水下機器人自主導(dǎo)航關(guān)鍵方法研究.pdf

1、海洋中蘊藏著豐富的資源，近年來隨著水下機器人的不斷發(fā)展，為海洋資源的勘探、開發(fā)和利用提供了有利的工具。導(dǎo)航技術(shù)作為水下機器人的自主性的重要標志，已經(jīng)成為各國水下機器人研究的重要內(nèi)容。海洋環(huán)境復(fù)雜多變，給水下機器人的導(dǎo)航提出了各種各樣的挑戰(zhàn)，研究復(fù)雜環(huán)境下水下機器人自主導(dǎo)航的關(guān)鍵方法對于提高水下機器人的智能化水平和加快實用化進程具有重要的理論研究意義和實用價值。本文在國家863計劃項目《基于聲納和水下視覺的深海復(fù)雜環(huán)境下AUV組合導(dǎo)航系統(tǒng)

2、關(guān)鍵技術(shù)》資助下，以提高水下機器人在復(fù)雜環(huán)境下的自主導(dǎo)航能力為目的，對水下機器人自主導(dǎo)航的若干關(guān)鍵問題進行了深入的研究。主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面：
　　1.針對海洋環(huán)境中出現(xiàn)的水下機器人不宜進入的障礙物密集區(qū)域，提出了密集障礙物環(huán)境下路徑規(guī)劃的方法。首先提出了密集障礙物集合的定義方法，研究了基于改進Dijkstra算法的密集障礙物集合的劃分算法，在此基礎(chǔ)上提出了一種新的環(huán)境地圖的表示方法，在環(huán)境地圖的表示中增加了一個表示障礙物

3、所屬集合的屬性域，并給出了基于切線的密集障礙物環(huán)境下水下機器人的路徑規(guī)劃算法。該方法可以有效的避免機器人進入障礙物密集的危險區(qū)域，而且能夠選擇路徑較短的航行路線，優(yōu)于對密集障礙物進行包圍的路徑規(guī)劃方法。
　　2.針對水下機器人在導(dǎo)航過程中不斷變更航向角帶來的不確定性問題，提出了基于改進人工勢場的路徑規(guī)劃方法。該方法將路徑規(guī)劃過程分為兩個過程，一個是基于幾何方法的全局地圖的路徑規(guī)劃過程，一個是基于本文提出的新的勢場函數(shù)的局部地圖的路

4、徑規(guī)劃過程。新的勢場函數(shù)提出以扇區(qū)的作為計算因子，使得計算結(jié)果更符合機器人的運動特征。實驗證明，在該方法的路徑規(guī)劃結(jié)果中機器人航向角的變化次數(shù)很少。而且，因為該方法舍棄了引力勢場的計算，改為運用幾何的方法確定航向角，避免了人工勢場方法中陷入局部最小、不可達等問題的出現(xiàn)。
　　3.針對海洋中復(fù)雜多變的海流對水下機器人導(dǎo)航的影響問題，提出了一個節(jié)約導(dǎo)航能耗的基于導(dǎo)航代價的路徑規(guī)劃方法。在該方法中證明了基于幾何的路徑規(guī)劃方法中航向角與路

5、徑長度之間的關(guān)系，提出了一種海流方向與海流對水下機器人產(chǎn)生的能耗之間的對應(yīng)方法，在此基礎(chǔ)上給出了代價函數(shù)的定義，代價函數(shù)由路徑長度代價和海流代價兩部分組成。本文將海流描述為在一定時間間隔內(nèi)穩(wěn)定于觀測點的水流，基于當前的海流信息和障礙物信息進行每一步的路徑規(guī)劃，能夠很好的滿足實時性要求，且符合海洋中海流階段變化的特點。
　　4.針對海洋中動態(tài)目標為障礙物時可能與水下機器人發(fā)生碰撞的問題，提出了基于路徑規(guī)劃的即時定位與地圖創(chuàng)建（SLA

6、M）方法。該方法中動態(tài)目標的運動模型定義為勻速模型和加速模型的組合，采用交互式多模型方法對動態(tài)目標進行軌跡預(yù)測。在路徑規(guī)劃部分采用人工勢場方法確定水下機器人的航向角，其中提出了一個新的勢場函數(shù)，勢場函數(shù)的斥力計算以扇區(qū)為單位，引力采用扇區(qū)所在角度的三角函數(shù)來描述，避免了人工勢場函數(shù)的固有局限。在SLAM的過程中，將路徑規(guī)劃的結(jié)果作為機器人的控制狀態(tài)融入到傳統(tǒng)的基于卡爾曼濾波的SLAM方法中，此方法有效的避免了動態(tài)目標與機器人相撞的可能性