基于MILP的AUV实时优化行为方法研究.pdf

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1、第4期机械设计与制造2012年4月MachineryDesign&Manufacture文章编号：1001—3997(2012)04—009l一03基于MILP的AUV实时优化行为方法研究木程大军。刘开周(’中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室，沈阳110016)(中国科学院研究生院，北京100049)Researchonreal-timeoptimizationbehaviorofAUVbased013MILPCHENGDa-junlI2’LIUKai—zhou’(StateKeyLaboratoryofRobotics，Shenyan

2、gInstituteofAutomation，CAS，Shenyang110016，China)(。GraduateSchooloftheChineseAcademyofSciences，Beijing100049，China)【摘要】针对自主水下机器人(AutonomousUnderwaterVehicles，AUV)复杂动态环境下的实时局部路径规划的问题，采用了在全局坐标系下基于混合整数线性规划fMixedIntegerLinearProgramming，MILP)的最优轨迹产生方法。在全局坐标系下，把复杂动态环境下AUV路径规划这一非线性问题，

3、描述成满足一组线性约束同时使目标函数极小的线性规划问题，嵌入基于MILP的规划器，从而得到一条满足性能要求的最优路径。该方法充分考虑了障碍物、目标、本体动力学以及传感器的约束，并结合实际AUV动力学模型进行优化，半物理仿真实验结果验证了该方法的合理有效性。关键词：自主水下机器人；混合整数线性规划；自主行为；路径规划【Abstract】AMixedIntegerLinearPlanning(MILP)basedoptimaltrajectorygenerationmethodintheglobecoordinatesystemispresentedfo

4、rre一timepathplanningofAutonomou~UnderwaterVehicle(AUV)inthedynamiccomplexenvironment．Intheglobecoordinatesystem,thepathplanningofAUVindynamicenvironmentisdescribedasminimizinganobjectivefunctions『上6ectingtoasetoflinearinequalitieswhichcanbeeasilyembeddedintoMILPpathplanner．Thus

5、anoptimalpathfulfillingtheperforma~cerequire——mentisobtaineMeanwhileconstrainsofobstacles，target，AUVdynamics，andsensorrangeraremflycon—sidered，combiningwithactualdynamicmodel，asemi-physicalsimulationtestisdone，whichresuhsverifythevalidityofthisapproach．Keywords：AUV；MILP；Autonom

6、ousbehaViOrs：Pathplanning中图分类号：TH16，TP242文献标识码：A1引言验证。采用MILP算法，在相对速度坐标系下对AUV的加速度变量进行优化。首先阐述AUV实时行为优化的原理；然后建立多约在实际的探测和作业中，自主水下机器人(AUV，Autonomous束条件下的MILP模型并进行优化求解，最后在实际的AUV模型UnderwaterVehicle)所处的环境(外部环境、自身环境、目标环境控制系统中嵌入基于MILP的行为优化器，以二维平面的避障和等)多是动态未知的，只能利用传感器探测有限的信息。因此如何目标追踪为例来进行

7、仿真实验以验证算法的有效性。利用这些有限的信息进行实时行为优化(主要是路径规划)，对保证AUV安全高效的完成任务是十分有意义的。传统的路径优化2AUV实时行为优化原理方法可以在静态环境下取得较好的结果，但是很难满足动态环境用的AUV的实时优化行为方法为：在AUV航行控制器的中实时性和某些特定性能优化的要求；基于智能搜索算法的各种基础上，增加一个较高智能的自主行为优化模块(这里是基于路径优化方法如人工势场法、引导进化法、蚁群算法、粒子群算MILP的优化器)，该模块能够根据传感器探测到的环境信息(系法等很容易陷入局部极小点且很难满足实时性要求。统传感器探

8、测到的AUV自身的行为信息和环境传感器探测到的科研人员喂出了基于速度障碍物的一阶算法，并嵌入到A外部环境信息