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控制工程 2024年第5期31卷 769-777页

作者：孙兵戚国亮张威孟祥巧上海海事大学智能海事搜救与水下机器人上海工程技术研究中心上海201306 上海电机学院电气学院上海201306

在复杂多变的水下环境中,针对港口等环境下的运动入侵目标的拦截问题,提出了一种新的多自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)拦截算法——预测规划拦截法。首先,通过AUV和入侵目标的运动轨迹,依据拦截点思想快速简单地确... 详细信息

在复杂多变的水下环境中,针对港口等环境下的运动入侵目标的拦截问题,提出了一种新的多自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)拦截算法——预测规划拦截法。首先,通过AUV和入侵目标的运动轨迹,依据拦截点思想快速简单地确定拦截位置,对三维环境下拦截点难以计算的问题采用粒子群优化算法选择最优拦截点,有效降低拦截距离。其次,利用人工势场法规划每个AUV在海流环境下的拦截路径。当目标物被环境中任意一个AUV拦截时,则认为拦截成功。仿真结果表明,在存在海流、障碍物的不同水下环境中,预测规划拦截法的拦截效率较传统的跟踪拦截法有较大的提升。

关键词：自主水下机器人预测规划拦截路径规划粒子群优化人工势场

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港口安全防护下的AUV水下拦截技术研究

港口安全防护下的AUV水下拦截技术研究

引用

作者：孟祥巧上海海事大学

学位级别：硕士

确保港口安全是港口正常运行的前提,目前港口安全防护主要是从水面、港口交通安全等层面展开,对于复杂多变的水下区域,如何进行有效防护,是当前急需解决的重要问题。自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicles,AUV）因其高度的自... 详细信息

确保港口安全是港口正常运行的前提,目前港口安全防护主要是从水面、港口交通安全等层面展开,对于复杂多变的水下区域,如何进行有效防护,是当前急需解决的重要问题。自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicles,AUV）因其高度的自主性和可操作性,已成为港口安全防护的重要工具。当AUV携带的声纳传感器检测到敌对目标物入侵时,如何利用AUV快速有效的将其拦截,使其不会对水下港口造成威胁,是本课题的研究重点。本文分别从单AUV拦截单入侵目标,以及多AUV系统协同拦截入侵目标两方面进行研究分析。针对单AUV拦截单入侵目标问题,本文提出了集成卡尔曼滤波以及速度向量合成的人工势场法进行目标拦截。通过卡尔曼滤波算法既可以滤除水下噪声对目标物运动轨迹的影响,还可以预估其位置信息。同时,通过集成速度向量合成的人工势场法规划AUV的拦截路径,可以消除海流对AUV运动方向的影响,从而更高效的拦截到目标。然而,单个AUV由于其能量有限,很难保证整个港口水下区域的安全性。为克服此缺陷,多AUV系统协同拦截技术应运而生。针对多AUV拦截单入侵目标问题,本文提出了一种多AUV拦截算法——预测规划拦截法。该方法分为两部分:首先,预测拦截点位置;其次,规划AUV到预测拦截点的路径。在预测拦截位置的过程中,必须保证AUV和运动目标在相同时间内均到达此点,且预测拦截点必须在目标物的运动轨迹上。在二维水下环境中,为满足上述条件,每个AUV通过入侵目标的运动轨迹可以快速简单地确定拦截位置。然而,在三维工作环境中,由于维度的增加,仅满足上述条件很难得出预测结果,本文将该问题转化为求解带约束条件的优化问题,采用粒子群算法,求出的最优解即为最佳预测拦截点。一旦预测到拦截点的位置信息,就通过人工势场法规划环境中各个AUV的拦截路径。当入侵目标被环境中任意一个AUV拦截时,则认为拦截成功。本文分别对含有常值海流的二维和三维水下环境进行了仿真分析,通过传统跟踪拦截法和预测规划拦截法的对比,从多方面验证了预测规划拦截法的有效性。

关键词：自主水下机器人跟踪拦截预测规划拦截人工势场粒子群优化

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