Градиентный метод формирования строя подводных аппаратов на основе вероятностного функционала

Рассматривается задача формирования строя автономных подводных необитаемых аппаратов для согласованного выполнения групповой миссии. В основе предложенного метода лежит построение вероятностного функционала, который описывает задачу построения строя аппаратов и учитывает при этом возможность коллизий между ними; функционал порождает искусственное потенциальное поле, имеющее понятную интерпретацию. Формирование строя реализуется с помощью градиентного принципа последовательной оптимизации вероятностного функционала.

Приводятся основные предположения, которые принимаются при построении метода. В частности, считается, что группа подводных аппаратов является гомогенной, а структура формируемого строя имеет организацию "лидер—ведомый". Предполагается, что всем аппаратам доступна информация о положении и ориентации лидера и других аппаратов. Формирование строя происходит в условиях непрерывного движения всей группы аппаратов. Известны максимальная и отличная от нуля минимальная допустимые скорости всех аппаратов. В исходном состоянии до начала формирования строя все подводные аппараты находятся в произвольных местах акватории в пределах некоторого разумного расстояния. В работе на основе стандартных рассуждений строится в общем виде функционал, имеющий смысл вероятности формирования заданного строя группой аппаратов при условии отсутствия столкновений аппаратов друг с другом в процессе движения. Вводятся и обосновываются конкретные типы распределений вероятностей, входящие в общий функционал. В общем виде вычисляется явное выражение для градиента этого функционала по пространственным переменным. Выводится закон и приводится механизм управления скоростью подводных аппаратов вплоть до окончания формирования строя. Рассмотренный метод имеет простую программную реализацию и демонстрирует высокую эффективность, что позволяет управлять формированием строя большой группы подводных аппаратов в реальном времени. На примере группы из 11 подводных аппаратов приводятся результаты моделирования, которые подтверждают работоспособность и указанную эффективность предложенного метода.

1. Инзарцев А. В., Киселев Л. В., Костенко В. В. и др. Подводные робототехнические комплексы: системы, технологии, применение. Владивосток: Изд-во ФГБУН Ин-т проблем морских технологий ДВО РАН, 2018. 368 с.

2. Мартынова Л. А., Конюхов Г. В., Пашкевич И. В., Рухлов Н. Н. Особенности группового управления АНПА при ведении сейсморазведки // Известия ЮФУ. Технические науки. 2017. Т. 20, № 1. С. 147—156.

3. Семенов Н. Н., Чемоданов М. Н., Шестаков И. В., Ахметов Д. Б. Использование разнородной группы автономных необитаемых подводных аппаратов для поиска объектов на дне // Информатика, телекоммуникации и управление. 2023. Т. 16, № 3. С. 4—15.

4. Инзарцев А. В., Киселев Л. В., Матвиенко Ю. В. Навигация и управление автономных подводных роботов // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск. 2013. С. 22—32.

5. Schaub H., Vadali S. R., Alfriend K. T. Spacecraft formation flying control using mean orbit elements // Journal of the Astronautical Sciences. 2000. Vol. 48, N. 1. P. 69—87.

6. Smith T. R., Mann H. H., Leonard N. E. Orientation control of multiple underwater vehicles // Proc. 40th IEEE Conf. Decision and Control. 2001. P. 4598—4603.

7. Lawton J. R., Beard R. W., Young B. J. A decentralized approach to formation maneuvers // IEEE Trans. on Robotics and Automation. 2003. Vol. 19, N. 6. P. 933—941.

8. Burns R. et al. Techsat21: Formation design, control, and simulation // Proc. IEEE Aerospace Conf. 2000. P.19—25.

9. Yang Y., Xiao Y., Li T. A Survey of Autonomous Underwater Vehicle Formation: Performance, Formation Control, and Communication Capability // IEEE Commun. Surv. Tutorials. 2021. Vol. 23, N. 2. P. 815—841.

10. Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б., Барашков А. А. Вопросы построения потенциальных полей в задачах локальной навигации мобильных роботов // Автометрия. 2019. Т. 55, № 4. С. 65—70.

11. Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. Вопросы управления движением мобильных роботов методом потенциального наведения // Мехатроника, автоматизация, управление. 2019. Т. 20, № 11. С. 677—685.

12. Aveek K. Das, Rafael Fierro, Vijay Kumar, James P. Ostrowski, John Spletzer, Camillo J. Taylor. A vision-based formation control framework // IEEE Transactions on Robotics and Automation. 2002. Vol. 18, N. 5. P. 813—825.

13. Lewis M. Anthony, Tan Kar-Han. High precision formation control of mobile robots using virtual structures // Auton. Robots. 1997. Vol. 4, N. 4. P. 387—403.

14. Курочкин С. Ю., Тачков А. А. Методы управления групповым движением мобильных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2021. Т. 22, № 6. С. 380—389.

15. Филаретов В. Ф., Юхимец Д. А. Разработка метода формирования траекторий движения группы подводных роботов в среде с препятствиями во время их обхода // Мехатроника, автоматизация, управление. 2020. Т. 21, № 6. С. 403—411.

16. Kostyukov V., Medvedev M., Pshikhopov V. Global path planning algorithm in a two-dimensional environment with polygonal obstacles on the class of piecewise polygonal trajectories // Unmanned Systems. 2024. June. P. 1—19.

17. Белоглазов Д. А., Гузик В. Ф., Медведев М. Ю. и др. Интеллектуальные технологии планирования перемещений подвижных объектов в трехмерных недетерминированных средах / Под ред. В. Х. Пшихопова. М.: Наука, 2017.

18. Guldner J., Utkin V. I. Tracking the gradient of artificial potential fields: Sliding mode control for mobile robots // Int. J. Control. 1996. Vol. 63, N. 3. P. 417—432.