遗传算法在AUV动态规避中的应用研究

论文摘要

本文的研究内容是基于前视声纳信息的自主水下机器人（AUV）局部规划技术,重点研究了基于遗传算法的AUV动目标规避。AUV的动目标避碰规划包括两个方面:动目标运动估计和避碰规划算法。文章研究AUV所配备的避碰声纳的工作特性,对避碰声纳视域进行了数学建模,对声纳探测到的障碍物信息进行了处理。研究了AUV实时避碰规划策略,在基于AUV实时避碰的复合控制结构的基础上,从整体上设计AUV实时避碰规划规划器,并根据避碰策略规划五种AUV实时避碰过程的行为。为了实现对动目标的有效规避,从目标估计与预测理论出发,进行了AUV动目标运动预测的研究。建立典型的动态障碍物目标运动模型,采用标准卡尔曼滤波来对非机动目标的运动进行预测,采用自适应卡尔曼滤波对机动目标的运动进行预测。并分别利用匀速直线运动和变加速直线运动进行了仿真验证。研究和设计了基于遗传算法的AUV局部避碰系统。构建了AUV的局部避碰规划结构,采用了基于改变艏向的避碰策略,在避碰中设计了识别规划、局部避碰规划和回航规划三个规划流程。根据遗传算法的原理和基本流程,设计了基于遗传算法的AUV避碰规划算法,详细说明了遗传算法应用于AUV避碰的相关细节。为了提高水下机器人局部路径规划的安全性、有效性和快速性,对影响AUV实时避碰的几个实际问题进行了分析。最后利用VC++6.0和MATLAB对基于遗传算法的AUV二维和三维动目标规避进行了仿真验证,仿真试验设计了多种典型障碍物的运行情况,仿真结果验证了算法的有效性和可行性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 水下机器人国内外发展概况
• 1.3 AUV动态规避的研究现状
• 1.3.1 传统的路径规划方法
• 1.3.2 智能规划方法
• 1.4 论文的研究背景、意义及主要内容
• 1.5 论文的组织结构
• 第2章 AUV实时避碰规划策略
• 2.1 避碰声纳的工作特性
• 2.2 避碰声纳视域的数学建模
• 2.2.1 避碰声纳视域的限制条件
• 2.2.2 避碰声纳视域模型
• 2.3 避碰声纳的信息处理
• 2.4 AUV实时避碰规划策略
• 2.4.1 AUV实时避碰规划器
• 2.4.2 AUV实时避碰行为设计
• 2.5 本章小结
• 第3章 动目标运动预测
• 3.1 动目标估计与预测原理
• 3.2 基于标准卡尔曼滤波的非机动目标预测
• 3.2.1 卡尔曼滤波方程的推导
• 3.2.2 卡尔曼滤波器的性质
• 3.2.3 标准卡尔曼预测匀速直线运动
• 3.3 基于自适应卡尔曼滤波的非机动目标预测
• 3.3.1 自适应卡尔曼滤波方程的推导
• 3.3.2 自适应卡尔曼预测变加速直线运动
• 3.4 本章小结
• 第4章 基于遗传算法的AUV动目标避碰
• 4.1 遗传算法理论介绍
• 4.1.1 遗传算法的发展
• 4.1.2 遗传算法的生物学基础
• 4.1.3 基本遗传算法的要素
• 4.1.4 遗传算法的基本流程
• 4.2 AUV局部避碰规划结构设计
• 4.3 基于遗传算的AUV局部避碰
• 4.3.1 规划子目标的选择
• 4.3.2 遗传编码规则
• 4.3.3 适应度函数
• 4.3.4 遗传操作
• 4.4 本章小结
• 第5章 实际问题分析与仿真验证
• 5.1 AUV避碰实际问题分析
• 5.2 二维避碰仿真
• 5.3 三维避碰仿真
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的论文及取得的科研成果
• 致谢