多自主水下机器人目标搜索与协同围捕研究

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2、chingandCooPerativeHuntingforAutonomousUndervvater、,,飞哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明本论文的所有工作,是在导师的指导下,由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献等的引用已在文中指出,并与参考文献相对应。除文中己经证明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确的方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。储签字州期孙嗯年多月仅日多自主水下机器人目标搜索与协同围捕研究画面画面画面面

3、面面面面面面面面面面面面面面面面面面面面面面亩面面面面面亩亩亩亩亩亩亩亩亩亩亩亩亩石亩亩亩奋亩亩亩亩面亩亩亩亩奋面面面面面面面面面面面面面面面亩面面面亩面面面亩亩面面面摘要本论文以国家重点研究项目一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,深入开展了体系结构、路径规划、自主搜索与协同围捕等方法的研究。首先,根据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动态运动过程

4、中与环境障碍、运动体其它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,提出了分区域随机搜索策略,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,使多个均匀分布在工作区中,计算量小,满足了实时性要求。对于所发现的入侵目标有效围捕的问题

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