多元測距AUV環(huán)境感知與自主規(guī)避方法研究.pdf

1、隨著自主無人潛航器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在科技、軍事以及生產等水下作業(yè)中應用的不斷增加,AUV應用技術的研究越來越深入。在當前日益廣泛的AUV技術研究領域中,環(huán)境感知與自主規(guī)避技術是AUV應用技術研究領域的關鍵技術之一。環(huán)境感知與自主規(guī)避技術直接關系到AUV的水下生存安全,決定著AUV自主能力水平的高低。本文針對AUV無法依靠先驗知識適應未知環(huán)境的問題,研究了AUV在未知環(huán)境下的環(huán)境感知與

2、自主規(guī)避方法。論文研究旨在提高AUV對未知環(huán)境的感知能力,實現AUV自主規(guī)避行為的在線優(yōu)化。
　　 首先,論文對AUV的系統進行了描述,重點介紹了AUV中用于環(huán)境感知的傳感器系統組成?？紤]到多波束前視聲納在狹小空間中應用時效果受到影響,本文中將采用多元測距聲納陣列來代替多波束前視聲納。針對本文研究對象采用的多元測距系統,論文詳細分析了多元測距系統和多波束前視聲納的性能差異。同時,作為研究的鋪墊,論文建立了AUV的坐標系統,得到了

3、研究對象的運動學模型。
　　 其次,實現了基于多元測距系統的AUV環(huán)境感知。聲納信息的獲取和理解是環(huán)境感知的基礎,為此,論文根據單波束聲納的性能特點,設計了多元測距系統的分時工作模式,有效解決了多元測距聲納陣列同時工作時存在的干擾問題。針對聲納數據的不確定性,論文對聲納數據的理解方法進行了研究,為AUV的環(huán)境模型的建立提供了可靠環(huán)境信息。本文參考柵格法的建模原理,通過對柵格法的改進,提出了多元測距AUV環(huán)境模型建立的方法。

4、>　　 然后,論文提出了基于Q-學習算法的AUV自主規(guī)避方法。在未知環(huán)境下,AUV只有具有對規(guī)避行為的在線學習和優(yōu)化能力,才能更好的適應環(huán)境。論文依據AUV自主規(guī)避過程的實際情況,確定了Q-學習算法中各要素的實現方法,得到了基于Q-學習算法的AUV自主規(guī)避方法。該方法以AUV環(huán)境感知系統獲得的環(huán)境信息為依據,實現了AUV對規(guī)避行為的在線優(yōu)化。
　　 最后,論文通過設計仿真案例,對所設計的AUV自主規(guī)避方法進行了驗證。針對不同的