本發明屬于水下機器人集群編隊運動領域，具體涉及一種水下機器人集群編隊運動和實驗方法。

背景技術：

1、在自然界中，許多生物以種群的形式發展或進化，通過局部互動實現協同運動。例如，魚群常以圓柱形的群體形式游動，以躲避捕食者的威脅。許多魚類依賴于對附近鄰居的視覺觀察來實現集體協同運動，這種行為無需任何顯式的交流機制，而是通過局部感知信息自發產生集體反應。這種基于局部信息的集群運動機制為多智能體系統的控制提供了重要的生物學啟示。

2、現有的多智能體集群控制方法主要包括基于行為的方法、領航-跟隨(leader-follower)方法、虛擬結構方法和人工勢場方法等。這些方法在多智能體集群運動中已得到較為成熟的應用。例如，基于行為的方法通過定義個體間的相互作用規則，實現集群的整體運動；領航－跟隨方法依賴于特定個體(領航者)的引導，其他個體按照領航者的指示進行運動；虛擬結構方法通過構建一個虛擬的整體結構來指導個體的運動；人工勢場方法則通過設計勢場函數，使個體在勢場的驅動下實現集群運動。

3、然而，現有研究在實現多智能體集群控制時，多數依賴于機器人間的全局信息交互。例如，空中無人機集群在形成特定集群運行形式時，通常依靠中央控制器和全球定位系統(gps)實時獲取并交換鄰居的位置信息。這種全局信息依賴在開放且通信條件良好的環境中效果顯著，但在實際應用中，特別是水下環境中，由于通信受限，依賴全局信息和定位的多智能體編隊控制方法將難以適用。水下環境中的信號傳播受限，通信延遲和丟包問題普遍存在，使得基于全局信息的控制方法面臨顯著挑戰。

技術實現思路

1、要解決的技術問題：

2、為了避免現有技術的不足之處，借鑒魚群通過對鄰居的局部視覺觀察完成高效集群運動，本發明提供一種水下機器人集群編隊運動和實驗方法，基于虛擬力模型和局部視覺感知信息建立水下機器人集群編隊模型，通過模擬個體間的虛擬力作用，實現集群的有序運動；再基于增加注意力機制的yolox模型和雙目測距原理實現水下機器人鄰居相對距離和方位信息的獲取，為實現集群編隊提供局部感知信息。最后，建立了一種水下機器人集群運動實驗的部署規劃方法，并以編隊完成度指標對集群編隊實驗進行評估。本發明解決了，采用全局信息交互技術實現通信的集群運動在應用于水下環境時，難以獲得精確距離和方位信息完成編隊任務等問題。

3、本發明的技術方案是：一種水下機器人集群編隊運動和實驗方法，具體步驟如下：

4、建立水下機器人集群的個體虛擬力控制模型，設置n個水下機器人的編隊運動模型，通過獲取n個水下機器人的合力方向和大小更新個體水下機器人的位置；

5、建立個體水下機器人的局部感知信息模型，在目標檢測模型的基礎上采用orb特征提取匹配方法，獲取個體水下機器人與鄰居水下機器人的三維相對距離和方位信息；

6、基于虛擬力控制模型和局部感知信息模型，通過調整得到期望的水下機器人集群編隊；

7、在開放水域進行水下機器人集群編隊運動實驗；

8、基于實驗采集數據，進行水下機器人集群編隊完成度計算，以驗證達到水下機器人集群編隊效果。

9、本發明的進一步技術方案是：所述個體虛擬力控制模型包括個體水下機器人斥力和個體水下機器人引力；當相鄰機器人之間的距離小于期望相對距離時，機器人相互施加斥力，斥力隨著距離的減小而增大，避免機器人碰撞；當機器人之間的距離大于期望距離時，機器人之間施加引力，相互吸引，趨向設定的期望位置，最終保持固定間距，穩定形成集群。

10、本發明的進一步技術方案是：所述n個水下機器人的合力的獲取方法為，個體水下機器人通過對鄰居機器人的距離求一階導數，再對所有鄰居距離的導數求和得到與所有鄰居的所有合力。

11、本發明的進一步技術方案是：所述個體水下機器人的位置更新規則為：

12、

13、其中，n為水下機器人的總數量，d為相鄰水下機器人之間的相對距離，dt為期望相對距離，qij為相鄰水下機器人的相對位置；a為定義斥力的變量，b為定義引力的變量。

14、本發明的進一步技術方案是：所述局部感知信息模型包括yolox目標檢測模型和雙目距離方位估計模型；

15、通過雙目距離方位估計模型中的雙目相機獲取水下機器人的多種運動模態圖像數據作為樣本數據集；

16、將樣本數據集輸入yolox目標檢測模型，輸出鄰居水下機器人在圖像上的位置坐標；

17、所述雙目距離方位估計模型采用orb特征提取匹配方法，在圖像上的目標檢測框內獲取雙目左右視圖的視差，依據雙目測距原理，由得到的視差計算與鄰居水下機器人的三維相對距離和方位信息。

18、本發明的進一步技術方案是：所述yolox目標檢測模型的主干特征提取網絡中設置協調注意力機制，通過協調注意力機制同時捕捉數據通道間和空間維度上的依賴關系，增加模型的全局感知能力，保持模型計算的實時性。

19、本發明的進一步技術方案是：所述在開放水域進行水下機器人集群編隊運動實驗方法為：

20、對各個水下機器人的雙目視覺系統進行校準，并檢查各個水下機器人狀態正常；

21、將各個水下機器人按順序布置在指定水域內，初始化水下機器人集群隊形，規劃水下機器人集群的起始位置和期望隊形，標記領航機器人和跟隨機器人；

22、啟動水下機器人控制系統，進行必要的初步調試，利用感知系統識別并跟蹤目標；按照預定方案進行水下機器人運動集群控制，設置集群隊形，規劃合理的隊形布局；

23、收集測試目標的多種運動情況數據后，完成集群編隊實驗，回收所有實驗設備并檢查狀態。

24、本發明的進一步技術方案是：所述水下機器人集群編隊完成度計算方法為，

25、假設水下機器人在平面的理論位置坐標為pi(xi,yi)，集群實驗無人機拍攝的實際坐標位置為pi'(xi',yi')，則理論位置與實際位置之間的距離為

26、計算水下機器人個體完成度gi，

27、

28、其中，r為給定的水下機器人理論位置與實際位置的距離偏差閾值；

29、根據水下機器人個體完成度gi計算形成的編隊完成度g，

30、。

31、

32、一種水下機器人集群編隊，包括構成編隊的n個水下機器人即搭載于其上的虛擬力控制模型和局部感知信息模型，通過虛擬力控制模型控制相鄰水下機器人之間的相對位置，進而完成對集群編隊的運動控制；通過局部感知信息模型獲取相鄰水下機器人的相對距離和方位信息；還包括至少一個處理器，以及所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行所述水下機器人集群編隊運動和實驗方法。

33、一種計算機可讀存數介質，所述計算機可讀存數介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時能夠實現所述水下機器人集群編隊運動和實驗方法。

34、有益效果

35、本發明的有益效果在于：本發明采用一種基于虛擬力模型和局部感知信息的集群編隊運動模型，通過仿真實驗驗證了該方法形成期望編隊的可行性，并在水下機器人上進行了集群編隊算法驗證。對實驗后的結果建立編隊完成度評估指標進行實驗評估，進一步驗證水下機器人達到期望編隊的有效性。同時，本發明建立了開放水域大規模集群實驗的部署規劃方法，考慮實驗場景需求、實驗條件限制問題，為實現水下機器人集群實驗提供了切實可行的實施路徑。

36、經試驗驗證，本發明通過水下機器人集群運動的建模、仿真驗證和開放水域實驗，驗證了建立集群編隊算法的有效性，完成了15條水下仿蝠鲼機器人湖上編隊實驗任務。