水下機(jī)器人自主導(dǎo)航方法研究.pdf

1、隨著世界各國(guó)在海洋探測(cè)和海洋開發(fā)領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈，科研工作者們對(duì)水下機(jī)器人的研究有著越來越大的興趣。由于海洋環(huán)境極其復(fù)雜，自主式水下航行器(AUV)具有更強(qiáng)的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，因此世界各國(guó)研究者們對(duì)AUV展開了廣泛的研究和實(shí)踐。自主定位技術(shù)和路徑規(guī)劃技術(shù)是實(shí)現(xiàn)AUV自主導(dǎo)航的兩項(xiàng)非常關(guān)鍵的技術(shù)。本文對(duì)二者進(jìn)行了深入的探討，分析了現(xiàn)有方法存在的問題和難點(diǎn)，并在它們的基礎(chǔ)上進(jìn)行了創(chuàng)新和改進(jìn)。
　　 對(duì)于傳統(tǒng)的基于EKF的SLAM算法，SL

2、AM觀測(cè)更新過程的計(jì)算復(fù)雜度非常高，最優(yōu)情況下也是O(n2)，當(dāng)障礙物個(gè)數(shù)逐漸增大時(shí)，SLAM計(jì)算效率會(huì)大幅度下降。當(dāng)系統(tǒng)采用的環(huán)境觀測(cè)傳感器較多時(shí)，難免會(huì)有設(shè)備誤差和模型帶來的誤差，以及環(huán)境雜波信息。錯(cuò)誤的雜波信息加入到SLAM過程，不僅會(huì)在環(huán)境地圖中增加錯(cuò)誤的障礙物，而且會(huì)給濾波過程帶來誤差。另外，由于聲納探測(cè)距離較遠(yuǎn)，而AUV運(yùn)行速度較慢，所以同一處的障礙物會(huì)多次被觀測(cè)到，而且被重復(fù)觀測(cè)的頻率會(huì)很高，這樣會(huì)增加SLAM觀測(cè)更新過程

3、的計(jì)算量。針對(duì)這些問題，本文提出了改進(jìn)方法--基于二次數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的SLAM算法，該方法首先對(duì)傳感器采集的障礙物信息進(jìn)行預(yù)處理(即第一次數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián))，只有第一次數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)成功的次數(shù)達(dá)到門限值后，才認(rèn)為是有效的障礙物觀測(cè)數(shù)據(jù)，才進(jìn)行SLAM的關(guān)聯(lián)匹配過程，否則認(rèn)為是無效的障礙物。通過該方法，能有效減少雜波信息，提高SLAM的準(zhǔn)確率，同時(shí)降低了SLAM過程的計(jì)算復(fù)雜度。
　　 在路徑規(guī)劃技術(shù)方面，本文對(duì)傳統(tǒng)的人工勢(shì)場(chǎng)路徑規(guī)劃方法以及一些改進(jìn)

4、方法進(jìn)行了研究，總結(jié)了傳統(tǒng)方法和已有改進(jìn)方法存在的不足之處：傳統(tǒng)方法和已有改進(jìn)方法并不能完全解決局部最小點(diǎn)或者U型障礙區(qū)域的問題。針對(duì)這些問題，本文提出了一種新的人工勢(shì)場(chǎng)路徑規(guī)劃改進(jìn)方法--基于扇區(qū)掃描的人工勢(shì)場(chǎng)法，通過設(shè)置臨時(shí)目標(biāo)點(diǎn)解決局部最小點(diǎn)問題和U型障礙區(qū)域的問題。
　　 對(duì)于提出的基于二次數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的改進(jìn)SLAM算法和基于扇區(qū)掃描的人工勢(shì)場(chǎng)路徑規(guī)劃方法，本文通過仿真實(shí)驗(yàn)和真實(shí)AUV試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明兩種改進(jìn)方法是有