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      杭州电子科技大学林志赟教授:如何定位水下机器人集群?基于局部相对测量的网络分布式定位方法破难题!
      本文作者:小易 2019-10-12 16:44:50 浏览量:3835 评论量:1

      海洋是人类巨大的资源宝库,而水下机器人是探索海洋的重要手段之一,自三十多年前我国研发出第一台有缆水下机器人以来,我国水下机器人研究攻坚克难,不断刷新我国深海自主水下机器人下潜次数与深度的新纪录。众所周知,GPS是当今世界公认的三大定位系统之一,但在海洋环境下,就无法利用GPS系统去获得位置信息,因此,需要基于相对或局部测量、网络中的部分节点,来得到全局信息,从而使每个个体都能获得位置信息。


      杭州电子科技大学自动化学院特聘教授林志赟

      林志赟从水下机器人集群的定位问题出发,以基于距离测量的分布式定位与基于方位角测量的分布式定位来探究如何在大规模集群的网络系统应用中,使个体获得位置信息。他指出,要从集中式和分布式两个角度来考虑。其中,集中式算法是整个网络中收集的数据被传输到一个计算网络中每个位置的中心单元;分布式算法是网络系统中的个体利用自己的测量信息以及临近个体的交互信息,去获得自己的坐标。

      两种方式各有千秋,在分布式系统中,分布式算法更适合它的需求,对移动的目标而言,个体可以通过自己的分布测量和分布式信息交互,去动态地估计自己的位置。对于有多个体组成的网络系统而言,建模中每个节点代表网络系统中的每一个个体,但并不是所有的个体和个体之间都有编程,这意味着相邻的个体能够获得相互的测量信息。


      水下机器人

      由于实际物理设备的限制,需要定位的个体在网络系统中,通过网络互联的方式与邻近个体交互,用顺序或并行的方式得到信息。林志赟指出,对于所有的分布式系统及分布式算法研究而言,都涉及到两个层面,突破约束,再去寻找合适的或优异的算法来解决问题??悸欠植际剿惴ㄓ辛礁霾街?,为每个节点找到一个局部约束,并研究图形化条件,设计分布式算法。

      在约束联立起来后,对于网络性存在的一个对应条件就是网络图不需要满足什么样的条件,就是可解性的问题。在实际系统中,比如利用声部的通讯,可以通过往返的时间知道它的具体信息,因此,在大规模的网络系统里,当两个节点之间能够获得具体信息时,就可以写出一个约束,这个约束就是一个二次方的等式约束,也就两点的距离等于测量距离。

      在一群机器人中定位每个机器人

      那么,如何一群机器人中定位每个机器人呢?用非线性的等式描述系统,最直观的就是通过优化目标函数,获得定位信息。林志赟表示,这是一个很难的全局优化问题,它可以是很多局部解。使用方位定位每个机器人,将非线性问题转为线性问题来解决,在一个指标系统里,对于每个个体而言,它都可以表示这个空间里面其他节点的一个线形信息组合。

      在有了线性约束后,当所有网络系统里个体的新因素写出来,就是个线性方程,就有办法获得一个全局数列,用分布式求解线性方程,能够保证绝对的全局收敛性,而且是完全分布式,也就是每个个体都可以仅基于自身信息建立线性约束,通过局部的信息交互,可以去迭代求解自己的位置信息,在这个集群中,个体能够定位自己。

      编后语:此文是根据杭州电子科技大学自动化学院特聘教授林志赟于2019年5月在浙江宁波余姚举行的第六届中国机器人峰会上的《基于局部相对测量的机器人网络分布式定位》报告录音整理摘编部分而成,题目为编者所加。


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      当风玉立  6个月前
      我国水下机器人研究攻坚克难,不断刷新我国深海自主水下机器人下潜次数与深度的新纪录。

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