yōu)配置求解對于由個UAV節(jié)點(diǎn)組成的觀測網(wǎng)絡(luò)，第 架無人機(jī)在 時刻的最優(yōu)期望位置應(yīng)滿足： 其中，為首節(jié)點(diǎn)與水平軸夾角，可通過下式計(jì)算：其中， 分別為第 架無人機(jī)在 時刻的橫縱坐標(biāo)?？梢钥闯鲈谑街?，有、四個位置參數(shù)，其中為每架UAV的的最小安全距離，多UAV網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中其他UAV并不影響的值。因此，接下來將重點(diǎn)介紹這種、以及的分布式求解方式，使每架UAV在僅知道自身信息的條件下，通過與鄰域UAV的信息交互，準(zhǔn)確估計(jì)、和的值，進(jìn)而獲得每架UAV的最優(yōu)期望位置。對于多UAV觀測網(wǎng)絡(luò)中無人機(jī)節(jié)點(diǎn)的個數(shù)。可以對每個無人機(jī)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行編號，假設(shè)UAV初值狀態(tài)=，為維標(biāo)準(zhǔn)正交基，不需要等于 ，經(jīng)過 步分布式一致性（）迭代后，第 架UAV對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中UAV節(jié)點(diǎn)數(shù)目的估計(jì)值為： 其中 為無窮范數(shù)；用于求四舍五入后的整數(shù)。無人機(jī)在當(dāng)前觀測網(wǎng)絡(luò)中的序號的估計(jì)值為： 其中，用于返回維標(biāo)準(zhǔn)正交基非零元素的維數(shù)；用于返回維向量前個元素的零元素的個數(shù)。對于的向量。對于首節(jié)點(diǎn)與水平軸夾角，亦可通過分布式信息一致性算法進(jìn)行求解，假設(shè)第 架無人機(jī)的有如下所示的初始值：，經(jīng)過 步迭代后， 因此，的估計(jì)值可以寫為： 若令 的初始分別設(shè)為，，，多UAV通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭t結(jié)構(gòu)仍按照圖3 5由A到I循環(huán)變換，則各UAV對觀測網(wǎng)絡(luò)中UAV數(shù)目的估計(jì)如圖4 1，從中可以看出，各UAV可以在僅跟鄰域UAV通信的情況下，估計(jì)出當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中UAV節(jié)點(diǎn)的數(shù)目。多UAV觀測網(wǎng)絡(luò)對各UAV編號的仿真如圖4 2所示，從中可以看出，多UAV觀測網(wǎng)絡(luò)可以通過分布式一致性算法，對各UAV進(jìn)行編號。令分別為4，從圖4 3可以看出，隨著迭代的不斷進(jìn)行，本文提出的方法可以準(zhǔn)確估計(jì)出初始狀態(tài)的和。圖4 1多UAV網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)目圖4 2多UAV系統(tǒng)對各節(jié)點(diǎn)的編號圖4 3一致性求和圖4 4多UAV最優(yōu)配置角度令多UAV初始位置分別為、其余條件同上，分別以基于分布式信息一致性的方法估計(jì)出、和的值，就可計(jì)算出基于純方位量測互信息最大化的最優(yōu)配置的角度信息，如圖4 4所示。 分布式最優(yōu)配置解算 本章小結(jié)本文主要完成了俯仰、橫滾、偏航的姿態(tài)控制仿真，首先介紹了滑模變結(jié)構(gòu)的基本理論，討論了其各個方面的特性，給出了其應(yīng)用的場景。其次根據(jù)第二章的運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)模型將縱向運(yùn)動和側(cè)向運(yùn)動分離開來給出了三個姿態(tài)控制在簡化狀態(tài)下的運(yùn)動方程組，結(jié)合滑模變結(jié)構(gòu)控制給出控制律，然后通過李雅普洛夫方程證明其穩(wěn)定性，最后在MATLAB中完成仿真實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)中，先介紹了仿真的基本參數(shù)及控制目標(biāo)和評價指標(biāo)，并完成仿真得到各個參量的仿真圖，詳細(xì)介紹了各個仿真圖的意義及形成的原因，還討論了應(yīng)采取的對策。三個姿態(tài)控制基本能滿足控制指標(biāo)的要求，證明了滑模變結(jié)構(gòu)算法在飛翼布局水下滑翔機(jī)的控制律設(shè)計(jì)中有良好的適用性，但由于偏航控制中跟蹤偏航輸入所需的調(diào)節(jié)時間較長，且襟翼抖振劇烈，因此偏航控制律的設(shè)計(jì)有待完善，需要尋找新的更好的方法。第五章 水下滑翔機(jī)傾斜轉(zhuǎn)彎控制 引言傾斜轉(zhuǎn)彎控制技術(shù)是水下航行器常用的控制方式，英文翻譯“BankToTurn”，也即BTT控制技術(shù)，通過水平差舵來進(jìn)行滾轉(zhuǎn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)偏航控制，這種控制結(jié)構(gòu)復(fù)雜，對控制算法要求較高。與之對應(yīng)的有“側(cè)滑轉(zhuǎn)彎”控制技術(shù)，英文 “SkidToTurn”，靠垂直舵來直接實(shí)現(xiàn)偏航控制，因而相對簡單。BTT控制的原理為：水下滑翔機(jī)等水下航行器在作機(jī)動運(yùn)動時，其舵面執(zhí)行機(jī)構(gòu)根據(jù)發(fā)出的滾動角指令，快速的繞機(jī)體的縱軸或速度矢量軸轉(zhuǎn)動，將水下滑翔機(jī)的主升力面轉(zhuǎn)到所要求的理想機(jī)動方向上，同時偏航回路起穩(wěn)定作用，水下滑翔機(jī)在協(xié)調(diào)回路的作用下，使側(cè)滑角和側(cè)向過載盡可能的小，因而能夠迅速完成偏航控制，效率較高，有著很大的優(yōu)點(diǎn)。 水下滑翔機(jī)傾斜轉(zhuǎn)彎關(guān)鍵技術(shù)綜述 滑模變結(jié)構(gòu)算法在傾斜轉(zhuǎn)彎中的應(yīng)用 傾斜轉(zhuǎn)彎下水下滑翔機(jī)橫向運(yùn)動方程組 設(shè)計(jì)控制律并分析穩(wěn)定性 本章小結(jié)本章首先介紹了傾斜轉(zhuǎn)彎的概念和傾斜轉(zhuǎn)彎中使用的關(guān)鍵技術(shù)，并將其和側(cè)滑轉(zhuǎn)彎相對比，分析了其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，其優(yōu)點(diǎn)主要在于其轉(zhuǎn)彎效率高，這也是本文研究傾斜轉(zhuǎn)彎的主要原因。其次，使用PID算法來實(shí)現(xiàn)傾斜轉(zhuǎn)彎，根據(jù)控制目標(biāo)寫出控制律，最后根據(jù)模型來進(jìn)行仿真驗(yàn)證，將傾斜轉(zhuǎn)彎的偏航角仿真結(jié)果和僅僅使用襟翼一或四來進(jìn)行對比，討論分析兩種方法的優(yōu)劣；再次根據(jù)傾斜轉(zhuǎn)彎橫向運(yùn)動時參數(shù)的特性，在此基礎(chǔ)上建立了橫向運(yùn)動方程組，采用全局積分滑模面來設(shè)計(jì)控制律，然后使用李雅普洛夫方法證明穩(wěn)定性，再進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)將各個狀態(tài)量的結(jié)果與PID算法的各個量進(jìn)行對比分析，著重比較了滑模變結(jié)構(gòu)與PID算法的準(zhǔn)確性、快速性以及穩(wěn)定性。最后，將傾斜轉(zhuǎn)彎的兩種算法和第四章的使用的控制算法等三種算法放在一起進(jìn)行比較，從快、準(zhǔn)、穩(wěn)三個方面進(jìn)行了對比分析。第六章 全文總結(jié)與展望 全文總結(jié)本文針對飛翼布局的水下滑翔機(jī)的縱向穩(wěn)定性和運(yùn)動控制做了分析和研究，分別應(yīng)用經(jīng)典控制理論和滑模變結(jié)構(gòu)控制算法進(jìn)行了分析、設(shè)計(jì)和仿真，根據(jù)仿真結(jié)果圖可初步判定控制器的設(shè)計(jì)達(dá)到了預(yù)期，主要工作概括如下：(1) 滑翔機(jī)的縱向穩(wěn)定性是滑翔機(jī)設(shè)計(jì)的基本要求，在水下滑翔機(jī)控制器設(shè)計(jì)中起著基礎(chǔ)的作用，本文簡化了滑翔機(jī)縱向運(yùn)動方程，根據(jù)小擾動線性化原理，并對一些小量做了近似處理，推導(dǎo)出更加簡化的運(yùn)動方程組，然后使用拉普拉斯變換導(dǎo)出縱向運(yùn)動參數(shù)的傳遞函數(shù)，再根據(jù)特定俯仰角下采用實(shí)際的數(shù)值算出對應(yīng)的傳遞函數(shù)的表達(dá)式，利用傳遞函數(shù)的表達(dá)式分別畫出根軌跡，從而對比出不同俯仰角對滑翔機(jī)穩(wěn)定性的影響。同時，利用傳遞函數(shù)表達(dá)式得出不同俯仰角下縱向運(yùn)動參數(shù)的頻率特性，分別畫出了對應(yīng)的伯德圖。根據(jù)根軌跡可知軌跡都在虛軸的左半平面，可知系統(tǒng)是穩(wěn)定的，但是根據(jù)伯德圖得出系統(tǒng)的穩(wěn)定裕度不高，需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的控制器。(2) 水下滑翔機(jī)的姿態(tài)控制是控制器的基本功能，本文先將第二章的運(yùn)動方程組進(jìn)行簡化得到了縱向和橫向運(yùn)動方程組，針對俯仰、橫滾、偏航控制設(shè)計(jì)相應(yīng)的滑模面，趨近律均采用指數(shù)趨近。對于俯仰角控制，滑翔機(jī)在設(shè)計(jì)時可以采用滑塊和襟翼二和三來同時控制，但在本文中由于篇幅限制僅采用了滑塊來控制。橫向運(yùn)動方程組又分為有橫滾的側(cè)向運(yùn)動和無橫滾的側(cè)向運(yùn)動，在本文的第四章中，由于采用滑翔機(jī)兩側(cè)的對開舵來控制，相當(dāng)于側(cè)滑轉(zhuǎn)彎，因此在簡化運(yùn)動方程組時僅考慮無橫滾的側(cè)向運(yùn)動。將趨近律和滑模面及運(yùn)動方程組結(jié)合起來后反解出輸入，即可得到控制律，同時根據(jù)李雅普諾夫方程證明穩(wěn)定性。本文的控制輸入均為階躍輸入，最后對仿真結(jié)果進(jìn)行了討論分析，比較了不同俯仰角對仿真結(jié)果的影響。通過仿真圖的分析，除了偏航控制的調(diào)節(jié)時間較長外被控對象的輸出能夠很好的滿足設(shè)計(jì)指標(biāo)，說明了滑模算法對與飛翼布局的滑翔機(jī)有很好的適用性，另外還討論了仿真結(jié)果圖中的抖振現(xiàn)象。(3) 傾斜轉(zhuǎn)彎因其相對于側(cè)滑轉(zhuǎn)彎有較高的效率成為控制研究的熱點(diǎn)，本文先介紹了傾斜轉(zhuǎn)彎的優(yōu)缺點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)，闡述了重點(diǎn)在于設(shè)計(jì)良好的控制算法避開直接解耦而能夠滿足偏航控制要求。其次使用了PID算法和一種全局滑模積分算法來分別實(shí)現(xiàn)傾斜轉(zhuǎn)彎。PID算法因其簡單可靠一直受到歡迎，本文使用了偏航角偏差和其一階微分（PD）來作為控制輸入量。在使用滑模變結(jié)構(gòu)算法中首先得出有滾轉(zhuǎn)的橫向運(yùn)動方程，然后采用滑模變結(jié)構(gòu)算法先將偏航角偏差轉(zhuǎn)化為滾轉(zhuǎn)角偏差，然后再根據(jù)滑?？刂平馑愠鰧?yīng)的舵角，在仿真完畢后將兩種算法的結(jié)果在快、準(zhǔn)、穩(wěn)方面做了對比，可以看出對于偏航控制問題，文章中提到的幾種方法各有優(yōu)劣，側(cè)滑轉(zhuǎn)彎超調(diào)量很小，但是傾斜轉(zhuǎn)彎明顯快速性好，精度高，說明對于飛翼布局的水下滑翔機(jī)，傾斜轉(zhuǎn)彎有一定的優(yōu)勢。 研究展望水下滑翔機(jī)的運(yùn)動控制是一個復(fù)雜的研究課題，涉及的知識面廣泛，方法眾多，本文僅是對其中的問題作了一些基礎(chǔ)性的工作，對于實(shí)際應(yīng)用，仍然要解決許多問題。結(jié)合本文的研究內(nèi)容，尚需進(jìn)一步探索和改進(jìn)的方面如下：(1) 本文的在運(yùn)動控制章節(jié)雖然仿真結(jié)果表明各個姿態(tài)角能夠準(zhǔn)確跟蹤輸入，但是襟翼仿真圖上卻劇烈抖振，這在實(shí)際應(yīng)用時是不可能也不允許的，一部分原因是算法沒有優(yōu)化，一部分原因是因?yàn)榛Ｋ惴ǖ墓逃邢拗?。因此在?shí)際應(yīng)用中應(yīng)進(jìn)行改進(jìn)。(2) 本文假設(shè)控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)都是理想的，執(zhí)行機(jī)構(gòu)能夠迅速響應(yīng)控制律，但在實(shí)際情況下，由于滑塊位移的限制、滑塊位移改變速率的限制、抽（排）水量的限制、抽（排）水速率的限制等輸入特性的限制，控制律的效果可能嚴(yán)重滯后，最終導(dǎo)致誤差偏大，甚至出錯，所以在輸入飽和特性上應(yīng)當(dāng)有相應(yīng)的解決方案。(3) 實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)當(dāng)考慮洋流作用的影響。本文的水下滑翔機(jī)速度的改變?nèi)家揽恐馗×?，沒有推力，因而速度較小，在實(shí)際情況中，洋流的影響是不可避免，而且影響較大，并且洋流的干擾具有很大的不確定性，如何解決洋流因素的影響，需要進(jìn)一步的研究。參考文獻(xiàn)[1] Charles C E, James O T, RusselL D L. 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