自主式水下機器人路徑規(guī)劃的研究.pdf

1、自主式水下機器人（AUV）在海洋的勘探與開發(fā)、軍事、科學(xué)研究等領(lǐng)域應(yīng)用日益廣泛。高質(zhì)量的規(guī)劃路徑對AUV安全航行和成功完成任務(wù)起到了至關(guān)重要的作用。本文以AUV的路徑規(guī)劃問題為主線，分別從三維動態(tài)復(fù)雜水環(huán)境下路徑規(guī)劃、水下爬行機器人在2.5維復(fù)雜水底地表環(huán)境下的路徑規(guī)劃、AUV遍歷多目標(biāo)點路徑規(guī)劃等角度進行了深入的研究。主要研究內(nèi)容和成果如下：
　　首先介紹一種新的路徑規(guī)劃方法Fast Marching方法的基本原理、執(zhí)行過程和計

2、算方法，并分別在上位機和下位機上測試算法的執(zhí)行時間。提出混合搜索Fast Marching（HSFM）算法，在不損失計算精度的前提下，提高了Fast Marching算法的實時性。針對AUV局部路徑規(guī)劃問題，在規(guī)劃時考慮了AUV轉(zhuǎn)彎半徑和傳感器精度引起的不確定性約束。
　　提出一種新的路徑規(guī)劃算法各向異性Fast Marching（AFM）算法，用于解決受環(huán)境力限制下AUV的路徑規(guī)劃問題。首先通過各向異性迎風(fēng)策略對距離函數(shù)的梯度值

3、進行一階數(shù)值近似；然后通過利用機器人速度曲線的特征線和梯度線的幾何關(guān)系獲得前向速度函數(shù)；最后根據(jù)距離函數(shù)梯度值和前向速度函數(shù)之間的關(guān)系求出節(jié)點的距離函數(shù)值。通過仿真實驗證明了各向異性Fast Marching算法在各向異性的環(huán)境下可以生成一條平滑、連續(xù)、最優(yōu)的路徑。
　　針對三維動態(tài)復(fù)雜水環(huán)境下AUV的運動規(guī)劃問題，提出了一種多目標(biāo)融合的路徑規(guī)劃方法。通過蒙特卡羅實驗，評估了HSFM算法在動態(tài)復(fù)雜水環(huán)境下生成路徑的代價和計算時間的

4、統(tǒng)計特性。最后根據(jù)不同的任務(wù)要求使用HSFM算法對AUV執(zhí)行任務(wù)的航路進行規(guī)劃，評價結(jié)果表明該算法可以規(guī)劃出滿足任務(wù)要求的最優(yōu)路徑。
　　將基于三角網(wǎng)格的Fast Marching（TFM）算法用于解決水下爬行機器人在2.5維復(fù)雜水底地表環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題。在水下爬行機器人執(zhí)行某個任務(wù)的運動規(guī)劃時，考慮了地表特征因素和任務(wù)本身的要求的優(yōu)化和限制。這些決策目標(biāo)不僅對生成的路徑曲線產(chǎn)生影響，而且還可以限定水下爬行機器人在惡劣地表上運

5、動的極限速度。通過分別針對每個決策目標(biāo)進行路徑規(guī)劃的仿真實驗，驗證了目標(biāo)約束的華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文
　　合理性和算法的有效性。通過蒙特卡羅仿真實驗，評估了該算法的實時性。
　　針對AUV遍歷多目標(biāo)點執(zhí)行任務(wù)的問題，提出Fast Marching&Branch and Bound（FM-BB）算法。在FM-BB算法中，分支定界法用于找出目標(biāo)點的遍歷次序，而Fast Marching方法在需要計算目標(biāo)點對之間的最優(yōu)路徑時執(zhí)行