国际水中机器人大赛-全局组-协作定球。 其中包括学习心得，比赛心得，入门，及附程序。

针对多机器鱼系统的一致性问题,设计一种基于一致性理论的多机器鱼编队控制模型。采用一个基于拓 扑结构的多机器鱼编队控制模型描述机器鱼之间的信息交换方式,分析该模型下的有向网络取得渐近一致性的条件,并应用到领航者―跟随者模式下的编队控制中,将任意的队形转化为“一跟一”的局部“领导

针对一类多关节机器鱼推进速度的调节, 提出一种运动学建模与控制匹配设计的新方法. 以可控性为目标, 建立了基于能量转化系数的鱼尾摆动规律与推进速度性能参考(SSPR) 模型, 系统已知参数把能量转化率收敛到一个可控可调节范围. 自适应迭代学习控制策略与之匹配, 能适时辨识并周期性地更新该模型的能量转化系数, 实现机器鱼在陌生水环境中的推进速度自调节. 仿真分析验证了该模型和控制方法的正确性.

提出一种基于重心改变法的仿生机器鱼俯仰姿态与深度控制方法,用于实现机器鱼水中的浮潜运动.该方法利用一种可调整位置的配重块结构,改变机器鱼的重心位置,进而实现机器鱼俯仰姿态的调节.在对机器鱼内部配重块位置和机器鱼俯仰角的关系进行分析的基础上,对一定速度下机器鱼的深度与俯仰角的关系进行建模,提出由于尾部形变引起的俯仰姿态变化的补偿方法.文中给出机器鱼原形样机的相关实验,分析验证配重块位置变化和机器鱼重心及其姿态的调整,深度控制等在多种情况下的结果.

人工智人-家居设计-多智能仿生机器鱼协作控制方法研究.pdf

人工智能-仿生机器鱼的神经网络智能控制研究.pdf

机器鱼技术为研究高效、高机动性和低噪声的水下运载器提供了新的思路，是近几年水下机器人领域的研究热点之一。以三关节机器鱼为研究对象，建立了尾部动力学模型，并进行了仿真，由该模型出发对机器鱼的动力学进行了研究，分析了机器鱼速度与频率等的关系。该方法实现的运动仿真与真实的鱼的运动基本一致，速度随着摆动频率的降低而减小，随着相位差的减小而增加，摆幅对速度的影响很大。

为更好地实现机器鱼之间的协作，避免只规划单个机器鱼的最优路径而使系统运动有失协调性，提出基于合作博弈的多机器鱼路径规划方法。利用博弈论中的合作博弈建立数学模型，将系统中的多机器鱼对应于博弈的参与者，对多机器鱼路径构造合作模型下的博弈方得益函数，求得系统的帕累托(Pareto)最优解，从而得到整个系统的最优路径。在水中机器人2D仿真平台上进行实验分析并用Matlab模拟机器鱼轨迹。分析结果表明，该路径规划理论应用在多机器鱼运动系统中是有效、可行的。

机器鱼(最终版).pdf

仿生学习的机器鱼运动模式分析