摘要
基于国家“透明海洋”、“智慧海洋”等一系列海洋战略任务，以水下航行器为代表的海洋探测装备的研究取得重大进展。水下航行器集群研究的核心问题是通过水下航行器间的协同工作来远程执行海底地形探测、水下环境监测等复杂任务。采用部分节点进行主动信息传递的策略构建点对点的通信模式，多水下航行器间可以通过共同的规则和方式实现各类信息或语义的传递，实现快速、高效的信息共享和数据交换，进而实现复杂的水下航行器集群智能协同控制。本文针对复杂环境下的海洋监测和探测任务，对水下航行器集群的智能协同控制开展了研究工作。主要的研究成果和创新点如下： 构建了运动空间表达体系以及空间运动模型。在建立了完备的水下航行器的空间运动学模型的基础上，根据实际的操作方式和特点，将该模型简化为三个独立的数学模型，实现了对涉及水下航行器运动的各个参数的单独研究，并采用增量PID算法对上述数学模型分别搭建了控制器。 采用了改进虚拟节点法构建系统编队。针对现有的水下航行器集群编队方式的实施效果进行分析研究，并采用与领航跟随法相似的虚拟节点法进行编队。该方法以水下航行器后端的中心点为标定点，以编队的外接圆圆心为虚拟节点，其优越性在于避免了由于单水下航行器的故障而导致的整体系统的崩溃。 提出了多算法相结合的水下航行器任务调度方法。基于对四种常用聚类算法的性能对比分析，选取了k-means对所有目标站点进行了前期的分区操作。然后，根据各区域目标站点的数量对水下航行器进行了任务调度分配，利用人工免疫优化算法实现了对每个区域内水下航行器固定停靠站点的对接。最后，采用模拟退火算法对水下航行器的巡检顺序进行优化，确定最优的巡检路径。该任务调度方案提高了水下航行器的工作效率，并且对其他相关领域的任务调度优化具有参考意义。 提出了一种智能的水下航行器的路径规划方法。先采用人工势场法构建水下航行器的行进路径，然后采用改进的PSO算法进行优化，使得水下航行器的行进路径更加平滑，实现了静态路径规划的最小平路径的获取。 构建了基于异构众核架构超算芯片的水下航行器集群。通过可行的技术路线和实施方案，基于现有的硬件研究条件，构建了基于超算芯片的水下航行器集群，面向复杂多变的海洋环境，开展了智能协同控制和多设备组网观测的试验。
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