基于能耗的水下机器人实时运动规划方法研究

论文摘要

随着海洋开发开发进程的加快,能够探测水下环境并且自主完成作业任务的水下机器人受到国内外研究机构的广泛重视。自主性及安全性是水下机器人的重要特性,其中自主性的含义是具有和外部环境进行交互的能力,这种交互能力的一个重要方面就是具有自主运动规划的能力。然而对于无人无缆水下机器人来说,可以长时间使用的小型动力源尚未达到实用化的程度,因此,能量的有效利用是无人无缆水下机器人实用化中的重要问题之一,因此考虑能耗的无人无缆水下机器人实时运动规划问题的研究具有具有重要的理论研究意义和实际应用价值。针对未知环境中水下机器人实时运动规划的问题,提出了对水下机器人的运动规划采用基于行为结构的方法。对基于行为选择策略的协调方法和基于行为融合策略的协调方法分别进行了研究,通过仿真实验对两种行为协调策略进行了对比分析。为了进一步对运动过程中能耗问题的研究讨论,本文对水下机器人的运动控制系统进行了研究,提出了一种基于神经网络的运动控制方法,并将规划与控制相结合进行了仿真实验,实验结果验证了规划器与控制器的有效性。在对水下机器人基于行为融合的实时运动规划和基于神经网络的运动控制研究的基础上,针对未知环境下水下机器人基于能耗的实时运动规划问题进行了研究。单纯从控制方面或是规划方面来改善和提高水下机器人的运动性能难以达到理想效果。所以本文把预测控制的思想引入规划中,把规划与预期的控制执行效果结合起来考虑,提出了多步预测规划单步控制执行的方法,对水下机器人基于能耗的实时运动规划与控制问题进行了研究。仿真实验和水池实验验证了本文所提方法的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 水下机器人研究现状及发展趋势
• 1.2.1 国内外研究现状
• 1.2.2 发展趋势
• 1.3 水下机器人路径规划研究综述
• 1.3.1 全局路径规划及研究现状
• 1.3.2 局部路径规划及研究现状
• 1.3.3 路径规划的发展趋势
• 1.4 水下机器人控制技术及研究现状
• 1.5 课题的来源及研究意义
• 1.6 本文的主要工作
• 第2章 基于行为融合的水下机器人局部运动规划
• 2.1 引言
• 2.2 模糊规划器的分析与设计
• 2.3 基本行为研究
• 2.3.1 问题描述
• 2.3.2 避障行为
• 2.4 基于行为选择策略的AUV局部规划方法
• 2.4.1 基于行为选择策略的规划器结构
• 2.4.2 仿真实验验证
• 2.5 基于行为融合策略的AUV局部规划方法
• 2.5.1 基于行为融合的模糊规划策略
• 2.5.2 仿真实验验证
• 2.6 本章小结
• 第3章 基于神经网络的AUV局部规划与控制策略研究
• 3.1 引言
• 3.2 基于神经网络的控制器结构
• 3.3 神经网络学习及局部最优
• 3.3.1 神经网络训练
• 3.3.2 局部最优
• 3.4 AUV动力学模型规划控制仿真实验
• 3.4.1 “海狸”号水下机器人动力学模型
• 3.4.2 控制器仿真实验与结果分析
• 3.4.3 规划与控制相结合仿真实验
• 3.4.4 仿真实验结果分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 局部运动规划、控制与能耗问题研究
• 4.1 引言
• 4.2 基于滚动窗口的实时运动规划
• 4.2.1 基于滚动窗口运动规划的原理及算法
• 4.2.2 局部子目标点的选取
• 4.3 基于能耗的实时运动规划
• 4.3.1 预测控制与能耗问题分析
• 4.3.2 多步预测规划单步控制执行方法
• 4.3.3 局部最优路径的获取
• 4.4 “海狸”号水下机器人纵向运动局部优化过程
• 4.5 “海狸”号水下机器人艏向运动局部优化过程
• 4.6 本章小结
• 第5章 仿真与实验研究
• 5.1 引言
• 5.2 基于VC++6.0的计算机仿真实验
• 5.3 实验环境及平台
• 5.4 控制器实验
• 5.5 未知环境中实时运动规划实验
• 5.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
• 致谢