多自主水下機(jī)器人目標(biāo)搜索與協(xié)同圍捕研究.pdf

1、本論文以國家重點(diǎn)研究項目—XXX遠(yuǎn)程航海與智能控制研究為背景，針對多個水下自主機(jī)器人(AUVs)執(zhí)行水下區(qū)域搜索和圍捕入侵目標(biāo)的任務(wù)案例，深入開展了AUVs體系結(jié)構(gòu)、路徑規(guī)劃、自主搜索與協(xié)同圍捕等方法的研究。 首先，根據(jù)AUV個體結(jié)構(gòu)及案例需求，在傳統(tǒng)的分布式體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，設(shè)計了AUVs具有任務(wù)規(guī)劃層和行為控制層的混合分層式體系結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)了AUV個體之間的協(xié)作能力。 其次，針對區(qū)域搜索時路徑優(yōu)化需求和解決AUVs動態(tài)運(yùn)

2、動過程中與環(huán)境障礙、運(yùn)動體(其它AUV或動目標(biāo))間的碰撞沖突問題，開展了路徑規(guī)劃與避碰方法研究，提出了將蟻群優(yōu)化算法和人工勢場法相結(jié)合的避碰路徑規(guī)劃策略。設(shè)計了蟻群優(yōu)化狀態(tài)轉(zhuǎn)移規(guī)則、啟發(fā)因子和信息素更新規(guī)則。為了提高AUV在復(fù)雜環(huán)境中的快速反應(yīng)能力，提出了一種改進(jìn)的快速蟻群優(yōu)化算法。 再次，根據(jù)大范圍區(qū)域搜索的作業(yè)需求，提出了AUVs分區(qū)域隨機(jī)搜索策略，根據(jù)團(tuán)隊中成員數(shù)量和工作區(qū)域大小進(jìn)行搜索區(qū)域劃分，提出了一種根據(jù)團(tuán)隊成員當(dāng)前

3、位置選取作業(yè)子目標(biāo)點(diǎn)的方法，使多個AUV均勻分布在工作區(qū)中，計算量小，滿足了實時性要求。對于AUVs所發(fā)現(xiàn)的入侵目標(biāo)有效圍捕的問題，本文提出了基于“勢點(diǎn)”的協(xié)同優(yōu)化圍捕策略，建立了以入侵目標(biāo)為極點(diǎn)，以其前進(jìn)方向為極軸的極坐標(biāo)系，通過對各個AUV在極坐標(biāo)系中極角大小進(jìn)行排序，為AUVs優(yōu)化分配相應(yīng)的圍捕任務(wù)；當(dāng)“勢點(diǎn)”陷入障礙區(qū)時，AUVs通過放棄作業(yè)任務(wù)而增強(qiáng)其對環(huán)境的適應(yīng)性，“勢點(diǎn)”的動態(tài)選取方法和分階段圍捕策略降低了AUVs在圍捕過