本发明涉及无人艇导航技术领域，具体涉及一种基于无线传感网络的多无人艇编队控制系统及方法。
背景技术：
近年来，无人艇作为一种必不可少的探索工具，其优势逐渐凸显。然而，随着探索的复杂度和多样性的增加，仅仅通过单一无人艇提供的一些参数数据不能满足对当前探索的需要。现有技术中没有多无人艇编队控制的相关方案。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于无线传感网络的多无人艇编队控制系统及方法，该系统和方法实现了无人艇的定位与队形的评估，实现了对多无人艇编队的控制。
为解决上述技术问题，本发明公开的一种基于无线传感网络的多无人艇编队控制系统，其特征在于：它包括UWB(Ultra Wideband)导航模块、无人艇控制模块、无人艇通信模块、岸基通信模块和无人艇岸基控制模块，其中，无人艇编队中每个无人艇内均设有UWB导航模块、无人艇控制模块和无人艇通信模块，每个UWB导航模块的导航数据输出端连接对应的无人艇控制模块的导航数据输入端，每个无人艇控制模块岸基通信接口依次通过对应的无人艇通信模块和岸基通信模块连接无人艇岸基控制模块的岸基通信接口；
所述UWB导航模块用于向无人艇控制模块提供无人挺导航数据；
所述无人艇控制模块用于将无人挺导航数据通过无人艇通信模块和岸基通信模块转发给无人艇岸基控制模块；
所述无人艇岸基控制模块用于根据接收到的无人挺导航数据，并根据预设定好的队形和路径作进行导航路径匹配处理，然后输出对应无人艇的控制指令；
所述无人艇控制模块还用于通过无人艇通信模块和岸基通信模块接收来自无人艇岸基控制模块的无人艇的控制指令，并按该无人艇的控制指令控制无人艇运动。
一种利用上述系统的无人艇编队控制方法，其特征在于，它包括如下步骤：
步骤1：每个无人艇岸基控制模块根据地图信息规划出无人艇编队的航行路径和编队队形，得到各无人艇每个航行数据采样周期内的规划航行坐标和航向角；
步骤2：将无人艇当前实际航行坐标Xi，Yi和航向角θi与下个航行数据采样周期内规划的航行坐标Xii,Yii和航向角θii利用以下步骤2.1～步骤2.4的方法计算得到无人艇期望航向和航速，来使得无人艇编队按规划队形航行；
步骤2.1：各个UWB导航模块将当前相应无人艇的位置信息数据包发送给无人艇岸基控制模块；
步骤2.2：各个无人艇岸基控制模块将得到的无人艇的位置信息数据包解压，得到各个无人艇当前实际航行坐标Xi，Yi和航向角θi，将解压出来的各个无人艇当前实际航行坐标Xi，Yi和航向角θi与下个航行数据采样周期内规划的航行坐标Xii,Yii和航向角θii进行计算，得到下个航行数据采样周期内对应的无人艇期望航速Vi和舵角βi，计算公式如下：
βi＝θii-θi
其中，Ti为航行数据采样周期；
通过电机无人艇电机转速和无人艇期望航速的如下关系：
ωi＝k*Vi
其中，k为转换参数，为预设值；
得到下个航行数据采样周期内的对应的无人艇电机转速ωi和舵角βi；
步骤2.3:无人艇岸基控制模块根据下个航行数据采样周期内各个无人艇的无人艇电机转速ωi和舵角βi生成各个无人艇的控制命令，并将各个无人艇的控制命令分别发送给无人艇编队中的对应无人艇控制模块；
步骤2.4：各个无人艇控制模块根据得到的控制命令，控制无人艇运动。
本发明的有益效果：
本发明基于无线传感网络的多无人艇编队控制系统方案，UWB模块，实现了无人艇的定位与队形的评估，实现了对多无人艇编队的控制，本方案对无人艇编队控制位置精确。采用基于弹性网格的改进遗传算法能快速进行路径规划。本发明成本低，稳定性好，适用于多无人艇编队的研究领域，具有良好的发展潜力。
本发明的无人艇编队控制方法还具有如下有益效果：
(1)充分获取当前环境信息。单个无人艇传感器获取信息的能力是有限的，如果多无人艇保持一定的队形，每个无人艇负责获取自身周围的环境信息，就可以保证比较完整地获得无人艇编队当前作业区域的环境信息，对实现探索、安全巡逻及侦查任务是有利的；
(2)多无人艇保持一定的队形可以增强抵御外界入侵的防御能力；
(3)能提高工作效率，在特定的任务中，保持特定的队形能事半功倍；
(4)可以提高系统的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明中的原理框图。
其中，1—UWB导航模块、2—无人艇控制模块、3—无人艇通信模块、4—岸基通信模块、5—无人艇岸基控制模块。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明：
本发明的基于无线传感网络的多无人艇编队控制系统，如图1所述，它包括UWB导航模块1、无人艇控制模块2、无人艇通信模块3、岸基通信模块4和无人艇岸基控制模块5，其中，无人艇编队中每个无人艇内均设有UWB导航模块1、无人艇控制模块2和无人艇通信模块3，每个UWB导航模块1的导航数据输出端连接对应的无人艇控制模块2的导航数据输入端，每个无人艇控制模块2岸基通信接口依次通过对应的无人艇通信模块3和岸基通信模块4连接无人艇岸基控制模块5的岸基通信接口；
所述UWB导航模块1用于向无人艇控制模块2提供无人挺导航数据(UWB导航模块1的导航精度较高，且能测得航向角)；
所述无人艇控制模块2用于将无人挺导航数据通过无人艇通信模块3和岸基通信模块4转发给无人艇岸基控制模块5；
所述无人艇岸基控制模块5用于根据接收到的无人挺导航数据，并根据预设定好的队形和路径作进行导航路径匹配处理，然后输出对应无人艇的控制指令；
所述无人艇控制模块2还用于通过无人艇通信模块3和岸基通信模块4接收来自无人艇岸基控制模块5的无人艇的控制指令，并按该无人艇的控制指令控制无人艇运动。
无人艇控制模块2包括ARM模块和DSP驱动模块，用于控制所属无人艇前进方向。船舶机构包括螺旋桨、驱动船舶的舵机，所述螺旋桨和舵机接受无人艇控制模块所发出指令，驱动无人艇前进。所述无人艇控制模块2以ARM cortex-A9i.MX6Q处理器作为主控芯片。所述无人艇的DSP驱动模块均采用TMS320F28335DSP处理器作为控制芯片。
上述技术方案中，所述无人挺导航数据包括无人艇的位置坐标和航向角信息。
上述技术方案中，所述无人艇通信模块3与岸基通信模块4之间采用2.4G射频通信。
一种利用上述系统的无人艇编队控制方法，它包括如下步骤：
步骤1：每个无人艇岸基控制模块5根据地图信息规划出无人艇编队的航行路径和编队队形，得到各无人艇每个航行数据采样周期(0.5秒为一个周期)内的规划航行坐标和航向角；
步骤2：将无人艇当前实际航行坐标Xi，Yi和航向角θi与下个航行数据采样周期内规划的航行坐标Xii,Yii和航向角θii利用以下步骤2.1～步骤2.4的方法计算得到无人艇期望航向和航速，来使得无人艇编队按规划队形航行；
步骤2.1：各个UWB导航模块1将当前相应无人艇的位置信息数据包发送给无人艇岸基控制模块5；
步骤2.2：各个无人艇岸基控制模块5将得到的无人艇的位置信息数据包解压，得到各个无人艇当前实际航行坐标Xi，Yi和航向角θi，将解压出来的各个无人艇当前实际航行坐标Xi，Yi和航向角θi与下个航行数据采样周期内规划的航行坐标Xii,Yii和航向角θii进行计算，得到下个航行数据采样周期内对应的无人艇期望航速Vi和舵角βi，计算公式如下：
βi＝θii-θi
其中，通过电机无人艇电机转速和无人艇期望航速的如下关系：
ωi＝k*Vi
其中，Ti为航行数据采样周期；
k为转换参数，为预设值(一般根据无人艇的推进效率来决定的，k值约为千分之一，转速单位为转每分钟(rpm),航速为米每秒(m/s))；
得到下个航行数据采样周期内的对应的无人艇电机转速ωi和舵角βi；
步骤2.3:无人艇岸基控制模块5根据下个航行数据采样周期内各个无人艇的无人艇电机转速ωi和舵角βi生成各个无人艇的控制命令，并将各个无人艇的控制命令分别发送给无人艇编队中的对应无人艇控制模块2；
步骤2.4：各个无人艇控制模块2根据得到的控制命令，控制无人艇运动。
上述技术方案的步骤2.1中，各个UWB导航模块1将当前相应无人艇的位置信息数据包发送给无人艇岸基控制模块5的具体方法为：
步骤2.1.1：各个UWB导航模块1中的UWB标签通过测量与四个UWB基站的距离实现定位，得到无人艇当前实际航行坐标Xi，Yi和航向角θi；
步骤2.1.2：各个UWB导航模块1将得到的位置信息传送给对应的无人艇控制模块2，无人艇控制模块2将得到的数据打包；其中位置信息数据包以30个字节ASCII字符串表示，具体格式如下：
步骤2.1.3：无人艇通信模块3将从无人艇控制模块2得到的位置信息数据包发送至岸基通信模块4；
步骤2.1.4：岸基通信模块4将获得的位置信息数据包通过岸基系统串口模块传送至对应的无人艇岸基控制模块5。
上述技术方案的步骤2.3中将各个无人艇的控制命令分别发送给无人艇编队中的对应无人艇控制模块2的具体方法为：
步骤2.3.1：将步骤2.2求出的下个航行数据采样周期内的对应的无人艇电机转速ωi和舵角βi写入命令数据包，通过岸基通信模块4发送给各无人艇控制模块2；其中命令数据包以30个字节ASCII字符串表示，具体格式如下：
步骤2.3.2：无人艇通信模块将命令数据包通过无人艇通信串口传送给对应的无人艇控制模块2。
上述技术方案的步骤2.4中，各个无人艇控制模块2根据得到的控制命令，控制无人艇运动的具体方法为：
步骤2.4.1：无人艇控制模块2中，ARM模块将从无人艇通信串口接收到的命令数据包发送至DSP驱动模块；
步骤2.4.2：DSP驱动模块再将收到的命令数据包进行解包并对其进行分析计算，得出无人艇运动所需的电机转速与舵角，并将转速与舵角指令分别发送相应无人挺控制执行模块；
步骤2.4.3：相应无人挺控制执行模块驱动电机与舵机，通过改变电机转速和舵机舵角以使无人艇编队按照规划的队形和路径航行。
所述步骤1中，每个无人艇岸基控制模块(5)根据地图信息规划出无人艇编队的航行路径和编队队形的路径规划的方法采用基于弹性网格的改进遗传算法(该算法为常规算法，见参考文献：唐琳，蔡德荣，黄猛.基于改进遗传算法的舰船路径规划[J].计算机工程与设计，2009，30(6):1452-1457.；范云生，赵永生，石林龙，张月.基于电子海图栅格化的无人水面艇全局路径规划[J].中国航海，2017，40(1):47-52.；王雷，李明，蔡劲草，刘志虎.改进遗传算法在移动机器人路径规划中的应用研究[J].机械科学与技术，2017，36(5):711-716.)，在低密度的网格地图下求解当前最优路径，然后针对转向点局部增加网格密度，进一步路径寻优，如此重复，以减小算法搜索空间，提高路径规划效率。
本说明书未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。