基于外部刺激隐式传播的鱼群AUV自组织分群控制机理与方法

The project investigates the self-organized fission control problem of swarm AUVs under external stimulus. Fission and fusion behavior both belong to the cooperation behavior, while the fission can be described as a splitting phenomenon from a cohesive flock into multiple sub-clusters, which is contrary to the fusion behavior. At present, it’s still unclear about the internal mechanism of the self-organized fission behavior and the scale control of sub-swarms. Because individuals have the tendency of information consensus, which hinders the self-organized fission behavior, therefore, the external stimulus plays a critical role on group fission, but it is influenced by motion characteristic, detection distance and detection delay of AUVs, which makes it hard to study. This project employs dynamic network nonlinear control and stability theory for the research of the self-organization fission based on external stimulus, and the content includes (1) the influential mechanism of external stimulus on self-organized fission behavior, (2)self-organized fission control algorithm based on external stimulus, (3)self-organized fission control design based on external stimulus with constraints of detection distance and detection delay, etc. By means of the theoretical analysis, digital simulations and experimental verification, it is expected to reveal the self-organized fission mechanism based on external stimulus, master the impact mechanism of limited detection on self-organized fission behavior, clarify the boundary condition of the detection distance and detection delay, realize the self-organized fission behavior and the fission scale control, which is able to provide theoretical foundation for engineering practice.

研究基于外部刺激隐式传播的鱼群AUV自组织分群问题。分群与组群相反，是集群分裂为多个子群的行为，目前对外部刺激诱发分群的机理及子群规模控制等基本问题尚不清楚。由于个体具有信息一致性的趋势，导致分群难以实现，因此外部刺激的作用机理及传播规律对分群具有关键作用。但外部刺激歧离性与内部信息一致性存在根本矛盾，而且其作用规律受个体运动、邻居行为、信息获取等影响，具有很大的研究难度。本项目主要采用动态网络非线性控制与稳定性理论，研究集群的应激分群控制，包括：1)外部刺激对鱼群AUV分群的影响机理；2)基于外部刺激的分群与子群规模控制算法；3)个体感知能力约束下的分群控制等。通过理论分析、数字仿真及实验验证，揭示外部信息和内部信息共同作用下的分群机理；掌握外部刺激在集群内部的隐式传播规律；明确感知距离、感知时延作用于应激分群的边界条件；实现基于外部刺激的分群行为与子群规模控制，为工程实践提供理论依据。

本研究以多AUV自组织分群为研究对象，从外部刺激隐式信息传播的角度出发，在不依赖于指派、协商等智能规划机制下，借鉴生物群集个体间隐式信息交互方式，通过采用数字信息素方法模拟外部刺激信息，结合AUV运动学与动力学约束，揭示外部刺激基于个体信息耦合度的信息隐式传播机理，进一步实现外部刺激隐式传播下群集系统的自组织分群控制。.首先，对分群运动中个体间的信息传播机制、如何促进刺激信息在群内的最大化传播进行了深入的研究，揭示了外部刺激对鱼群AUV自组织分群行为的影响机理，并采用数字信息的方式对素对外部刺激信息进行了建模。同时，指出分群行为的实质是多元外部刺激信息在群集内的定向传播所引起的个体运动分化现象，并且个体间的关联强度在分群过程中发挥了关键作用，提出了一种基于信息耦合度的隐式信息传播框架。.其次，从外部刺激信息在群内传播最大化的角度出发，提出了一种基于“max-ICD”的分群策略。进而，将自组织“成对交互”规则融入群集协同规则中，设计了基于信息耦合度的分群控制算法，实现了外部刺激下群集系统的自组织分群行为。理论分析和仿真实验均验证了所提出的分群控制算法的有效性。针对AUV群集在未知环境中无先验信息条件下的搜索问题，提出了一种基于数字信息素外部刺激的AUV群集搜索算法，并通过仿真分析验证了该算法的有效性。.然后，针对个体感知受限导致刺激信息获取迟滞问题，提出了个体感知能力约束下外部刺激与内部信息共同作用时，AUV自组织分群的控制方法，采用Lyapunov-Razumikhin和Lyaponov-Krasovskii定理得出了群集实现稳定分群运动的时延上界及相关收敛条件。理论分析和仿真实验均验证了有效性。.最后，利用NPU机器人搭建自组织分群试验平台并进行实验，实验结果验证了外部刺激隐式信息传播在群集机器人自组织控制的可实施性。.本项目的研究成果对复杂通信干扰环境下的群智能涌现控制理论与应用发展具有重要的基础性意义。