水下多智能体编队的协同控制方法及装置

1.本发明涉及水声通信控制技术领域，特别涉及一种水下多智能体编队的协同控制方法、一种计算机可读存储介质、一种计算机设备和一种水下多智能体编队的协同控制装置。


背景技术：

2.相关技术中，随着水声通信技术的发展，uuv(unmanned underwater vehicle，无人水下航行器)凭借其可控、长续航和小体积等优点在海洋环境监测、海洋资源开发利用以及海洋国防安全等领域发挥了举足轻重的作用；但随着水下任务日益复杂，多智能体协同执行任务已经成为uuv发展的必由之路；受阻于海下洋流、近水海浪和复杂的水下通信环境，水下多智能体协同执行任务过程中传统上多采用并行式与主从式两种结构，相比于并行式结构，主从式结构能够兼顾定位精度与设备成本，因此被广泛应用。
3.在动态的水下环境中，uuv编队需要提高自定位频率与定位精度，及时更新编队各个uuv的位置；但是频繁的自定位操作会消耗大量能量，占用大量网络资源；编队结构如何在最短的时间与性能代价最小的情况下达到协同定位精度最高具有理论研究价值，当下研究多采用扩展卡尔曼滤波与分层融合定位等方法，虽对定位精度有了提高，但算法复杂度较高，通信代价大，编队结构初始化时间较长；受限于水下声信号的缺点，水下通信时延较大，水下声定位对编队自定位的及时性与精确性做出了挑战。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种水下多智能体编队的协同控制方法，能够降低uuv之间的通信能耗，实现单领航uuv模式下的动态定位。
5.本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
6.本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
7.本发明的第四个目的在于提出一种水下多智能体编队的协同控制装置。
8.为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种水下多智能体编队的协同控制方法，多智能体编队中包括领航智能体和多个跟随智能体，各个智能体保持相同速度运行在同一平面上，形成固定的等平面编队队形，所述协同控制方法，包括以下步骤：所述领航智能体原地加速进行环绕以便在位置不在同一直线的三个时间点发送定位信号给所述多个跟随智能体；所述多个跟随智能体中的每一个跟随智能体根据接收到的三个定位信号获取自身定位信号，并进行广播，以便所述多智能体编队中的所有智能体根据接收到的广播信号进行位置补偿，以得到对应的估计拓扑图；所述领航智能体根据自身的估计拓扑图得到最优定位区域和对应的区域中心，通过调整所述领航智能体的运动状态，使所述领航智能体位于所述最优定位区域内，以便形成最优估计拓扑图；所述所有智能体中的每一个智能体根据所述最优估计拓扑图和自身前一次估计拓扑图进行动态调整，以便控制所述所
有智能体保持最优编队队形。
9.根据本发明实施例的水下多智能体编队的协同控制方法，首先，领航智能体原地加速进行环绕以便在位置不在同一直线的三个时间点发送定位信号给所述多个跟随智能体；接着，多个跟随智能体中的每一个跟随智能体根据接收到的三个定位信号获取自身定位信号，并进行广播，以便多智能体编队中的所有智能体根据接收到的广播信号进行位置补偿，以得到对应的估计拓扑图；然后，领航智能体根据自身的估计拓扑图得到最优定位区域和对应的区域中心，通过调整所述领航智能体的运动状态，使领航智能体位于所述最优定位区域内，以便形成最优估计拓扑图；最后，所有智能体中的每一个智能体根据最优估计拓扑图和自身前一次估计拓扑图进行动态调整，以便控制所有智能体保持最优编队队形；由此，能够降低uuv之间的通信能耗，实现单领航uuv模式下的动态定位。
10.另外，根据本发明上述实施例提出的水下多智能体编队的协同控制方法还可以具有如下附加的技术特征：
11.可选地，所述领航智能体原地加速进行环绕以便在位置不在同一直线的三个时间点发送定位信号给所述多个跟随智能体，包括：所述领航智能体原地加速进行曲线环绕，并在曲线环绕的起始点、中点和末点通过水声通信装置广播三次带有自身位置和姿态参数的声脉冲信息给所述多个跟随智能体，其中姿态参数包括速度、偏航角和加速度。
12.可选地，所述多个跟随智能体中的每一个跟随智能体根据接收到的三个定位信号获取自身定位信号，并进行广播，以便所述多智能体编队中的所有智能体根据接收到的广播信号进行位置补偿，以得到对应的估计拓扑图，包括：所述多个跟随智能体中的每一个跟随智能体接收到三个声脉冲信息后，利用最小二乘算法估计自身的世界坐标，并自身的世界坐标和姿态参数进行广播，以便所述多智能体编队中的所有智能体在接收到广播信号后，根据接收时延与速度进行位置补偿，以得到对应的估计拓扑图。
13.可选地，所述领航智能体根据自身的估计拓扑图得到最优定位区域和对应的区域中心，包括：所述领航智能体将自身的估计拓扑图中每三个跟随智能体的坐标分为一组，并计算其公共圆与对应的圆心；判断圆心集围成的区域体积是否收敛；如果是，则不断进行迭代计算，直至区域体积收敛至预设阈值；如果否，则对所述圆心集进行放缩操作，并对放缩后的坐标集重新求圆心集并判断是否收敛，以此类推，直至区域体积收敛至预设阈值，以便得到最优定位区域和对应的区域中心。
14.为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有水下多智能体编队的协同控制程序，该水下多智能体编队的协同控制程序被处理器执行时实现如上述的水下多智能体编队的协同控制方法。
15.根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储水下多智能体编队的协同控制程序，以便处理器在执行该水下多智能体编队的协同控制程序时实现如上述的水下多智能体编队的协同控制方法，从而能够降低uuv之间的通信能耗，实现单领航uuv模式下的动态定位。
16.为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的水下多智能体编队的协同控制方法。
17.根据本发明实施例的计算机设备，通过存储器存储可在处理器上运行的计算机程
序，以便处理器在执行该计算机程序时，实现如上述的水下多智能体编队的协同控制方法，从而能够降低uuv之间的通信能耗，实现单领航uuv模式下的动态定位。
18.为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种水下多智能体编队的协同控制装置，所述多智能体编队中包括领航智能体和多个跟随智能体，各个智能体保持相同速度运行在同一平面上，形成固定的等平面编队队形，所述协同控制装置包括：第一发送模块，用于在所述领航智能体原地加速进行环绕时，在位置不在同一直线的三个时间点发送定位信号给所述多个跟随智能体；第二发送模块，用于在所述多个跟随智能体中的每一个跟随智能体根据接收到的三个定位信号获取自身定位信号后进行广播，以便所述多智能体编队中的所有智能体根据接收到的广播信号进行位置补偿，以得到对应的估计拓扑图；计算定位模块，用于所述领航智能体根据自身的估计拓扑图得到最优定位区域和对应的区域中心，通过调整所述领航智能体的运动状态，使所述领航智能体位于所述最优定位区域内，以便形成最优估计拓扑图；调整控制模块，用于所述所有智能体中的每一个智能体根据所述最优估计拓扑图和自身前一次估计拓扑图进行动态调整，以便控制所述所有智能体保持最优编队队形。
19.根据本发明实施例的水下多智能体编队的协同控制装置，能够降低uuv之间的通信能耗，实现单领航uuv模式下的动态定位。
附图说明
20.图1为根据本发明实施例的水下多智能体编队的协同控制方法的流程示意图；
21.图2为根据本发明一个实施例的uuv二维运动模型示意图；
22.图3为根据本发明一个实施例的领航uuv曲线环绕示意图；
23.图4为根据本发明一个实施例的最优定位区域迭代流程示意图；
24.图5为根据本发明一个实施例的编队控制方法总体流程示意图；
25.图6为根据本发明一个具体实施例的编队控制方法总体流程示意图；
26.图7为根据本发明一个实施例的编队结构控制仿真示意图；
27.图8为根据本发明一个实施例的水下多智能体编队的协同控制装置的方框示意图。
具体实施方式
28.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
29.为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
30.为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
31.图1为根据本发明实施例的水下多智能体编队的协同控制方法的流程示意图；如
图1所示，本发明实施例的水下多智能体编队的协同控制方法包括以下步骤：
32.s101,领航智能体原地加速进行环绕以便在位置不在同一直线的三个时间点发送定位信号给多个跟随智能体。
33.需要说明的是，多智能体编队中包括一个领航智能体uuv和多个跟随智能体uuv，初始化开始后各个智能体保持相同速度运行在同一平面上，形成固定的等平面编队队形。
34.也就是说，如图5和图6所示，在编队定位初始化开始后，所有智能体时钟同步后在同一深度以相同速度v0保持缓行。
35.作为一个实施例，领航智能体原地加速进行环绕以便在位置不在同一直线的三个时间点发送定位信号给多个跟随智能体，包括：领航智能体原地加速进行曲线环绕，并在曲线环绕的起始点、中点和末点通过水声通信装置广播三次带有自身位置和姿态参数的声脉冲信息给多个跟随智能体，其中，姿态参数包括速度、偏航角和加速度。
36.需要说明的是，领航智能体原地加速进行环绕时可椭圆环绕或者s型环绕等，本发明对此不作具体限定；另外，由于要实现一个点的定位，需要这个点与三个点之间的距离以及这三个点的坐标，且这三个点需要满足一定的条件才能实现对一个未知点定位，即这三个点不能在一条直线上，否则会有两个对称解，所以需要进行曲线环绕得到三个不在同一条直线上的点。
37.也就是说，在一次定位过程中，领航智能体加速至速度vm进行曲线环绕，在曲线的始、中与末点通过水声通信装置广播三次带有自身位置与姿态参数的声脉冲信息，自身姿态参数包括其速度、偏航角和加速度等。领航智能体在环绕结束后以速度v0保持静默，跟随智能体在接收到三个声脉冲信息后，利用最小二乘算法估计自身的世界坐标，并将坐标与自身姿态参数进行广播。
38.作为一个具体实施例，在海洋环境中，uuv可以利用压力传感器得到高精度的深度数据，因此可以将uuv运动模型简化为2维运动模型；如图2所示，k时刻uuv的位置信息可以表示为x和y代表uuv在水平面的位置，而代表其航向角；假设uuv每间隔t时刻更新一次自身位置信息，在k+1时刻的运动状态可以描述为：
39.i(k+1)＝i(k)+ta(k)v(k)
40.其中，v(k)表示不同状态参数的变化速度，可以用以下矩阵表示：
[0041][0042]
其中，v
x
和vy表示uuv横向与纵向速度，v
ox
和v
oy
表示uuv在x、y方向上由水流被动驱动的速度分量，μ
ω
为0均值的航向角速度ω的高斯白噪声，三者用于模拟实际环境中洋流对航行的噪声干扰。v
ox
和v
oy
的计算公式如下：
[0043][0044]
其中，k1、k2、k3、v和r分别表示潮汐和测深等水下环境因素相关的参数；考虑到声波信号在水介质中的传播速度受到水的温度、盐度和深度的影响，对声速值建模进行合理
建模有助于提高时延估计与定位精确度；本发明采用的声速梯度模型如下式，该声速模型可以很好地模拟在不同水域环境下的声速值。
[0045]
q(z,s,t)＝1449.05+45.7t-5.21t2+0.23t3+(1.333-0.126t+0.009t2)(s-35)+16.3z+0.18z2[0046]
其中，z表示uuv深度，单位为km；s表示水介质盐度，单位为ppt；t表示水介质温度，单位为℃。
[0047]
在单领航者模型下，领航uuv配备了高精度的惯性导航设备，包括惯性导航系统、多普勒速度记录器、dgps和水声通信设备，能够实时不断地获取自身位置；而跟随uuv精度较低的惯性导航装置，包括惯性导航系统和水声通信装置等。在定位开始时，领航uuv加速至速度vm进行曲线环绕，曲线环绕示意图如图3所示，其中星点与圆黑点分别为领航uuv与跟随uuv的位置，黑圆圈为跟随uuv在定位过程中缓行的动态位置，曲线为领航uuv的环绕路线，星点的三个位置即为领航uuv发送信号的三个位置，曲线环绕路径为半径为r的椭圆。
[0048]
s102,多个跟随智能体中的每一个跟随智能体根据接收到的三个定位信号获取自身定位信号，并进行广播，以便多智能体编队中的所有智能体根据接收到的广播信号进行位置补偿，以得到对应的估计拓扑图。
[0049]
需要说明的是，每一个智能体对应得到一个估计拓扑图，且估计拓扑图中包括每一个智能体的位置信息和姿态参数，在理想状态下(不考虑洋流等影响)，每一个智能体对应的估计拓扑图相同，但是，真实得到的每一个智能体对应的估计拓扑图存在一定的偏差。
[0050]
作为一个实施例，多个跟随智能体中的每一个跟随智能体根据接收到的三个定位信号获取自身定位信号，并进行广播，以便多智能体编队中的所有智能体根据接收到的广播信号进行位置补偿，以得到对应的估计拓扑图，包括：多个跟随智能体中的每一个跟随智能体接收到三个声脉冲信息后，利用最小二乘算法估计自身的世界坐标，并自身的世界坐标和姿态参数进行广播，以便多智能体编队中的所有智能体在接收到广播信号后，根据接收时延与速度进行位置补偿，以得到对应的估计拓扑图。
[0051]
作为一个具体实施例，跟随uuv接收到领航uuv在曲线路径上3个位置发送的三个声脉冲信号后，通过计算信号传输时间以确定距离三个发送信号点的距离，分别为d1、d2和d3,声脉冲信号中包括领航节点位置信息分别为l1＝(x1,y1,z1)
t
,l2＝(x2,y2,z2)
t
,l3＝(x3,y3,z3)
t
。
[0052]
假设某个跟随uuv的世界坐标为l
*
＝(x
*
,y
*
,z
*
)
t
，量测方程可以用以下式子来描述：
[0053]
||li,l
*
||＝di,i＝1,2,3
[0054]
跟随uuv在计算得到自身世界坐标l
*
后，将此刻自身的坐标l
*
和姿态参数进行广播，其中a为舰艇的加速度，v为前向合速度；各个uuv在接收到广播信号后，对发送脉冲信号的uuv位置进行估计补偿；假设此时接收信号的时间差为τ，估计位置用以下式子进行位置补偿：
[0055][0056]
其中，δx表示x方向上的补偿因子；因此，可以将补偿后估计位置写作如下式
子：
[0057][0058]
其中，a＝(v,a)
t
。
[0059]
至此完成一次单领航uuv定位估计流程，各个uuv生成的相对估计位置拓扑图以领航uuv为世界中心(坐标中心o)。
[0060]
另外，需要说明的是，本发明的定位通信能耗分为两部分，一部分为uuv芯片待机和接收信号的能耗ec，一部分为芯片发送信号的能耗e
t
。假设芯片在待机状态的功率为ps，在接收信号时的功率为pr，此次通信的总能耗为e，则：
[0061][0062]
其中，ts表示芯片待机时长，t
t
表示芯片发送信号持续时间，l表示信号传输距离，sl为声纳源等级，l
#
为传输消耗范围，α
#
表示吸收系数，l
loss
代表多径传播和折射等现象导致的传输损耗，t
tx
是一个数据包传输所花费的时间。
[0063]
由此，通过单领航uuv计算编队拓扑结构的定位流程，降低了uuv之间的通信能耗，实现了单领航uuv模式下的动态定位。
[0064]
s103,领航智能体根据自身的估计拓扑图得到最优定位区域和对应的区域中心，通过调整领航智能体的运动状态，使领航智能体位于最优定位区域内，以便形成最优估计拓扑图。
[0065]
也就是说，领航uuv根据不同跟随uuv的位置与速度计算编队结构最优区域，并动态调整自身的航向与航速，使其在最快的时间到达编队定位的最佳结构。
[0066]
作为一个实施例，领航智能体根据自身的估计拓扑图得到最优定位区域和对应的区域中心，包括：领航智能体将自身的估计拓扑图中每三个跟随智能体的坐标分为一组，并计算其公共圆与对应的圆心；判断圆心集围成的区域体积是否收敛；如果是，则不断进行迭代计算，直至区域体积收敛至预设阈值；如果否，则对圆心集进行放缩操作，并对放缩后的坐标集重新求圆心集并判断是否收敛，以此类推，直至区域体积收敛至预设阈值，以便得到最优定位区域和对应的区域中心。
[0067]
作为一个具体实施例，如图4所示，领航节点在获得各个uuv位置生成估计拓扑图后，对结构的最优定位区域进行迭代计算。假设有n个(n≥3)跟随节点，其坐标为[(x1,y1,z1)
t
,(x2,y2,z2)
t
,...,(xn,yn,zn)
t
]，将跟随节点3个分为一组进行无序组合，可以得到个分组；设分组的三个坐标分别为la＝(xa,ya,za)
t
、lb＝(xa,ya,za)
t
和lc＝(xc,yc,zc)
t
，其公共圆半径为r，圆心坐标为lr＝(xr,yr,zr)
t
，可以利用公式||li,l
*
||＝di,i＝1,2,3求解得到公共圆的基本参数，其中di＝r。
[0068]
计算得到个公共圆参数为[(x
r1
,y
r1
,z
r1
,r1)
t
,...,(x
rn
,y
rn
,z
rn
,rn)
t
]，这里设此时圆心所围成的封闭区域体积为v1。随后对n个坐标重新进行分组求公共圆心，此时区域体积为v2。由公共圆的性质可以证明，当第一次迭代得到的区域体积为收敛时，后
续迭代得到的每一个区域体积都收敛；当第一次迭代得到的区域体积为发散时，后续迭代得到的每一个区域体积都发散。设最优定位区域体积为vo，vo一般设为仿真海域大小的0.001％，以下分为两种情况。
[0069]
当v2《v1时，对新的圆心集不断进行分组求解，直至最后圆心区域体积vi≤vo；
[0070]
当v2≥v1时，将n个坐标以凸包结构顺序，两个分为一组求其中点坐标，可以得到个中点坐标，计算其个中点的公共圆与圆心，并判断其是否收敛。不断迭代上述该过程，直至空间构成的体积vm≤vo。
[0071]
最终迭代得到的区域集假设由c＝[(x1,y1,z1)
t
,...,(xj,yj,zj)
t
]构成，称该空间区域为最优定位区域，则空间区域中心坐标
[0072]
此时，领航节点计算自身位置与空间中心l
core
的距离与方向，动态调整自身航向与速度，驶向空间中心。最优定位区域内在经过公共圆或者中点迭代后，区域内的点相对于各个uuv的位置距离和最小，声通信距离误差小，定位精度高。假设仿真环境大小为(w,l,h)
t
，领航节点在每一次定位后对n个跟随uuv的定位误差为ei＝(e
x
,ey,ez)
t
，定位精度a可以用如下式子来计算：
[0073]
每一次定位过程都包含最优定位区域的迭代过程与领航uuv调整自身航向和速度的过程，当领航uuv的位置达到最优区域内时，编队整体达到定位最优结构；在编队初始化结束后，各个uuv根据此时生成的uuv位置估计拓扑图动态调整自身的位置，保持最优结构协同航行。
[0074]
由此，领航uuv根据不同跟随uuv的位置与速度计算编队结构最优区域，从而提高定位精度。
[0075]
s104,所有智能体中的每一个智能体根据最优估计拓扑图和自身前一次估计拓扑图进行动态调整，以便控制所有智能体保持最优编队队形。
[0076]
也就是说，在初始化开始时领航uuv通过距离与方向计算，对自身的姿态参数进行适当的调整，在使其运动状态平滑化的同时，又能够快速收敛至最优编队结构的位置中。在编队结构形成后，各个uuv通过对前后相对拓扑结构中自身的位置变化来动态调整自身的速度值，实现结构维持与控制。
[0077]
需要说明的是，在初始化时，领航uuv与跟随uuv较为随机分散地分布在海域中。当领航uuv开始发出编队结构初始化信号，广播带有初始化开始标志的声脉冲信息，所有跟随uuv以速度v0保持缓行。随后，领航uuv加速至速度vm进行曲线定位，发送所有声脉冲信息后以速度v0保持缓行。领航uuv计算得到拓扑结构的最优定位区域后，假设k时刻，自身的空间位置为lk＝(xk,yk,zk)
t
，姿态参数为目标区域中心位置为l
p
＝(x
p
,y
p
,z
p
)
t
，那么下一时刻姿态参数更新式子如下：
[0078][0079]
其中k≥1，d0＝20，ε为保留因子，用来控制uuv转向的平滑性，ε越大，uuv转向越平滑；因此，k+1时刻的姿态参数动态调整uuv自身姿态参数使得领航uuv在距离编队最优定位结构区域较远时，可以调整较大的速度；当距离编队最优定位结构区域较近时，可以调整为较缓的速度；uuv合理的速度控制使得领航uuv在定位周期不会频繁超过最优区域边界，同时也能够追上最优区域迭代移动的速度，极大地提高了uuv编队队形初始化与队形收敛的速度。
[0080]
在初始化结束后，uuv彼此间保持同等速度与航向角航行，所有uuv最后生成的uuv位置估计拓扑图为编队最优结构拓扑图；在每一次定位周期t内，根据生成新拓扑图进行动态调整；假设跟随节点i在编队最优拓扑结构中的位置为li，而后时刻的位置为l
′i，当l
′i≠li时，假设调整后的速度值为v'i，距离差值δl＝||li,l'i||，由下式调整动态调整uuv运动速度，使其能够快速回到最优结构状态。
[0081][0082]
当li》l
′i时，公式符号取负，当li《l
′i时，公式符号取正。
[0083]
由此，编队结构初始化的uuv控制策略，在降低了结构初始化时间的同时，使得uuv航行速度动态调整且平滑化。
[0084]
需要说明的是，在水下集群编队的自定位与编队队形形成的过程中，传统上多采用的扩展卡尔曼滤波与分层融合定位等方法，虽对定位精度有了提高，但算法复杂度较高，编队结构初始化时间较长，同时受限于水下声通信，水下通信时延较大，声通信对编队自定位的及时性与精确性做出了挑战。如图5和图6所示，本发明提出了一种水下多智能体编队的协同控制方法，分别对编队中各个uuv进行控制，使其能够在较短的时间内达到并保持定位精度最高的编队队形结构，该控制方法主要三部分：单领航模型定位流程、最优区域迭代算法过程与编队结构初始化控制策略；首先，在初始化开始时，所有uuv以速度v0保持缓行，单领航uuv加速至速度vm进行曲线环绕，并发送带有自身信息的声脉冲信号；跟随节点在接收到信号后计算自身世界位置，并将自身信息进行广播；所有uuv接收到彼此信号后，生成以领航节点为世界中心的相对位置拓扑结构图；随后领航uuv通过计算拓扑结构中的最优定位区域与区域中心，动态地调整自身的运动状态；单领航uuv定位与姿态调整同步进行，直至领航uuv的位置位于最优区域内；最后，每个uuv得到最优定位的拓扑结构图后，根据前后位置信息进行动态调整，以保持最优编队结构。经过实验验证，该方法在实际的水下编队定位应用中编队定位的精确性与及时性都有了提高，通信能耗大大降低，同时编队结构具有较强的鲁棒性。
[0085]
需要注意的是，模型初始状态随机生成，利用matlab随机在初始预设大小的仿真
海域内，随机生成不同位置的跟随uuv与领航uuv，将其赋予其不同的属性与方法，通过动态调整水下环境的仿真参数测验控制方法的准确性与鲁棒性，从效果最好的仿真结果中得到一组最优的方法参数。
[0086]
如图7所示，分为编队结构初始化形成与控制两个过程；可以看出，后续航行过程中，编队拓扑结构保持效果良好，具有一定的鲁棒性。
[0087]
再者，表1为本发明仿真时的部分参数设置，通过灵活调整参数来适应不同的水下环境，达到本模型与方法的通用化。
[0088]
表1仿真参数表
[0089][0090]
综上所述，根据本发明实施例的水下多智能体编队的协同控制方法，在复杂的水下环境中，通过最优定位区域迭代算法和动态控制流程实现对水下编队最优定位结构的快速形成；单领航uuv计算编队拓扑结构的定位流程，大大降低了uuv之间的通信能耗，实现了单领航uuv模式下的动态定位；针对在水下uuv动态拓扑结构的环境下，提出了uuv编队最优定位区域迭代算法，领航uuv根据不同跟随uuv的位置与速度计算编队结构最优区域，提高了定位精度；该区域由编队结构动态调整，具有较强的鲁棒性。最后，本发明针对了uuv在水下动态环境中自身的运动状态可能无法较快适应环境与最优定位区域的问题，提出适用于编队结构初始化的uuv控制策略，在降低了结构初始化时间的同时，使得uuv航行速度调整动态且平滑化。与传统算法相比，本发明在提出了新的编队定位结构的同时，降低了算法复杂度，提高了编队自定位的精确性与及时性，降低了通信能耗，同时又使得编队能够适应动态变化的水下环境。
[0091]
另外，本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有水下多智能体编队的协同控制程序，该水下多智能体编队的协同控制程序被处理器执行时实现如上述的水下多智能体编队的协同控制方法。
[0092]
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储水下多智能体编队的协同控制程序，以便处理器在执行该水下多智能体编队的协同控制程序时实现如上述的水下多智
能体编队的协同控制方法，从而能够降低uuv之间的通信能耗，实现单领航uuv模式下的动态定位。
[0093]
另外，本发明实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的水下多智能体编队的协同控制方法。
[0094]
根据本发明实施例的计算机设备，通过存储器存储可在处理器上运行的计算机程序，以便处理器在执行该计算机程序时，实现如上述的水下多智能体编队的协同控制方法，从而能够降低uuv之间的通信能耗，实现单领航uuv模式下的动态定位。
[0095]
为了实现上述实施例，本发明实施例还提出了一种水下多智能体编队的协同控制装置，所述多智能体编队中包括领航智能体和多个跟随智能体，各个智能体保持相同速度运行在同一平面上，形成固定的等平面编队队形，所述协同控制装置包括：第一发送模块10、第二发送模块20、计算定位模块30和调整控制模块40。
[0096]
其中，第一发送模块10用于在领航智能体原地加速进行环绕时，在位置不在同一直线的三个时间点发送定位信号给多个跟随智能体；第二发送模块20用于在多个跟随智能体中的每一个跟随智能体根据接收到的三个定位信号获取自身定位信号后进行广播，以便多智能体编队中的所有智能体根据接收到的广播信号进行位置补偿，以得到对应的估计拓扑图；计算定位模块30用于领航智能体根据自身的估计拓扑图得到最优定位区域和对应的区域中心，通过调整领航智能体的运动状态，使领航智能体位于最优定位区域内，以便形成最优估计拓扑图；调整控制模块40用于所有智能体中的每一个智能体根据最优估计拓扑图和自身前一次估计拓扑图进行动态调整，以便控制所有智能体保持最优编队队形。
[0097]
需要说明的是，上述关于水下多智能体编队的协同控制方法的描述同样适用于该水下多智能体编队的协同控制装置，在此不做赘述。
[0098]
综上所述，根据本发明实施例的水下多智能体编队的协同控制装置，能够降低uuv之间的通信能耗，实现单领航uuv模式下的动态定位。
[0099]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0100]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0101]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0102]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0103]
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
[0104]
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0105]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
[0106]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0107]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0108]
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
[0109]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不应理解为必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0110]
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述
实施例进行变化、修改、替换和变型。