基于行為的AUV規(guī)劃修復(fù)方法研究.pdf

1、智能水下機器人(Autonomous Underwater Vehicles，AUV)具有在動態(tài)不確定海洋環(huán)境中自主執(zhí)行多種任務(wù)的功能，是進行海洋開發(fā)、資源探測的利器。由于海洋環(huán)境中具有不確定性，在AUV正常執(zhí)行任務(wù)的過程中有可能遇到各種不確定事件，這些不確定事件不僅會影響任務(wù)的順利執(zhí)行，甚至?xí){AUV的安全。在遇到不確定事件后，AUV必須重新規(guī)劃以使自己能適應(yīng)改變后的環(huán)境，順利完成被賦予的使命任務(wù)。本文針對發(fā)生不確定事件時，AUV行

2、為層規(guī)劃快速恢復(fù)的問題，使用規(guī)劃修復(fù)方法對原規(guī)劃進行快速修復(fù)，達到提升AUV智能水平和自適應(yīng)水平的效果。
　　本文首先對 AUV采用的分層規(guī)劃體系結(jié)構(gòu)各層功能進行介紹，各層之間相互獨立又聯(lián)系密切。通過對行為層的恢復(fù)能力和不確定事件的特點的研究，確定 GPS校正，航行偏離，突現(xiàn)障礙物和目標(biāo)丟失四種不確定事件在行為層進行恢復(fù)，明確了行為層規(guī)劃修復(fù)亟待解決的實際問題。然后，根據(jù)對規(guī)劃修復(fù)算法進行的研究，結(jié)合行為規(guī)劃實時性強、規(guī)模較小和優(yōu)

3、先級高的性質(zhì)，確定基于插入刪除的規(guī)劃修復(fù)方法，并對該方法中的移除部分和插入部分針對在行為層的應(yīng)用需要進行改進。在移除部分使用移除樹結(jié)構(gòu)確定要移除的動作集，并通過啟發(fā)式方法計算移除樹的代價，優(yōu)先移除代價較小的。插入部分以被選擇的移除樹的動作為可行解空間中，使用規(guī)劃方法找到一段新的規(guī)劃，替換規(guī)劃中失效部分。最后，結(jié)合AUV實際任務(wù)需求和不確定事件，把基于插入刪除的規(guī)劃修復(fù)方法用于航行任務(wù)和區(qū)域搜索任務(wù)行為層快速修復(fù)中。在航行任務(wù)中主要處理突

4、現(xiàn)障礙物，利用插入刪除的方法對A*算法進行改進，改進A*算法能對突現(xiàn)障礙物進行快速修復(fù)。在區(qū)域搜索任務(wù)中通過插入刪除任務(wù)狀態(tài)實現(xiàn)對于目標(biāo)丟失任務(wù)的快速修復(fù)。以對這兩個任務(wù)改造為基礎(chǔ)，總結(jié)了使其他任務(wù)具有快速修復(fù)能力的一般方法。
　　通過航行任務(wù)，區(qū)域搜索任務(wù)和管道跟蹤任務(wù)的仿真實驗，證明基于插入刪除的方法在動態(tài)海洋環(huán)境下針對不確定事件進行快速恢復(fù)的有效性，同時證明同一不確定事件在不同任務(wù)中的恢復(fù)方法具一般性，便于擴展到其他任務(wù)中。