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communication-aware Formation Control of AUVs With Model Uncertainty and Fading Channel via Integral Reinforcement Learning

引用

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2023年第1期10卷 159-176页

作者： Wenqiang Cao Jing Yan Xian Yang Xiaoyuan Luo Xinping Guan the Institute of Electrical Engineering Yanshan UniversityQinhuangdao 066004China IEEE the Institute of Information Science and Engineering Yanshan UniversityQinhuangdao 066004China the Department of Automation Shanghai Jiao Tong UniversityShanghai 200240China

Most formation approaches of autonomous underwater vehicles(AUVs)focus on the control techniques,ignoring the influence of underwater channel.This paper is concerned with a communication-aware formation issue for AUVs,subject to model uncertainty and fading channel.An integral reinforcement learning(IRL)based estimator is designed to calculate the probabilistic channel parameters,wherein the multivariate probabilistic collocation method with orthogonal fractional factorial design(M-PCM-OFFD)is employed to evaluate the uncertain channel measurements.With the estimated signal-to-noise ratio(SNR),we employ the IRL and M-PCM-OFFD to develop a saturated formation controller for AUVs,dealing with uncertain dynamics and current parameters.For the proposed formation approach,an integrated optimization solution is presented to make a balance between formation stability and communication efficiency.Main innovations lie in three aspects:1)Construct an integrated communication and control optimization framework;2)Design an IRL-based channel prediction estimator;3)Develop an IRL-based formation controller with M-PCM-OFFD.Finally,simulation results show that the formation approach can avoid local optimum estimation,improve the channel efficiency,and relax the dependence of AUV model parameters.

关键词： Autonomous underwater vehicles(AUVs) communication-aware formation reinforcement learning uncertainty

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