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、科學研究等領域應用日益廣泛。高質量的規(guī)劃路徑對AUV安全航行和成功完成任務起到了至關重要的作用。本文以AUV的路徑規(guī)劃問題為主線，分別從三維動態(tài)復雜水環(huán)境下路徑規(guī)劃、水下爬行機器人在2.5維復雜水底地表環(huán)境下的路徑規(guī)劃、AUV遍歷多目標點路徑規(guī)劃等角度進行了深入的研究。主要研究內容和成果如下：
　　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)復雜水環(huán)境下AUV的運動規(guī)劃問題，提出了一種多目標融合的路徑規(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)不同的任務要求使用HSFM算法對AUV執(zhí)行任務的航路進行規(guī)劃，評價結果表明該算法可以規(guī)劃出滿足任務要求的最優(yōu)路徑。
　　將基于三角網格的Fast Marching（TFM）算法用于解決水下爬行機器人在2.5維復雜水底地表環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題。在水下爬行機器人執(zhí)行某個任務的運動規(guī)劃時，考慮了地表特征因素和任務本身的要求的優(yōu)化和限制。這些決策目標不僅對生成的路徑曲線產生影響，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進行路徑規(guī)劃的仿真實驗，驗證了目標約束的華中科技大學博士學位論文
　　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遍歷多目標點執(zhí)行任務的問題，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點的遍歷次序，而Fast Marching方法在需要計算目標點對之間的最優(yōu)路徑時執(zhí)行