肖強(qiáng)華　寧丹

摘要：該文提出了一個(gè)新的基于跟蹤單個(gè)移動(dòng)目標(biāo)的移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)蜂擁控制方法。這個(gè)方法通過(guò)控制網(wǎng)絡(luò)中所有移動(dòng)傳感器質(zhì)心的位置和速度（Single-CoM）或者每個(gè)傳感器和它鄰域質(zhì)心的位置和速度來(lái)跟蹤并觀察一個(gè)移動(dòng)目標(biāo)（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(dòng)目標(biāo)聚合?；谶@種方法，目標(biāo)節(jié)點(diǎn)將一直位于傳感器網(wǎng)絡(luò)的中心，而這對(duì)于傳感器認(rèn)識(shí)和辨別目標(biāo)節(jié)點(diǎn)無(wú)疑是一個(gè)很大的優(yōu)勢(shì)。并且在整個(gè)目標(biāo)跟蹤過(guò)程中保證了移動(dòng)傳感器間無(wú)沖突和速度匹配，同時(shí)我們也研究了算法的穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：蜂擁；目標(biāo)跟蹤；移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)；避障

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）07-1397-04

1 概述

近年來(lái)，傳感器網(wǎng)絡(luò)[1]被廣泛研究，由于移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò)具有更好的對(duì)環(huán)境變化的適應(yīng)性以及可重構(gòu)性，因此移動(dòng)傳感網(wǎng)絡(luò)可應(yīng)用于眾多如目標(biāo)跟蹤監(jiān)測(cè)中的水下潛艇探測(cè)、保護(hù)瀕危物種之類的領(lǐng)域。但是采用移動(dòng)傳感器來(lái)跟蹤監(jiān)測(cè)移動(dòng)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的過(guò)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(dòng)并相互通信的同時(shí)還確保無(wú)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(shuō)明了這點(diǎn)。多年來(lái)有關(guān)蜂擁控制的問(wèn)題一直是研究的熱點(diǎn)，近年來(lái)更是吸引了物理、數(shù)學(xué)和生物，尤其是控制科學(xué)方面的眾多研究者。

本文提出了一個(gè)新的跟蹤移動(dòng)目標(biāo)并躲避障礙的蜂擁控制移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)方法。在此方法中，Single-CoM和Multi-CoM被用來(lái)跟蹤監(jiān)測(cè)移動(dòng)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的位置。其主要目的是利用移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)心來(lái)跟蹤監(jiān)測(cè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。這意味著所有的移動(dòng)傳感器可以緊密的圍繞在目標(biāo)節(jié)點(diǎn)周圍，使得傳感器網(wǎng)絡(luò)可以比較容易并且精確的觀察識(shí)別目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。此外，在跟蹤的過(guò)程中，無(wú)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(dòng)目標(biāo)聚合的。

2 相關(guān)研究

近些年提出了許多關(guān)于蜂擁控制的方法。Wang和Gu[2]基于圖論、勢(shì)函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信以及系統(tǒng)穩(wěn)定性分析展現(xiàn)了機(jī)器人蜂擁方面的一些研究成果。文獻(xiàn)[3]中提出了分布式蜂擁算法設(shè)計(jì)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(wèn)題。文獻(xiàn)[4]和[5]提出了一個(gè)擴(kuò)展了的蜂擁算法：在蜂擁群體中有一個(gè)速度不斷變化的虛擬的領(lǐng)導(dǎo)者，并且只有少數(shù)的蜂擁個(gè)體知道。Shi和Wang研究了在虛擬領(lǐng)導(dǎo)者的狀態(tài)以及蜂擁個(gè)體和周圍相鄰個(gè)體之間拓?fù)潢P(guān)系不斷變化時(shí)移動(dòng)個(gè)體的動(dòng)態(tài)屬性。Tanner等在文獻(xiàn)[6]和文獻(xiàn)[7]中利用動(dòng)態(tài)雙重積分器研究了在穩(wěn)定或動(dòng)態(tài)拓?fù)鋱D下多個(gè)移動(dòng)代理系統(tǒng)的穩(wěn)定性。其中有關(guān)移動(dòng)器械蜂擁算法的實(shí)驗(yàn)在文獻(xiàn)[8]中得到了說(shuō)明。Olfati-Saber在文獻(xiàn)[9]中提出了一種基于跟蹤監(jiān)測(cè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)蜂擁算法的針對(duì)移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)的蜂擁算法。文中還提出了一個(gè)擴(kuò)展了的用來(lái)估測(cè)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置的Kalman過(guò)濾算法。在文獻(xiàn)[10]中開發(fā)了一個(gè)可升級(jí)的多媒體平臺(tái)來(lái)展示合作控制系統(tǒng)和傳感器網(wǎng)絡(luò)，并用5個(gè)TXT-1巨型卡車器械做實(shí)驗(yàn)使蜂擁問(wèn)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(chǔ)，并基于避障時(shí)利用蜂擁控制去跟蹤監(jiān)測(cè)移動(dòng)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)提出了Single-CoM和Multi-CoM。

3 基于跟蹤移動(dòng)目標(biāo)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(cè)移動(dòng)目標(biāo)的移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)蜂擁控制方法。為了移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在有效地跟蹤目標(biāo)的同時(shí)，并保持傳感器節(jié)點(diǎn)間的排列和無(wú)沖突，提出了基于single-CoM和Multi-CoM的蜂擁控制算法。同時(shí)也證明了所有移動(dòng)節(jié)點(diǎn)質(zhì)心的位置和速度按指數(shù)規(guī)律向目標(biāo)聚合。很明確，通過(guò)控制質(zhì)心，移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能更好地跟蹤和監(jiān)測(cè)目標(biāo)。也就是說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)中所有傳感器可以緊密圍繞目標(biāo)，這樣它們更容易對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。

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