基于量子粒子群優(yōu)化的無人系統(tǒng)自主規(guī)劃方法研究.pdf

1、無人系統(tǒng)(Unmanned System,US)是機器智能化領(lǐng)域研究的熱點方向，而無人系統(tǒng)的自主規(guī)劃是該研究方向中最重要的一個環(huán)節(jié)。無人系統(tǒng)的自主規(guī)劃由兩部分組成：一是根據(jù)已知信息進行的全局路徑規(guī)劃；二是基于傳感器數(shù)據(jù)進行的局部避碰規(guī)劃。全局規(guī)劃主要是為無人系統(tǒng)在起點和終點之間規(guī)劃出一條最優(yōu)路徑；局部避碰規(guī)劃指的是無人系統(tǒng)通過改變運動速度與方向來進行實時避碰。本文主要針對無人水下航行器(Unmanned Underwater Vehic

2、le,UUV)的自主規(guī)劃問題，結(jié)合量子粒子群優(yōu)化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)，完成了UUV在部分環(huán)境已知時的避碰規(guī)劃研究：
　　首先，介紹了QPSO算法的基本概念，詳細地描述了粒子的進化原理和算法實現(xiàn)步驟。為了提高算法的收斂速度與尋優(yōu)能力，提出了粒子分類進化的QPSO算法，通過與其他算法的比較驗證了提出的算法不易陷入局部最優(yōu)，并且收斂速度較快。
　　

3、其次，針對UUV的路徑規(guī)劃任務(wù)，根據(jù)已知環(huán)境建立了環(huán)形空間模型，利用所提出的算法結(jié)合靜態(tài)障礙物信息，在環(huán)形空間上進行路徑尋優(yōu)；對于信息已知的動態(tài)障礙物，則通過調(diào)整UUV運動速度與方向，結(jié)合優(yōu)化算法進行二維優(yōu)化。仿真實驗證明了本文所用的方法在多種環(huán)境中都能得到較滿意的結(jié)果。
　　再次，針對UUV在自主運動時遇到信息未知障礙物的情況，提出了基于傳感器探測窗口的局部避碰規(guī)劃方法。當(dāng)UUV探測到未知靜態(tài)障礙物時，優(yōu)化算法在優(yōu)化窗口內(nèi)為其規(guī)

4、劃出新的路徑以避開障礙物，隨著優(yōu)化窗口不斷前進，新路徑不斷產(chǎn)生直到安全避開障礙物并且返回到全局路徑為止；當(dāng)遇到運動障礙物時，先判斷它與UUV是否有碰撞危險，若有，則采取實時遠離的方法進行避碰。最后進行了仿真實驗，證明了UUV可以通過此方法安全航行。
　　最后，將以上研究的全局規(guī)劃與局部規(guī)劃方法相結(jié)合，構(gòu)成了UUV的自主規(guī)劃系統(tǒng)，通過Qt開發(fā)平臺，設(shè)計開發(fā)了UUV自主規(guī)劃仿真軟件，并在仿真平臺上進行了針對部分環(huán)境已知時的UUV自主規(guī)