【水下航行器控制】水下航行器-机械手系统UVMS任务优先级控制方法Matlab复现含文章

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🔥 内容介绍

在深海探测、海洋资源开发等领域，水下航行器 - 机械手系统（UVMS）承担着越来越重要的角色。然而，UVMS 在执行任务时，常需同时兼顾航行、操作、避障等多项任务，如何合理分配资源、确定任务执行顺序，成为保障系统高效稳定运行的关键。这就需要一套科学的任务优先级控制方法，接下来我们就深入探讨这一技术。

一、UVMS 任务优先级控制的必要性

UVMS 的任务具有多样性和复杂性。例如在海底管道检测任务中，航行器需要按照规划路径抵达检测点（航行任务），机械手要对管道进行细致检测（操作任务），同时系统还得时刻警惕周围障碍物，及时躲避（避障任务）。这些任务对系统资源的需求各不相同，且重要程度也存在差异。若没有合理的优先级控制，可能出现资源冲突，导致关键任务无法按时完成，甚至威胁系统安全。因此，通过任务优先级控制，合理调配系统资源，才能确保 UVMS 高效、可靠地完成使命。

二、常见任务优先级控制策略

（一）基于规则的优先级控制

这种方法预先制定一系列明确的规则来确定任务优先级。通常将安全相关任务设定为最高优先级，比如一旦检测到障碍物，避障任务立即启动，暂停其他非紧急任务，优先保障系统安全；其次是航行任务，确保航行器能准确到达目标位置；最后是操作任务。基于规则的控制方法简单直接，易于实现和理解，但缺乏灵活性，难以应对复杂多变的水下环境和任务需求变化。一旦出现规则未涵盖的特殊情况，系统可能无法做出合理决策。

（二）层次分析法（AHP）

层次分析法通过构建层次结构模型来确定任务优先级。在 UVMS 场景下，目标层是实现任务的最优执行效果；准则层可包含任务紧急程度、任务耗时、资源消耗等因素；方案层则是具体的各项任务。通过两两比较的方式，确定各准则的相对权重，再结合每个任务在各准则下的评分，计算出综合优先级得分。该方法能综合考虑多种因素，但权重的确定在一定程度上依赖专家经验，存在主观性，且计算过程相对复杂，实时性较差。

（三）基于模糊逻辑的优先级控制

鉴于水下环境的不确定性和任务需求的模糊性，模糊逻辑控制方法十分适用。将任务的重要程度、紧急程度、资源需求等因素作为模糊输入，定义相应的模糊集和模糊规则。例如，将任务重要程度划分为 “非常重要”“重要”“一般” 等模糊集，通过模糊推理将精确的输入转化为模糊输出，再经过清晰化处理得到具体的优先级数值。模糊逻辑控制能够有效处理不确定信息，适应性强，但模糊规则的制定需要大量的实践经验和反复实验优化。

（四）模型预测控制（MPC）与优先级结合

模型预测控制依据系统当前状态和预测模型，对未来一段时间内系统的行为进行预测，并通过优化目标函数来确定最优控制策略。在 UVMS 任务优先级控制中，将不同任务的执行效果纳入目标函数，结合优先级权重，在预测时域内动态调整任务执行顺序和控制量。这种方式能充分考虑系统的动态特性和未来变化趋势，但计算量较大，对系统的计算能力和实时性要求较高。