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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北工業(yè)大學(xué)申請的專利AUV編隊方法、裝置、計算機系統(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114879664B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210421795.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/43；該發(fā)明授權(quán)AUV編隊方法、裝置、計算機系統(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)是由陳依民;高劍;溫穎倩;王昭;彭星光;張福斌;張立川;潘光;宋保維設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本AUV編隊方法、裝置、計算機系統(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種AUV編隊方法、裝置、計算機系統(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)，屬于自動控制技術(shù)領(lǐng)域。將AUV個體劃分為領(lǐng)航者、協(xié)調(diào)者和跟隨者，并設(shè)計不同角色的功能和協(xié)調(diào)策略，將其嵌入分布式模型預(yù)測控制DMPC框架中，計算不同角色的代價函數(shù)，將協(xié)調(diào)控制問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)控制問題，將分散分布的AUV組群聚集到目標(biāo)區(qū)域并保持期望隊形。分布式協(xié)調(diào)策略的因不依賴固定隊形能夠迅速做出調(diào)整以形成一個新的隊形，當(dāng)一個成員發(fā)生問題時對整體功能影響很小，完成的新編隊隊形能繼續(xù)完成任務(wù)；分布式模型預(yù)測控制通過將整體優(yōu)化問題分配到各個子系統(tǒng)，顯著降低了計算量。

本發(fā)明授權(quán)AUV編隊方法、裝置、計算機系統(tǒng)及可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種AUV編隊方法，其特征在于，步驟如下： S1：為AUV群設(shè)計不同角色和功能并規(guī)定協(xié)調(diào)機制 S1-1：定義鄰居及鄰居相對期望位置 設(shè)多AUV系統(tǒng)由N個AUV組成，第個AUV記為AUVi，設(shè)AUVi的最大通信距離為，假設(shè)多AUV系統(tǒng)具有理想的通信條件，可以在每個控制周期與鄰居進行雙向通信，其通信范圍是以自身為圓心、為半徑的圓；在t時刻，AUVi的位置向量為，其中，為AUVi的橫坐標(biāo)，為AUVi的縱坐標(biāo)；同理可得AUVj的位置向量為，若滿足，則在t時刻，AUVi與AUVj互為鄰居，可以相互通信； 期望隊形是由正方形晶狀格結(jié)構(gòu)，因此AUV最多可以有4個鄰域給定鄰居之間的期望距離為D R，D R通信半徑R，每個AUV生成4個要被占用的相對位置，并按順序編號； S1-2：為AUV設(shè)計不同角色 定義三種不同目標(biāo)類型的成員：領(lǐng)航者、協(xié)調(diào)者和跟隨者； 根據(jù)組群從分散到聚集前往目標(biāo)區(qū)域的場景，假設(shè)存在一個虛擬引導(dǎo)點，在組群初始位置到目標(biāo)區(qū)域的方向上保持恒定的直線運動，AUV集群進行追隨； 因此，組群的虛擬制導(dǎo)點位置的更新描述如下： 1 其中，為虛擬制導(dǎo)點的速度； 領(lǐng)航者：專注于跟蹤虛擬制導(dǎo)點，領(lǐng)導(dǎo)整個形成的組群，使整個隊伍能夠盡可能地跟上虛擬制導(dǎo)點， 協(xié)調(diào)者：協(xié)調(diào)其周圍的鄰居向著以自身為幾何中心的正方形的相應(yīng)頂點運動；協(xié)調(diào)者將跟隨領(lǐng)導(dǎo)者也就是鄰居1的位置，而其他3個位置安排給了3個AUV鄰居，引導(dǎo)他們到指定位置； 跟隨者：在自己的鄰居中找到協(xié)調(diào)者，并根據(jù)協(xié)調(diào)者位置分配信息導(dǎo)航自己； S1-3：規(guī)定協(xié)調(diào)機制 開始設(shè)定所有AUV為虛擬導(dǎo)航點的跟隨者： （1）協(xié)調(diào)者的生成 跟隨者AUVi和跟隨者AUVj在進入彼此的通信范圍之前都沒有鄰居；設(shè)計距離虛擬制導(dǎo)點更近的跟隨者變更為協(xié)調(diào)者，另一個AUV將成為它的跟隨者；然后協(xié)調(diào)者會對跟隨者進行位置分配，協(xié)調(diào)者也成為了當(dāng)前組群的局部領(lǐng)航者； （2）領(lǐng)航者的生成 設(shè)計AUVi與虛擬制導(dǎo)點的距離小于D R2時，變更為領(lǐng)航者，在其他AUV進入以虛擬制導(dǎo)點為圓心以D R2為半徑的領(lǐng)域圓之前會先和AUVi進行通信并相互作用，故不會出現(xiàn)兩個AUV爭搶領(lǐng)航者的情況；假設(shè)兩個AUV同時與虛擬制導(dǎo)點的距離為D R2，此時兩者肯定在一個組群，按照兩者的跟隨關(guān)系，被跟隨的一方變更為領(lǐng)航者；其他AUV遇到領(lǐng)航AUV以后均變更為協(xié)調(diào)者，接受領(lǐng)航者的位置安排，同時領(lǐng)航者會發(fā)送一個特別的消息給這些協(xié)調(diào)者說明領(lǐng)航者在該組群，并逐步把消息發(fā)送到組群的其他AUV；其他組群與其相遇時，需要接受該組群的領(lǐng)導(dǎo)； （3）單個跟隨者遇到協(xié)調(diào)者 一旦跟隨者進入?yún)f(xié)調(diào)者的通信距離，協(xié)調(diào)者將檢查其當(dāng)前空缺位置的數(shù)量，并生成其與協(xié)調(diào)者當(dāng)前位置相關(guān)的坐標(biāo)；然后根據(jù)夾角選擇空閑位置作為分配結(jié)果，安排的位置已經(jīng)有AUV時，AUV會在剩下的位置選擇距離最近的安排給新的跟隨者； （4）單個跟隨者遇到組群內(nèi)跟隨者 單個跟隨者進入組群內(nèi)跟隨者的通信距離時，組群內(nèi)跟隨者將變更為協(xié)調(diào)者，然后給跟隨者AUV安排位置，變成協(xié)調(diào)者的AUV將與其原本跟隨的協(xié)調(diào)者AUV一起協(xié)調(diào)整個隊形； （5）協(xié)調(diào)者遇到協(xié)調(diào)者 當(dāng)兩個協(xié)調(diào)者相遇時，有領(lǐng)航者的組群為領(lǐng)導(dǎo)組群，主導(dǎo)了位置分配，被領(lǐng)導(dǎo)的組群內(nèi)的局部領(lǐng)航者將不再跟隨虛擬制導(dǎo)點，而是與其他協(xié)調(diào)者一起協(xié)調(diào)組群的隊形； （6）組群內(nèi)跟隨者遇到組群內(nèi)跟隨者 當(dāng)組群內(nèi)跟隨者進入其他組群內(nèi)跟隨者的通信距離，兩個跟隨者都變更為協(xié)調(diào)者，然后整個過程和第（5）種情況相同； （7）組群內(nèi)跟隨者遇到協(xié)調(diào)者 當(dāng)組群內(nèi)跟隨者進入?yún)f(xié)調(diào)者的通信距離，跟隨者將變更為協(xié)調(diào)者，然后整個過程和第（5）種情況相同； S2：建立分布式模型預(yù)測控制框架 分布式協(xié)調(diào)策略是在DMPC的每個控制周期，AUV根據(jù)通信距離R進行通信搜索它們的鄰居，然后AUV根據(jù)一定的規(guī)則給自身分配角色，以使多個AUV有序地組成一個群體航行；各AUV在向自身的鄰居傳輸信息后，在當(dāng)前預(yù)測范圍內(nèi)求解自身的最優(yōu)化控制問題，并且執(zhí)行最優(yōu)控制序列的第一個控制量； S2-1：定義AUVi的非線性系統(tǒng)運動模型 2 其中，是系統(tǒng)的初始時刻，和分別表示AUVi在t時刻的狀態(tài)向量和控制輸入向量； S2-2：AUVi初始化 在時刻，使用上一時刻計算出的最優(yōu)控制輸入作為下一控制周期的初始控制輸入，使用當(dāng)前觀測到的狀態(tài)向量作為下一個控制周期的初始狀態(tài)； S2-3：確定鄰居并與鄰居交互信息 根據(jù)S2-1通信確定鄰域AUV： 當(dāng)前時刻的狀態(tài)向量觀測值與下一控制周期的估計控制向量打包，與鄰近各AUV進行信息交換； 其中，為控制周期，表示在時刻計算出的最優(yōu)控制序列；表示時刻的最優(yōu)控制輸入，作為接下來一個控制序列的控制輸入； S2-4：將MPC子控制器將相關(guān)信息代入優(yōu)化函數(shù)式 其中，為控制器收到的相鄰AUV狀態(tài)值，除了以上的優(yōu)化函數(shù)，控制器計算過程中還需要保證系統(tǒng)滿足以下條件及約束 其中，，和分別表示狀態(tài)約束和終端約束條件； 優(yōu)化問題中代價函數(shù)定義為 11 其中，和分別為 12 13 S3：確定不同角色的代價函數(shù) 領(lǐng)航者的代價函數(shù)表示如下： 14 協(xié)調(diào)者的代價函數(shù)表示如下： 15 跟隨者的代價函數(shù)表示如下： 16 其中，分別為跟蹤?quán)従禹椇吞摂M制導(dǎo)點項的切換參數(shù)；和是跟隨協(xié)調(diào)者時的期望位置向量，為期望半徑； 將上述代價函數(shù)代入優(yōu)化問題中，其中可根據(jù)步驟S3得到，將式141516代入11可將協(xié)調(diào)控制問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)控制問題尋找最優(yōu)解，求解得到該時刻的最優(yōu)控制序列，即該時刻各AUV的運動趨勢，并將其第一個步長作為下一個時刻的控制輸入，進行下一次最優(yōu)控制； S4：輸出分布式模型預(yù)測協(xié)調(diào)控制結(jié)果 在每個控制時刻，根據(jù)前一個預(yù)測時域求解出的最優(yōu)控制輸入計算出當(dāng)前時刻AUV的狀態(tài)，基于步驟S2-3與相鄰AUV交換信息確定各AUV的期望相對位置，并進行步驟S2-4計算優(yōu)化問題，求解得到該時刻的最優(yōu)控制輸入，然后進行下一次最優(yōu)控制的更新；隨著時間的推移，各個AUV根據(jù)每個時刻的控制向量不斷更新狀態(tài)，形成狀態(tài)隨時間變化的運動軌跡，進而實現(xiàn)基于群體智能的集群任務(wù)來形成期望的正方形晶狀格結(jié)構(gòu)隊形。

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