無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制反演

張振華, 李 堯, 俞成浦

無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制反演

張振華, 李 堯, 俞成浦*

(北京理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院, 北京, 100081)

為實(shí)現(xiàn)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)人為操作下的無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制策略, 文中提出了一種線性二次型閉環(huán)微分博弈反演優(yōu)化算法, 根據(jù)觀測到的系統(tǒng)最優(yōu)狀態(tài)和控制輸入軌跡辨識(shí)協(xié)同策略目標(biāo)函數(shù)。首先, 根據(jù)觀測到的含加性白噪聲的最優(yōu)系統(tǒng)狀態(tài)和控制輸入軌跡辨識(shí)最優(yōu)反饋矩陣; 然后, 通過求解由納什平衡充要條件推出的耦合代數(shù)黎卡提方程的解來辨識(shí)協(xié)同策略目標(biāo)函數(shù)。所提出的反演優(yōu)化算法能夠獲得滿足給定系統(tǒng)狀態(tài)和控制輸入軌跡的最優(yōu)協(xié)同策略目標(biāo)函數(shù); 同時(shí), 該算法辨識(shí)出的目標(biāo)函數(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)針對(duì)特定任務(wù)場景的無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制, 并為集群的對(duì)抗博弈提供新的思路和解決方案。

無人艇集群; 最優(yōu)協(xié)同控制; 反演優(yōu)化; 耦合代數(shù)黎卡提方程

0 引言

無人艇集群能在復(fù)雜海況下執(zhí)行協(xié)同任務(wù), 其在軍用和民用領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣泛。針對(duì)給定的任務(wù)目標(biāo), 無人艇集群的理想行為可以看作是其最優(yōu)協(xié)同控制的結(jié)果[1-2]。在實(shí)際應(yīng)用中, 實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的協(xié)同控制必須有最優(yōu)的定量協(xié)同策略作為具體評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn), 也就是無人艇集群在任務(wù)執(zhí)行期間的決策和行為應(yīng)使某些目標(biāo)函數(shù)的值達(dá)到最優(yōu)(一般是最小值)。由于無人艇集群工作環(huán)境的復(fù)雜性和拓?fù)溥B接的多樣性, 其最優(yōu)協(xié)同控制策略很難直接采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法試探[3]。一種快速得到最優(yōu)協(xié)同控制目標(biāo)函數(shù)的思路是以“人”為最優(yōu)參考標(biāo)準(zhǔn)[4], 在某一任務(wù)場景下讓一組經(jīng)驗(yàn)豐富的操作人員做出決策進(jìn)而控制各個(gè)無人艇, 并采集無人艇集群的動(dòng)態(tài)信息, 包括無人艇集群的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和每個(gè)操作人員對(duì)單艘無人艇的控制輸入。然后結(jié)合采集得到的動(dòng)態(tài)信息和已知的無人艇集群動(dòng)力學(xué)特性, 將人對(duì)各無人艇的控制策略反演優(yōu)化為機(jī)器可以理解的目標(biāo)函數(shù)。使用反演優(yōu)化出的目標(biāo)函數(shù), 無人艇集群可以在無人的任務(wù)場景中自主決策從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)協(xié)同控制。這種從行為信息和系統(tǒng)模型出發(fā)得到最優(yōu)協(xié)同控制策略的問題一般被稱為最優(yōu)協(xié)同控制反演問題。探究最優(yōu)協(xié)同控制反演問題對(duì)揭示人類操艇經(jīng)驗(yàn)的隱性知識(shí)有很大幫助, 可推動(dòng)無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制的研究。

作為無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制的參考對(duì)象, 人與人之間協(xié)同是在了解任務(wù)目標(biāo)和他人當(dāng)前情況條件下, 各自做出完成自身當(dāng)前任務(wù)的最優(yōu)決策。為了使無人艇集群更好地模擬人的協(xié)同策略, 即通過辨識(shí)得到的模型自主產(chǎn)生的最優(yōu)協(xié)同控制策略與人遙控的策略盡可能吻合, 文中選用納什最優(yōu)下的微分博弈模型為辨識(shí)模型[5], 設(shè)計(jì)無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制反演算法來辨識(shí)各無人艇目標(biāo)函數(shù)權(quán)重矩陣的參數(shù)值。由于絕大多數(shù)情況下各無人艇在協(xié)同過程中能同人一樣實(shí)時(shí)交換所需信息, 所以文中使用閉環(huán)微分博弈模型作為辨識(shí)模型。因而, 在算法研究中, 無人艇集群的最優(yōu)協(xié)同控制反演可以近似為無人艇集群的閉環(huán)納什最優(yōu)微分博弈反演優(yōu)化問題。

針對(duì)閉環(huán)非合作微分博弈反演問題, 國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了一些基礎(chǔ)性的研究[6-7]。Li等[8]研究了對(duì)應(yīng)于穩(wěn)態(tài)納什策略的對(duì)稱耦合代數(shù)黎卡提方程, 所提出的并行算法收斂到耦合代數(shù)黎卡提方程的非負(fù)(正)定穩(wěn)定解; Priess等[9]提出了一套在連續(xù)時(shí)間和離散時(shí)間情況下尋找時(shí)不變線性二次調(diào)節(jié)器(linear quadratic regulator, LQR)問題的目標(biāo)函數(shù)的技術(shù), 并用于反演人體坐姿控制策略; Rothfu?等[10]以駕駛輔助系統(tǒng)為例, 研究了人機(jī)協(xié)同背景下如何通過非合作微分博弈反演對(duì)人的行為策略建模; Inga等[11]提出了一種方法來尋找在無限時(shí)間區(qū)間線性二次(linear quadratic, LQ)微分策略中產(chǎn)生相同納什平衡的所有成本函數(shù), 該方法依賴于耦合矩陣?yán)杩ㄌ岱匠痰闹匦卤硎? Molloy等[12]提出了2種基于最小值原理的有限時(shí)間開環(huán)非線性微分博弈反演算法, 并在2個(gè)智能體三維避碰博弈實(shí)例中實(shí)現(xiàn)較高的辨識(shí)精度; K?pf等[13]設(shè)計(jì)了一種用于離散閉環(huán)博弈反演的方法, 并用于球-杠桿模型。

上述研究主要集中于理想博弈模型的反演, 但關(guān)于多人協(xié)同決策經(jīng)驗(yàn)的建模與遷移應(yīng)用還存在欠缺。無人艇集群的最優(yōu)協(xié)同控制反演問題主要體現(xiàn)在有3艘及以上目標(biāo)函數(shù)未知的無人艇參與博弈, 且實(shí)際控制決策并非由理想博弈模型產(chǎn)生, 相當(dāng)于采集的信號(hào)與參數(shù)逼近最好的理想模型得出的信號(hào)間存在固有噪聲。文中采用非合作閉環(huán)LQ納什最優(yōu)微分博弈模型, 給出了無人艇集群基于所反演優(yōu)化的模型參數(shù)自主實(shí)現(xiàn)最優(yōu)協(xié)同控制的決策方法, 即反演問題對(duì)應(yīng)的正問題, 并將由該方法生成的軌跡加入噪聲以模擬人的實(shí)際決策過程, 然后基于約束優(yōu)化方法對(duì)無人艇集群的最優(yōu)協(xié)同控制反演過程進(jìn)行數(shù)值仿真, 得到最接近實(shí)際協(xié)同控制過程的模型參數(shù), 分析其所反演模型生成的運(yùn)動(dòng)和控制軌跡與實(shí)際軌跡的誤差, 為今后基于無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制真實(shí)場景數(shù)據(jù)的反演與模型遷移研究提供參考。

1 模型建立

1.1 正問題求解

無人艇集群的最優(yōu)協(xié)同控制模型主要體現(xiàn)在最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)與系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)特性兩方面。為簡化計(jì)算并滿足實(shí)時(shí)性要求, 文中做出以下假設(shè): 1)不考慮復(fù)雜海況和無人艇集群高時(shí)滯、大慣性、高度非線性等特征的影響, 無人艇集群系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型采用可鎮(zhèn)定線性時(shí)不變(linear time invariant, LTI)微分博弈系統(tǒng)模型; 2) 參考協(xié)同控制策略能夠采用參數(shù)適定的LQ閉環(huán)微分博弈目標(biāo)函數(shù)模型近似; 3) 相同初始狀態(tài)下, 參考協(xié)同控制的系統(tǒng)狀態(tài)和控制輸入軌跡與由其反演得到的模型生成的軌跡之差用高斯白噪聲近似。

根據(jù)上述簡化與假設(shè), 得到如式(1)所示無人艇集群系統(tǒng)方程來描述其運(yùn)動(dòng)特性

每艘無人艇的控制輸入與狀態(tài)間存在LTI反饋控制率, 即

同時(shí)定義閉環(huán)系統(tǒng)矩陣

在如圖1所示的LQ非合作閉環(huán)微分博弈模型中, 每艘無人艇都力圖使自身的一個(gè)關(guān)于式(5)的目標(biāo)函數(shù)

圖1 閉環(huán)微分博弈框圖

在上述模型中, 如果已知其他無人艇的控制率, 對(duì)于任意一艘無人艇, 都不能通過調(diào)整自身控制率來減小其目標(biāo)函數(shù)值, 否則將被來自其他無人艇博弈性的調(diào)整反制, 達(dá)到平衡狀態(tài), 即

1.2 反演優(yōu)化算法

為了實(shí)現(xiàn)由采集到的無人艇集群運(yùn)動(dòng)狀態(tài)軌跡和每個(gè)操作人員對(duì)單艘無人艇的控制輸入反演, 優(yōu)化出無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制微分博弈模型, 此部分提出基于耦合黎卡提方程的反演優(yōu)化算法。

證明: 將式(8)向量化, 得到

將式(7)代入上式并化簡得到

并將式(7)向量化得到

代入式(12)即可得到

證明完畢。

1) 目標(biāo)函數(shù)權(quán)重矩陣為對(duì)稱矩陣

如果假設(shè)所有目標(biāo)函數(shù)權(quán)重矩陣均為對(duì)稱矩陣, 則式(10)的未知參數(shù)個(gè)數(shù)為

又因?yàn)?/p>

2) 目標(biāo)函數(shù)權(quán)重矩陣為對(duì)角形式

無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制反演優(yōu)化算法流程如下。

1) 建立采集到的納什平衡條件下無人艇集群運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和每個(gè)操作人員對(duì)單艘無人艇的控制輸入信息模型

3) 建立反演優(yōu)化模型。根據(jù)式(2)、式(7)和式(19), 對(duì)無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制反演優(yōu)化問題建立如下優(yōu)化模型

通過計(jì)算無人艇集群系統(tǒng)狀態(tài)真實(shí)值與預(yù)測值之間的相對(duì)誤差來驗(yàn)證其準(zhǔn)確性

2 仿真結(jié)果與分析

通過數(shù)值仿真驗(yàn)證文中所提算法的有效性和準(zhǔn)確性。

為了便于說明, 以圖2所示的3艘無人艇協(xié)同執(zhí)行補(bǔ)充補(bǔ)給任務(wù)(圖中: 中間為補(bǔ)給船; 三角形的3個(gè)頂點(diǎn)為執(zhí)行任務(wù)的無人艇)為例。將此3艘無人艇系統(tǒng)動(dòng)態(tài)方程簡化為

用線性二次型微分博弈協(xié)同決策目標(biāo)函數(shù)來近似無人艇執(zhí)行協(xié)同任務(wù)過程中的控制策略。然后通過采集在執(zhí)行協(xié)同任務(wù)過程中系統(tǒng)最優(yōu)狀態(tài)和各無人艇控制輸入軌跡辨識(shí)協(xié)同策略目標(biāo)函數(shù)

首先求解式(24), 并將得到的系統(tǒng)狀態(tài)和控制輸入軌跡作為觀測到的人為操作下無人艇集群系統(tǒng)最優(yōu)狀態(tài)和各無人艇最優(yōu)控制輸入。然后, 使用所求得的最優(yōu)狀態(tài)量和控制輸入量進(jìn)行反演優(yōu)化。最后, 根據(jù)辨識(shí)得到的協(xié)同策略目標(biāo)函數(shù)參數(shù)再次求解式(24), 得到系統(tǒng)狀態(tài)和各無人艇控制輸入軌跡, 并通過式(22)驗(yàn)證算法的相對(duì)誤差水平。

現(xiàn)有文獻(xiàn)中并沒有能確保式(24)所表示的正向微分博弈問題一定收斂的算法, 因此在仿真中僅統(tǒng)計(jì)求解正向問題收斂的算法, 來驗(yàn)證所提算法的有效性。

文中實(shí)例包含100組正向問題收斂情況下的數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果。所獲得的系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測相對(duì)誤差分布和統(tǒng)計(jì)直方圖分別如圖3和圖4所示。

圖4 無噪聲條件下相對(duì)誤差統(tǒng)計(jì)直方圖

圖5 30 dB噪聲條件下相對(duì)誤差分布圖

圖6 30 dB噪聲條件下相對(duì)誤差統(tǒng)計(jì)直方圖

3 結(jié)束語

文中提出了一種無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制反演優(yōu)化算法。該算法通過反演優(yōu)化線性二次型微分博弈問題的協(xié)同策略目標(biāo)函數(shù)權(quán)重矩陣來學(xué)習(xí)無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制策略。此外, 該算法構(gòu)建了一個(gè)雙層優(yōu)化的反演優(yōu)化模型, 并充分利用了線性二次型微分博弈問題達(dá)到納什平衡時(shí)的耦合代數(shù)黎卡提方程的性質(zhì), 將雙層優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為簡單的二次型規(guī)劃問題, 以實(shí)現(xiàn)快速求解。

文中所使用的無人艇集群系統(tǒng)方程是近似的線性方程, 且在噪聲干擾下反演優(yōu)化算法精度不高。后續(xù)要針對(duì)更符合實(shí)際的非線性系統(tǒng)方程展開無人艇集群的最優(yōu)協(xié)同控制反演優(yōu)化算法研究, 并提升算法的魯棒性。

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Inverse Optimal Cooperative Control for Unmanned Surface Vessel Cluster

ZHANG Zhen-hua, LI Yao, YU Cheng-pu*

( School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China)

To realize an optimal cooperative control strategy of unmanned surface vessel(USV) clusters under artificial control through data-driven learning, a linear quadratic closed-loop differential game inverse optimization algorithm is proposed. The algorithm can identify the cooperative strategy objective function according to the optimal system state and control input trajectories. In this study, an optimal feedback matrix is first identified based on the observed optimal system state and control input trajectories with additive white noise. The cooperative strategy objective function is then identified after solving the coupled algebraic Riccati equations derived from the necessary and sufficient conditions for Nash equilibria.The proposed inverse optimization algorithm can obtain the optimal cooperative strategy objective function to satisfy the given system state and control input trajectories. The objective functions identified by the inverse optimization algorithm can then be used to achieve an optimal cooperative control of USV clusters for specific task scenarios and provide new ideas and solutions for cluster adversarial games.

unmanned surface vessel(USV) cluster; optimal cooperative control; inverse optimization; coupled algebraic Riccati equations

張振華, 李堯, 俞成浦. 無人艇集群最優(yōu)協(xié)同控制反演[J]. 水下無人系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2020, 28(6): 611-617.

TJ630; U664.82; TP273.1

A

2096-3920(2020)06-0611-07

10.11993/j.issn.2096-3920.2020.06.004

2020-09-04;

2020-10-16.

國家自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目課題(61991414).

俞成浦(1984-), 男, 博士, 教授, 主要研究方向?yàn)橄到y(tǒng)辨識(shí)與機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式優(yōu)化與控制、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與室內(nèi)定位.

(責(zé)任編輯: 陳 曦)