水下滑翔机自适应覆盖采样

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1、万方数据第34卷第5期2012年9月DOI：10．3724／SRJ．1218．2012．00566机器人IqOBOT水下滑翔机自适应覆盖采样、，OI．34．NO．5Sep．，2012朱心科1，一，俞建成1，王晓辉1(1．,tl同科学院沈阳“动化研究所机器人学闻家重点蛮验审．辽宁沈阳110016：2．国家海洋局第二海洋研究所国家海洋局海底科学巫．Ci实验审，}ff’汀机州310012)摘要：针对水下滑翔机对动态、未知的海洋特征的采样问题，提出了自适应覆盖采样算法．首先，定义了基下质一t5Voronoi分割采样空间的最优覆盖采样准则；然后，设计厂在线参数估计算法，利用带遗忘因予的递归

2、最小一乘法估计海洋特征参数；最后，设计了分布式控制算法，能够保证各个水下滑翔机从任意的初始位置收敛f定义的最优的覆盖采样恻络配置．利用仿真实验对上述方法进行了何效性验证，结果表明本文提出的算法能够更好地完成对动态海洋特征的覆盖采样．关键词：水下滑翔机；覆盖采样；质一t5Voronoi图；加权最小二乘估计；白适应遗忘闻了中图分类号：TP24；文献标识码：A文章编号：1002．0446(2012)一05—0566—08AdaptiveCoverageSamplingofUnderwaterGliderZHUXinkel一，YUJiancheng’，WANGXiaohuil(1．Sta

3、teKeyLaboratoryofRobotics，ShenyangInstituteofAutomation．ChineseAcademyofSciences，Shenyang110016，China；2TheSecondInstitute0厂Oceanography，StateOceanicAdministration，LaboratoryofSubmarineGeosciences，Hangzhou310012，China)Abstract：Anadaptivecoveragesamplingalgorithmisproposedforsolvingthedynamican

4、dunknownoceanphenomenonbyunderwatergliders．Firstly，thecriterionforoptimalcoveragesamplingisdefinedbasedonthecentroidalVoronoipartitionofthesamplingspace．Secondly,recursiveleastsquarewithforgettingfactorisusedtoestimatetheparametersofoceanphenomenononline．Finally,thedistributedcontrollawisprop

5、osed，whichcanguaranteethesamplingnetworkcomposedofunderwatergliderstoconvergetOtheoptimalsamplingnetworkconfigdefinedfromtherandominitialstate．Thesimulationexperimentiscarriedouttoshowtheeffectivenessoftheproposedmethod．Theresultsshowthattheproposedadaptivecoveragesamplingstrategyhasabetterpe

6、rformanceinthesamplingofdynamicoceanphenomenon．Keywords：underwaterglider；coveragesampling；centroidalVoronoi；weightedleastsquareestimation；adaptiveforget—tingfactor1引言(Introduction)水下滑翔机(underwaterglider)是一种利用浮力驱动、做锯齿形轨迹运动的新型海洋环境观测平台，具有航程远、造价低的优点，携带相应的传感器可以组成移动的观测网络，进行大范围海洋监测．当前亟需解决的问题是如何使移动的水

7、下观测网络采集到最能够揭示海洋现象的数据．如果对海洋特征已有先验信息，以Kriging估计方差作为采样准则，选择最(次)优的观测点，然后结合水下滑翔机的运动学模型进行采样使命规划3-2]．如果没有任何先验信息，就需要对移动传感器网络进行优化配置，使得在海洋特征分布的关键区域，如极值位置、等值线曲率变化较大或者海洋特征变化比较快的区域布置更多的滑翔机，采集到最有价值的数据，以了解海洋特征的产生、发展、变化过程，称之为覆盖采样．传感器位置优化问题一直是研究的热点，如文[3-6]，但是