| 题名 | 面向深海资源探测的多AUV任务规划研究 |
| 作者 | 赵旭浩1,2 |
| 答辩日期 | 2020-05-26 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 刘健 |
| 关键词 | 多AUV集群 任务规划 多样性任务 离散粒子群算法 局部路径规划 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 其他题名 | Multi-AUV mission planing for deep sea resource exploration |
| 学位专业 | 模式识别与智能系统 |
| 英文摘要 | 自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）是进行深海资源探测的重要工具，随着对深海资源的迫切需求，多AUV集群探测逐渐成为了深海资源探测领域的重要发展方向。而多AUV任务规划是多AUV集群探测领域的一个研究重点。本文将多AUV任务规划分成上层的任务分配和底层的局部路径规划两个部分展开。在大规模海洋环境下多AUV集群的上层任务分配问题上，针对现有任务分配模型只考虑同构AUV集群和单潜次任务规划的问题，本文提出了适用于AUV异构集群的多潜次任务分配模型，该模型考虑了AUV的能量约束、AUV多次往返母船充电的工程代价、异构集群个体间的效能差异、任务多样性、真实路径代价、海流干扰等关键因素。为提高问题模型的求解效率，本文提出了一种基于离散粒子群的优化算法，该算法引入用于描述粒子速度、位置的矩阵编码和用于评估粒子质量的任务损耗模型，改进了粒子更新过程，优化了下潜次数和任务执行时间,实现了高效的任务分配。多AUV集群在获得任务序列之后，需要底层的局部路径规划算法保障AUV在执行任务期间的安全。本文提出了适用于深海环境下多AUV局部路径规划的改进流石算法。设计了在安全距离、路径段长度约束之下的快速自适应参数调整策略，满足了多AUV协同对局部路径规划算法计算复杂度的需求。设计了AUV通过障碍物重叠区域的算法。在原始流石算法模型中加入了运动AUV对初始流场的扰动，解决了复杂环境中AUV之间的相互影响问题。实现了多 AUV集群在深海多复杂障碍物环境下的局部路径规划功能。最后，为了在更加真实的环境之下验证本文所提出的任务分配算法，本文基于ROS和现有水下机器人仿真环境搭建了多AUV任务分配仿真环境，为下一步任务规划算法的工程应用打下了坚实的基础。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 81页 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/27118]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_水下机器人研究室 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院沈阳自动化研究所; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵旭浩. 面向深海资源探测的多AUV任务规划研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2020. |
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