基于卡尔曼分布式状态估计的机艇协同巡航编队的研究开题报告

 2020-02-20 10:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

长期以来,群体行为所展示出的智能化令科研人员着迷:由多个简单单一的个体所组成的群体,通过简单的规则,却可以展现出非凡的智能化程度。

群体所展现出的能力往往具有1 1gt;2的效果,即由单一简单个体所组成的多体系统,具备更强的性能,更强的鲁棒性,更好的容错性和更高的智能化,因此多体系统在民事、国土安全和军事等领域有广阔的应用前景和极高的研究价值。

根据群体中航行体是否具有相同的状态维度,多体系统可分为同构多体系统和异构多体系统。

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2. 研究的基本内容与方案

  1. 研究(设计)的基本内容:首先学习并理解无人机、无人艇的相关背景和知识,分别理解并掌握有关无人机和无人艇的运动学方程;学习并理解多体系统中一致性的基本知识,并掌握异构多体系统的一致性的相关定理及理论推导证明;学习并理解分布式状态估计器的知识,再应用卡尔曼滤波方法,设计有关无人机-无人艇异构多体系统的分布式状态估计器;学习并掌握跟随领航者法的编队控制,将其引申到异构质点多体系统的编队控制;最后引入无人机、无人艇的运动学模型,应用卡尔曼分布式状态估计的方法,实现机艇协同巡航编队的研究。


  2. 研究目标:(1)学习并掌握上述基本内容中的相关理论知识;(2)完成基于机艇协同的卡尔曼分布式状态估计器、基于机艇协同的跟随领航者法的编队控制器的理论推导验证;(3)设计仿真实验,并搭建仿真平台;(4)进行仿真验证,并根据实验结果修改调整模型,完成仿真验证。


  3. 拟采用的技术方案:使用跟随领航者法实现编队控制;使用卡尔曼滤波实现分布式状态估计器。

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    3. 研究计划与安排

    03.08-03.20 学习并实现简单的基于跟随领航者法的编队控制;
    03.21-03.31 学习并实现简单的基于卡尔曼滤波的分布式状态估计器;
    04.01-04.10 分别学习无人机、无人艇的运动学模型,并设计异构多体系统模型;
    04.11-04.20 搭建基础仿真平台;
    04.21-04.30 应用跟随领航者法,在仿真平台上实现基于机艇协同的异构多体系统的编队控制;
    05.01-05.10 继续完善仿真平台,增加卡尔曼分布式状态估计器,完成仿真验证;
    05.11-05.31 调整改进模型,并撰写毕业论文。

    4. 参考文献(12篇以上)

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