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(chǎn)等水下作業(yè)中應(yīng)用的不斷增加,AUV應(yīng)用技術(shù)的研究越來越深入。在當前日益廣泛的AUV技術(shù)研究領(lǐng)域中,環(huán)境感知與自主規(guī)避技術(shù)是AUV應(yīng)用技術(shù)研究領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。環(huán)境感知與自主規(guī)避技術(shù)直接關(guān)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(yīng)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(xiàn)AUV自主規(guī)避行為的在線優(yōu)化。
　　 首先,論文對AUV的系統(tǒng)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(tǒng)組成?？紤]到多波束前視聲納在狹小空間中應(yīng)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(tǒng),論文詳細分析了多元測距系統(tǒng)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(tǒng),得到了

3、研究對象的運動學模型。
　　 其次,實現(xiàn)了基于多元測距系統(tǒng)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(chǔ),為此,論文根據(jù)單波束聲納的性能特點,設(shè)計了多元測距系統(tǒng)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(shù)據(jù)的不確定性,論文對聲納數(shù)據(jù)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(yīng)環(huán)境。論文依據(jù)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(xiàn)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(tǒng)獲得的環(huán)境信息為依據(jù),實現(xiàn)了AUV對規(guī)避行為的在線優(yōu)化。
　　 最后,論文通過設(shè)計仿真案例,對所設(shè)計的AUV自主規(guī)避方法進行了驗證。針對不同的