探索多自主水下机器人目标搜索与协同围捕研究

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1、Y1436313分类号：——UDC：——密级：——编号：——工学硕士学位论文多自主水下机器人目标搜索与协同围捕研究硕士研究生：熊伟指导教师：王宏健教授学位级别：工学硕士学科、专业：交通信息工程及控制所在单位：自动化学院论文提交日期：2008年1月论文答辩日期：2008年3月学位授予单位：哈尔滨工程大学多自丰水下机器人目标搜索与协同同捕研究摘要本论文以国家重点研究项目-XXX远程航海与智能控制研究为背景，针对多个水下自主机器人(AUVs)执行水下区域搜索和围捕入侵目标的任务案例，深入开展了AUVs体系结构、路径规划、自主搜索与协同围捕等方法的研究。首

2、先，根据AUV个体结构及案例需求，在传统的分布式体系结构基础上，设计了AUVs具有任务规划层和行为控制层的混合分层式体系结构，增强了AUV个体之间的协作能力。其次，针对区域搜索时路径优化需求和解决AUVs动态运动过程中与环境障碍、运动体(其它AUV或动目标)间的碰撞冲突问题，开展了路径规划与避碰方法研究，提出了将蚁群优化算法和人工势场法相结合的避碰路径规划策略。设计了蚁群优化状态转移规则、启发因子和信息素更新规则。为了提高AUV在复杂环境中的快速反应能力，提出了一种改进的快速蚁群优化算法。再次，根据大范围区域搜索的作业需求，提出了AUVs分区域随机

3、搜索策略，根据团队中成员数量和工作区域大小进行搜索区域划分，提出了一种根据团队成员当前位置选取作业子目标点的方法，使多个AUV均匀分布在工作区中，计算量小，满足了实时性要求。对于AUVs所发现的入侵目标有效围捕的问题，本文提出了基于“势点"的协同优化围捕策略，建立了以入侵目标为极点，以其前进方向为极轴的极坐标系，通过对各个AUV在极坐标系中极角大小进行排序，为AUVs优化分配相应的围捕任务；当“势点"陷入障碍区时，AUVs通过放弃作业任务而增强其对环境的适应性，“势点"的动态选取方法和分阶段围捕策略降低了AUVs在围捕过程中对入侵目标位置变化的敏感

4、性。最后，开发了AUVs区域搜索与协同围捕仿真软件，引入了AUV六自由度运动模型和PID控制器，通过设计不同仿真案例，验证了所研究算法的有效性和可行性，结果表明：AUVs能够大范围区域中快速发现入侵目标，并能对其成功围捕，具有一定的环境适应性和自主作业能力。关键词：自主水下机器人；协同；搜索；围捕；路径规划：避碰AbstractThisdissertationisonthebackgroundofanimportantfoundationresearchproject，remotenavigationandintelligentcontroltec

5、hnologyforXXX．Inallusiontoagivencaseinwhichsomeautonomousunderwatervehicles(AUVs)areusedtocarryoutthetaskofregionsearchingandcooperativehuntingforaninvasivetarget．somecooperationorientedtechnologiesforAUVs，suchassystemarchitecture，pathplanning，obstacleavoiding，autonomoussearch

6、ingandtargethunting，aredeeplystudiedinthedissertation．Firstly,accordingtothearchitectureoftheindividualarchitectureofAUVandtheneedofthemissioncase，ahybridhierarchicalarchitectureispresentedbasedonthetraditionaldistributedarchitecture，whichincludesthetaskplanninglayerandthebeha

7、viorcontrollinglayerandgreatlyenhancesthecooperativeabilityofAUVs．Secondly,thepathplanningmethodbasedontheprincipleofantcolonyoptimization(ACO)isstudiedtooptimizetheoperatingpathandthecollisionavoidingmethodbasedontheprincipleofartificialpotentialfield(APF)isprese：ntedtosolvet

8、heproblemofAUVscollidingwiththeenvironmentalobstaclesandsomem