一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统及方法，系统包括无人艇和多个机器人；无人艇基于获得的所有水下勘查搜索目标的地理位置、水下地形信息和所有机器人的实时地理位置，生成与各机器人对应的水下勘查搜索目标和路径规划信息；各机器人接收由无人艇发送的水下勘查搜索目标和路径规划信息，按照路径规划信息进行搜索目标的勘查，在执行搜索目标勘查过程中，当到达某水下可疑目标附近时，采集该水下可疑目标的图像信息并与接收到的水下勘查搜索目标进行比对，直至完成可疑目标和搜索目标的图像视频拍摄和数据采集。本发明专利技术采用SOM网络解决无人艇与多水下机器人的多机协作、信息共享、多任务分配和实时路径规划问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统及方法
本专利技术属于海空界面机器人协作
，具体涉及一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统及方法。
技术介绍
在人类生存的地球上，海洋占据了地球表面积的71％，远大于陆地所占比重。随着人类对海洋认识和探索的不断加深，海洋科学技术得到加速发展。人们逐渐意识到海洋开发的重要性，尤其对于当前21世纪正面临的环境不断恶化，人口不断增多，资源不断减少三大难题，探索开发海洋资源受到越来越多的关注。自治水下机器人(AutonomousUnderwaterVehicle，AUV)是海洋资源和水下环境勘查的重要工具，当面临复杂的水域环境和越来越多样化的任务需求时，单个AUV由于自带的能源动力有限、观察范围小、作业工具单一等限制条件，已经无法完成多样化的任务需求，多AUV系统成为提高作业效率、扩大作业范围的有效途径和方法。对于多AUV系统，需要解决AUV的多机协作、信息共享、路径规划等问题，亟需建立能够起到“大脑”作用的主控系统，而水面无人艇(UnmannedSurfaceVehicle，USV)作为海空界面的智能运载平台、立体化海洋空间的关键节点，可成为多AUV系统的总控平台和通讯中继，解决多机协作和任务分配等难题。无人艇与多AUV系统的结合，对提高任务的执行效率和可靠性具有很好的效果。目前USV与多AUV的协同控制还存在以下技术难题：(1)动态任务实时分配问题；(2)路径规划和避障问题。在动态任务分配时，如果仅仅依靠任务目标点坐标与AUV坐标的最近原则来分，则可能出现某个AUV被分配过多任务而其他AUV得不到任务的情况。而在AUV的路径规划和行进避障方面，海洋环境、海流速度和AUV的运动学约束对AUV路径规划的影响，目前很少有相关资料涉及。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统及方法，采用自组织映射神经网络方法解决了无人艇与多水下机器人的多机协作、信息共享、多任务分配和实时路径规划问题。为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本专利技术通过以下技术方案实现：第一方面，本专利技术提供了一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统，包括：无人艇和多个机器人；所述无人艇基于获得的所有水下勘查搜索目标的地理位置、水下地形信息和所有机器人的实时地理位置，动态生成与各机器人对应的水下勘查搜索目标和路径规划信息；各机器人接收由无人艇发送的水下勘查搜索目标和路径规划信息，按照所述路径规划信息进行目标搜索，当遇到障碍物时，根据所述路径规划信息绕开障碍物；在执行搜索目标勘察的过程中，当到达某水下可疑目标附近时，采集该水下可疑目标的图像信息并与接收到的水下勘查搜索目标进行比对识别，直至完成可疑目标和接收到的搜索目标的图像视频拍摄和相关数据采集。可选地，所述无人艇中设有GPS导航单元、第一航姿参考单元、USBL超短基线收发基阵单元、第一声波通信单元和主控制器；各机器人中设有图像采集单元、USBL应答器单元、多波束声呐单元、第二航姿参考单元、深度传感器、从控制器和第二声波通信单元；所述GPS导航单元用于获取USBL超短基线收发基阵单元的大地坐标位置；所述第一航姿参考单元获取无人艇的任意时刻的横摇、纵摇及艏向数据；所述USBL超短基线收发基阵单元发出声脉冲信号；所述USBL应答器单元收到所述声脉冲后发送反馈声脉冲信号，其与所述USBL基阵探头共同构成完整的USBL超短基线基阵系统；所述主控制器分别与所述GPS导航单元、第一航姿参考单元、USBL超短基线收发基阵单元和第一声波通信单元相连；所述多波束声呐单元用于获得水下地形信息；所述第二航姿参考单元用于获取水下机器人的任意时刻的三维坐标速度向量和加速度向量；所述深度传感器用于获取机器人的水下深度；所述从控制器分别与所述图像采集单元、USBL应答器单元、多波束声呐单元、第二航姿参考单元、深度传感器和第二声波通信单元相连，所述第二声波通信单元与所述第一声波通信单元相连。可选地，定义无人艇的坐标系为无人艇坐标系；定义USBL超短基线收发基阵单元的坐标系为USBL基阵坐标系，其中，所述无人艇坐标系以向下垂直于无人艇甲板方向为Z轴，船艏方向为X轴，且所述无人艇坐标系与USBL基阵坐标系的原点为同一点；各机器人的实时地理位置也即USBL应答器单元的实时地理位置的计算公式为：其中，(Rx，Ry，Rz)为各机器人在大地坐标下的位置；(x2，y2，z2)为各机器人在USBL基阵坐标系的位置；R1为USBL基阵坐标向大地坐标系变换的旋转矩阵，其中，(αm、βm、γm)分别为无人艇任意时刻的横摇、纵摇及艏向数据；(x1，y1，z1)为USBL超短基线收发基阵单元在大地坐标中的位置：其中，(x0，y0，z0)为USBL超短基线收发基阵单元在无人艇坐标系中的位置；R2为USBL基阵坐标向无人艇坐标的旋转矩阵，式中，(αe、βe、γe)分别为USBL超短基线收发基阵单元安装的横向偏差、纵向偏差及艏向偏差。可选地，当所述主控制器获得所有搜索目标的地理位置以及所有机器人的实时地理位置后，则所述主控制器将所有搜索目标作为SOM网络的输入神经元，输入层神经元的三维权向量代表搜索目标的位置坐标，并将所有机器人作为SOM网络的输出神经元，输出层神经元的三维权向量代表机器人的位置坐标；基于设定的目标函数，计算出与输入层各神经元相对应的获胜神经元，即计算出与各搜索目标相对应的机器人；所述主控制器对获胜神经元的权值进行更新调整，执行对对应的机器人的路径规划，当所有机器人位置更新到对应的搜索目标位置后，动态任务分配和路径规划结束。可选地，所述获胜神经元的计算公式为：Pj←min{Dij+S(x，y，z)}S(x，y，z)＝[Vj(x，y，z)-Vo(x，y，z)]·t其中，Pj表示相对于输入神经元Ti的获胜神经元；Dij表示某一时刻输入神经元Ti和输出神经元Rj之间的欧式距离，Ti＝(Tix,Tiy,Tiz)表示输入神经元的位置坐标；Rj＝(Rjx,Rjy,Rjz)是输出神经元的位置坐标；S(x，y，z)为海流影响因子计算公式，Vj(x,y,z)为机器人速度向量，VO(x,y,z)为海流速度向量，t为机器人从出发点到搜索目标位置的行进时间；Cmax表示机器人在无能源充电的前提下，仅依靠自身携带的能源，能够航行的最大距离；C表示机器人巡航的安全距离；其中，Dj表示第j个输出神经元的实际运行距离；S表示多机器人在完成某一全局任务的过程中每个机器人的平均移动距离。可选地，将工作环境抽象为有限的栅格地图，所述路径规划的计算公式为：g＝(1-β)t·g0Nj＝cosΔθj其中，Rj(t)和Rj(t+1)分别输出神经元的t和t+1时刻的坐标，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统，其特征在于，包括：无人艇和多个机器人；/n所述无人艇基于获得的所有水下勘查搜索目标的地理位置、水下地形信息和所有机器人的实时地理位置，动态生成与各机器人对应的水下勘查搜索目标和路径规划信息；/n各机器人接收由无人艇发送的水下勘查搜索目标和路径规划信息，按照所述路径规划信息进行目标搜索，当遇到障碍物时，根据所述路径规划信息绕开障碍物；在执行搜索目标勘察的过程中，当到达某水下可疑目标附近时，采集该水下可疑目标的图像信息并与接收到的水下勘查搜索目标进行比对识别，直至完成可疑目标和接收到的搜索目标的图像视频拍摄和相关数据采集。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统，其特征在于，包括：无人艇和多个机器人；
所述无人艇基于获得的所有水下勘查搜索目标的地理位置、水下地形信息和所有机器人的实时地理位置，动态生成与各机器人对应的水下勘查搜索目标和路径规划信息；
各机器人接收由无人艇发送的水下勘查搜索目标和路径规划信息，按照所述路径规划信息进行目标搜索，当遇到障碍物时，根据所述路径规划信息绕开障碍物；在执行搜索目标勘察的过程中，当到达某水下可疑目标附近时，采集该水下可疑目标的图像信息并与接收到的水下勘查搜索目标进行比对识别，直至完成可疑目标和接收到的搜索目标的图像视频拍摄和相关数据采集。


2.根据权利要求1所述的一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统，其特征在于：所述无人艇中设有GPS导航单元、第一航姿参考单元、USBL超短基线收发基阵单元、第一声波通信单元和主控制器；各机器人中设有图像采集单元、USBL应答器单元、多波束声呐单元、第二航姿参考单元、深度传感器、从控制器和第二声波通信单元；
所述GPS导航单元用于获取USBL超短基线收发基阵单元的大地坐标位置；
所述第一航姿参考单元获取无人艇的任意时刻的横摇、纵摇及艏向数据；
所述USBL超短基线收发基阵单元发出声脉冲信号；所述USBL应答器单元收到所述声脉冲后发送反馈声脉冲信号，其与所述USBL基阵探头共同构成完整的USBL超短基线基阵系统；
所述主控制器分别与所述GPS导航单元、第一航姿参考单元、USBL超短基线收发基阵单元和第一声波通信单元相连；
所述多波束声呐单元用于获得水下地形信息；
所述第二航姿参考单元用于获取水下机器人的任意时刻的三维坐标速度向量和加速度向量；
所述深度传感器用于获取机器人的水下深度；
所述从控制器分别与所述图像采集单元、USBL应答器单元、多波束声呐单元、第二航姿参考单元、深度传感器和第二声波通信单元相连，所述第二声波通信单元与所述第一声波通信单元相连。


3.根据权利要求2所述的一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统，其特征在于，定义无人艇的坐标系为无人艇坐标系；定义USBL超短基线收发基阵单元的坐标系为USBL基阵坐标系，其中，所述无人艇坐标系以向下垂直于无人艇甲板方向为Z轴，船艏方向为X轴，且所述无人艇坐标系与USBL基阵坐标系的原点为同一点；
各机器人的实时地理位置也即USBL应答器单元的实时地理位置的计算公式为：



其中，(Rx，Ry，Rz)为各机器人在大地坐标下的位置；(x2，y2，z2)为各机器人在USBL基阵坐标系的位置；R1为USBL基阵坐标向大地坐标系变换的旋转矩阵，



其中，(αm、βm、γm)分别为无人艇任意时刻的横摇、纵摇及艏向数据；
(x1，y1，z1)为USBL超短基线收发基阵单元在大地坐标中的位置：



其中，(x0，y0，z0)为USBL超短基线收发基阵单元在无人艇坐标系中的位置；
R2为USBL基阵坐标向无人艇坐标的旋转矩阵，



式中，(αe、βe、γe)分别为USBL超短基线收发基阵单元安装的横向偏差、纵向偏差及艏向偏差。


4.根据权利要求1所述的一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统，其特征在于，当所述主控制器获得所有搜索目标的地理位置以及所有机器人的实时地理位置后，则所述主控制器将所有搜索目标作为SOM网络的输入神经元，输入层神经元的三维权向量代表搜索目标的位置坐标，并将所有机器人作为SOM网络的输出神经元，输出层神经元的三维权向量代表机器人的位置坐标；基于设定的目标函数，计算出与输入层各神经元相对应的获胜神经元，即计算出与各搜索目标相对应的机器人；
所述主控制器对获胜神经元的权值进行更新调整，执行对对应的机器人的路径规划，当所有机器人位置更新到对应的搜索目标位置后，动态任务分配和路径规划结束。


5.根据权利要求4所述的一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统，其特征在于：所述获胜神经元的计算公式为：
Pj←min{Dij+S(x，y，z)}



S(x，y，z)＝[Vj(x，y，z)-Vo(x，y，z)]·t
其中，Pj表示相对于输入神经元Ti的获胜神经元；Dij表示某一时刻输入神经元Ti和输出神经元Rj之间的欧式距离，Ti＝(Tix，Tiy，Tiz)表示输入神经元的位置坐标；Rj＝(Rjx，Rjy，Rjz)是输出神经元的位置坐标；S(x，y，z)为海流影响因子计算公式，Vj(x，y，z)为机器人速度向量，VO(x，y，z)为海流速度向量，t为机器人从出发点到搜索目标位置的行进时间；Cmax表示机器人在无能源充电的前提下，仅依靠自身携带的能源，能够航行的最大距离；C表示机器人巡航的安全距离；



其中，Dj表示第j个输出神经元的实际运行距离；S表示多机器人在完成某一全局任务的过程中每个机器人的平均移动距离。


6.根据权利要求4所述的一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统，其特征在于：将工作环境抽象为有限的栅格地图，所述路径规划的计算公式为：






g＝(1-β)t·g0






Nj＝cosΔθj
其中，Rj(t)和Rj(t+1)分别输出神经元的t和t+1时刻的坐标，δ为网络学习速率，Ti为输入神经元Ti的坐标；当机器人与搜索目标点的距离D...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭铁铮，陈巍，夏细明，杨雪，陈国军，郭覃，李佩娟，陈凯杰，陈伟，刘静，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32