深海水下機器人實時避碰方法研究.pdf

1、隨著人們對海洋的開發(fā)日益深入，現(xiàn)階段人們對深海自主水下機器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）的使用提出了更高的要求，希望AUV能夠完成例如海底地形跟蹤，海底礦產(chǎn)資源勘探拍照，定高航行等任務(wù)，這些任務(wù)對AUV提出了更高的要求，一般要求AUV距離海底高度不大于5m，航速小于兩節(jié)，另外由于海底地形的未知性和復(fù)雜性，我們不能提前對AUV進行路徑規(guī)劃，這就要求AUV必須進行實時避碰，目前國內(nèi)外使用的大多數(shù)AU

2、V都是針對特定的任務(wù)進行設(shè)計的，針對海底定高航行和海底地形跟蹤方面等擁有良好實時避碰功能的AUV相對還比較少，深海海底地形也像陸地地形一樣復(fù)雜多變，而深海水下機器人感知環(huán)境的手段又非常有限，高度計和深度計都存在較多的背景噪聲和較大的測量誤差，此外由于深海水下機器人攜帶的測距聲納和前視聲納探測距離都非常有限，通常為100米左右，再考慮每個聲納的探測角度限制，這也就意味著深海水下能夠感知環(huán)境的信息是不完全，且非常有限的。如何選擇合適的濾波算

3、法準確估計地形坡度及設(shè)計魯棒性更好的實時避碰方法就深海水下機器人實時避碰的難點。
　　本文的主要研究內(nèi)容及研究結(jié)論概述如下：
　　1）針對高度計和深度計都存在較多的背景噪聲和較大的測量誤差，本文提出了基于擴展卡爾曼濾波與最小二乘法的海底地形坡度估計，并對算法進行了仿真驗證。
　　2）針對 AUV在進行海底地形跟蹤、定高航行等任務(wù)，本文提出了基于滑?？刂频腁UV垂直面運動控制，并建立了AUV運動學(xué)動力學(xué)模型，最后對算法進

4、行了仿真驗證。
　　3）在深海水下機器人傳感器探測感知環(huán)境的能力較為有限的情況下，本文提出了基于近域圖導(dǎo)航的AUV實時避碰方法，并通過半物理仿真平臺對算法進行了驗證。
　　4）對所提出的深海水下機器人實時避碰方法進行了半物理仿真驗證和湖試試驗驗證。
　　自主水下機器人實時避碰是一項極具挑戰(zhàn)性的研究課題，本文只是針對一類欠驅(qū)動AUV、基于擴展卡爾曼濾波、滑?？刂坪徒驁D導(dǎo)航設(shè)計了一種實時避碰系統(tǒng)的實現(xiàn)方法，并用仿真和試驗