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基于时延补偿的AUV领航跟随编队控制
1.引言
自主水下机器人越来越受到人们的关注，其中自主水下机器人中的AUV（AutonomousUnderwaterVehicle）因为其高自主性能，处理复杂任务的能力和可靠性得到了广泛地应用。AUV编队控制是AUV研究领域的重要问题。本文将介绍基于时延补偿的AUV领航跟随编队控制。
2.AUV编队控制
AUV编队控制是指多个AUV之间的协同运动控制以实现共同的任务。AUV编队控制有两种方式：领航跟随和协同工作。领航跟随是在一个AUV主导下，其他AUV跟随其运动路径。协作工作是在各自的任务中，AUV相互协调以完成任务。
3.领航跟随
领航跟随是一种常见的AUV编队控制方法。其中领航器控制整个编队的方向和速度，跟随器则会跟随领航器的运动路径。领航器和跟随器之间通过无线通信进行通讯，从而保持编队的稳定。风和海流等环境因素会引起AUV的偏差，从而影响编队的稳定性。
4.时延补偿
时延补偿是解决AUV编队控制中偏差的一种方法。时延补偿可以减小环境因素或其他因素的干扰，并保持编队的稳定。时延补偿技术可以通过均值协议、滑动模式控制（SMC）和神经网络等算法来实现。
5.均值协议
均值协议是一种简单的时延补偿方法，用于实现领航器和跟随器之间的信息交换。均值协议通过计算从领航器接收的位置估计值和速度估计值之间的均值，并与跟随器的实际位置进行比较，以实现时延补偿。当领航器的信息与跟随器的实际数据差异较大时，跟随器会调整其运动轨迹以保持编队的稳定性。
6.滑动模式控制
滑动模式控制是另一种常用的AUV编队控制技术。滑动模式控制通过微调控制器的输入来保持编队的稳定性。该方法通过制定一组控制参数和模式选择函数来实现。其中控制参数的选择根据AUV的运动方程确定。模式选择函数对不同的运动模式进行分类，以便调整控制器的输入以实现编队控制。
7.神经网络
神经网络是时延补偿技术中的一种强大的方法，它通过利用神经网络的学习机制来减小偏差并保持编队的稳定性。神经网络采用神经元来模拟神经系统的行为，以实现对AUV编队的控制。神经网络的学习机制可以通过预先放置一些权重和偏差值，并将历史数据与当前数据相结合来进行学习。
8.结论
总的来说，AUV编队控制是AUV研究领域中的重要问题。本文提出了基于时延补偿的AUV领航跟随编队控制技术，通过控制器输入微调，均值协议和神经网络等算法实现时延补偿，以实现AUV编队的稳定性和准确性。未来，相信该技术将继续得到更新和改进，为AUV编队控制提供更多新的机会和挑战。