课题基金 / 基金详情

基于群智能的仿生机器鱼集群未知水域游动控制

批准号:
62073196
项目类别:
面上项目
资助金额:
59.0 万元
负责人:
汪明
依托单位:
学科分类:
机器人学与智能系统
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
汪明

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
仿生机器鱼集群控制是仿生领域新的研究热点,然而要使机器鱼像自然界鱼群那样在未知水域高效、机动地聚集和分散依然面临诸多难题。本项目拟针对仿生机器鱼集群在未知水域的动力学建模、游动控制、队形控制问题开展深入研究,主要内容包括:首先,考虑未知动态环境下可能存在水流、波浪、邻近机器鱼、障碍物、船只经过等影响因素,建立仿生机器鱼的动力学模型,解决机器鱼个体的流固耦合建模难题;其次,针对扰动情形下的机器鱼个体游动控制,设计非线性扰动观测器,提出机器鱼稳定游动的控制策略;再次,在弱通信条件和输入状态受限情况下针对多仿生机器鱼队形控制进行研究,提出基于非线性预测控制方法的一致性策略;最后,基于人工鱼群理论进行仿生机器鱼集群控制进行研究,提出仿生机器鱼群在围捕觅食和躲避天敌逃生的极端情况下的队形形成、保持和切换方法。本项目研究结果将为仿生机器鱼集群及类似多机器人系统在未知环境的导航、协作与控制提供技术支撑。
英文摘要
Bionic robotic fish swarm control is a new research hotspot in the field of bionics. However, it still faces many problems, such as modeling, navigation, positioning, control, etc., to make robotic fish as efficient and maneuverable as natural fish swarm in unknown waters. This proposal will explore dynamic modeling, swimming control, and formation control of bionic robotic fish swarm in unknown and dynamic environments. The main research contents are listed as follows. Firstly, considering the possible influence factors such as current, wave, adjacent robotic fish, obstacles and ship passing in unknown waters, the dynamic model of bionic robotic fish will be established based on hydrodynamics to solve the problem of fluid-solid interaction. Secondly, the control strategy of the robotic fish stable swimming will be proposed by designing a nonlinear disturbance observer. Thirdly, under the condition of weak communication and limited input state, the control strategy of the multiple bionic robotic fish formation will be presented. Finally, based on the theory of artificial fish swarm, the control of bionic robotic fish swarm will be studied, and the formation, maintenance and switching methods of bionic robotic fish swarm in the extreme situation of hunting, foraging, and escaping from natural enemies will be proposed. The results of this proposal will provide technical support for navigation, cooperation, and control of bionic robotic fish swarm and similar multi-robot systems in unknown and dynamic environments.
仿生机器鱼集群控制是仿生领域新的研究热点,然而要使机器鱼像自然界鱼群那样在未知水域高效、机动地聚集和分散依然面临诸多难题。本项目针对仿生机器鱼集群的建模、控制、通信、交互、队形等内容开展研究工作,已取得的研究成果包括:首先,在目标识别与跟踪、场景感知和重建方面,提出了一种新型机器人视觉感知框架,采用YOLO系列提出了结合FCN-DenseNet的水下图像多目标语义分割算法、结合改进的SE注意力机制的水下动态目标检测算法、结合DeepSort识别与跟踪算法、改进的ORBSLAM3水下场景三维重建算法,从而实现了仿生机器鱼对未知环境的感知和重建。其次,针对流固耦合的仿生机器鱼动力学建模难的问题,提出了基于CFD的仿生机器鱼动力学建模方法,建立了单条仿生机器鱼和多条机器鱼的多种模型,模拟与分析了在静水和逆流等多种条件下的仿生机器鱼的推进力、升力、流场情况,解决了流固耦合建模难的问题。再次,针对仿生机器鱼群的交互问题,研究了仿生机器鱼水下通讯与动态组网问题,提出了一种基于不确定图的仿生机器鱼水声通信路由协议设计方法,并通过染色理论建立了信道分配算法,设计了一种基于染色理论的MAC协议,为解决仿生机器鱼协作时动态组网提供了新思路。最后,将群智能方法应用于仿生机器鱼集群控制,建立了改进的APF-Boids仿生机器鱼群体行为模型,提出了一种将Leader-Follower算法与一致性算法相结合的仿生机器鱼群编队控制方法,提出了基于PPO和课程学习相结合的仿生机器鱼群的路径规划方法。通过模仿自然界中的群体行为,这些方法可以帮助仿生机器鱼群体在动态和不确定的环境中进行自适应的控制和决策,显著提升任务完成的效率与稳定性。本项目的研究成果将为未来仿生机器人群体的应用提供更加智能和灵活的控制方法。
仿生CPG控制优化及在机器鱼上的实验验证
  • 批准号:
    61573226
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万元
  • 批准年份:
    2015
  • 负责人:
    汪明
  • 依托单位:
绿色建筑系统节能运行自适应动态规划研究
  • 批准号:
    61273326
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    81.0万元
  • 批准年份:
    2012
  • 负责人:
    汪明
  • 依托单位:
国内基金
海外基金