肖強華 寧丹
摘要:該文提出了一個新的基于跟蹤單個移動目標的移動傳感器網(wǎng)絡蜂擁控制方法。這個方法通過控制網(wǎng)絡中所有移動傳感器質(zhì)心的位置和速度(Single-CoM)或者每個傳感器和它鄰域質(zhì)心的位置和速度來跟蹤并觀察一個移動目標(Multi-CoM)。此外,在自由空間內(nèi),質(zhì)心的位置和速度按指數(shù)規(guī)律地向移動目標聚合?;谶@種方法,目標節(jié)點將一直位于傳感器網(wǎng)絡的中心,而這對于傳感器認識和辨別目標節(jié)點無疑是一個很大的優(yōu)勢。并且在整個目標跟蹤過程中保證了移動傳感器間無沖突和速度匹配,同時我們也研究了算法的穩(wěn)定性。
關鍵詞:蜂擁;目標跟蹤;移動傳感器網(wǎng)絡;避障
中圖分類號:TP311 文獻標識碼:A 文章編號:1009-3044(2014)07-1397-04
1 概述
近年來,傳感器網(wǎng)絡[1]被廣泛研究,由于移動傳感網(wǎng)絡具有更好的對環(huán)境變化的適應性以及可重構(gòu)性,因此移動傳感網(wǎng)絡可應用于眾多如目標跟蹤監(jiān)測中的水下潛艇探測、保護瀕危物種之類的領域。但是采用移動傳感器來跟蹤監(jiān)測移動目標節(jié)點的過程中障礙物是不可避免的,這就要求我們采用合作控制方法。其中我們采用的是蜂擁控制方法,蜂擁是這樣的一種現(xiàn)象:眾多傳感器在一起移動并相互通信的同時還確保無沖突、速度匹配以及向中心匯聚。大自然中的魚、鳥、螞蟻、蜜蜂之類就很好的說明了這點。多年來有關蜂擁控制的問題一直是研究的熱點,近年來更是吸引了物理、數(shù)學和生物,尤其是控制科學方面的眾多研究者。
本文提出了一個新的跟蹤移動目標并躲避障礙的蜂擁控制移動傳感器網(wǎng)絡方法。在此方法中,Single-CoM和Multi-CoM被用來跟蹤監(jiān)測移動目標節(jié)點的位置。其主要目的是利用移動傳感器網(wǎng)絡的質(zhì)心來跟蹤監(jiān)測目標節(jié)點。這意味著所有的移動傳感器可以緊密的圍繞在目標節(jié)點周圍,使得傳感器網(wǎng)絡可以比較容易并且精確的觀察識別目標節(jié)點。此外,在跟蹤的過程中,無沖突和速度匹配得到了很好的保障。同樣我們也考慮了算法的穩(wěn)定性,并且在自由空間內(nèi),質(zhì)心的位置和速度按指數(shù)規(guī)律地向移動目標聚合的。
2 相關研究
近些年提出了許多關于蜂擁控制的方法。Wang和Gu[2]基于圖論、勢函數(shù)、網(wǎng)絡通信以及系統(tǒng)穩(wěn)定性分析展現(xiàn)了機器人蜂擁方面的一些研究成果。文獻[3]中提出了分布式蜂擁算法設計和分析的理論架構(gòu),此算法解決了自由空間和存在障礙物空間內(nèi)的蜂擁問題。文獻[4]和[5]提出了一個擴展了的蜂擁算法:在蜂擁群體中有一個速度不斷變化的虛擬的領導者,并且只有少數(shù)的蜂擁個體知道。Shi和Wang研究了在虛擬領導者的狀態(tài)以及蜂擁個體和周圍相鄰個體之間拓撲關系不斷變化時移動個體的動態(tài)屬性。Tanner等在文獻[6]和文獻[7]中利用動態(tài)雙重積分器研究了在穩(wěn)定或動態(tài)拓撲圖下多個移動代理系統(tǒng)的穩(wěn)定性。其中有關移動器械蜂擁算法的實驗在文獻[8]中得到了說明。Olfati-Saber在文獻[9]中提出了一種基于跟蹤監(jiān)測移動節(jié)點蜂擁算法的針對移動傳感器網(wǎng)絡的蜂擁算法。文中還提出了一個擴展了的用來估測目標節(jié)點位置的Kalman過濾算法。在文獻[10]中開發(fā)了一個可升級的多媒體平臺來展示合作控制系統(tǒng)和傳感器網(wǎng)絡,并用5個TXT-1巨型卡車器械做實驗使蜂擁問題得到了解決。
本文提出了具有避障功能的蜂擁算法的基礎,并基于避障時利用蜂擁控制去跟蹤監(jiān)測移動目標節(jié)點提出了Single-CoM和Multi-CoM。
3 基于跟蹤移動目標的蜂擁控制
3.1 蜂擁背景
4 總結(jié)
這篇論文研究了基于跟蹤監(jiān)測移動目標的移動傳感器網(wǎng)絡蜂擁控制方法。為了移動節(jié)點在有效地跟蹤目標的同時,并保持傳感器節(jié)點間的排列和無沖突,提出了基于single-CoM和Multi-CoM的蜂擁控制算法。同時也證明了所有移動節(jié)點質(zhì)心的位置和速度按指數(shù)規(guī)律向目標聚合。很明確,通過控制質(zhì)心,移動傳感器網(wǎng)絡節(jié)點能更好地跟蹤和監(jiān)測目標。也就是說,網(wǎng)絡中所有傳感器可以緊密圍繞目標,這樣它們更容易對目標進行識別。
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