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航路规划指在有障碍物的环境中,为无人平台规划出无碰撞的最优路径。以水下定位为任务的航路规划为水下无人平台规划出高定位精度指标的最优路径,对于提高水下无人平台的工作效率至关重要。 传统的水下无人平台航路规划主要基于人工势场法、蚁群法、遗传算法等,在这些算法中主要考虑的是避障问题,而没有充分考虑载荷任务,因此任务执行效率低。特别是对于水下定位任务,由于定位精度受到航路影响较大,因此需要对定位精度进行优化。针对这一问题,结合人工势场法与定位精度,提出了一种定位精度优化驱动的水下无人平台航路规划方法,实现了对避障能力与定位任务能力的兼顾,提高了基于水下无人平台的定位精度。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2016,(9)
针对水面无人艇路径规划中单独使用模拟退火算法存在的不足,以提高无人艇在执行任务时的安全性为研究目的,解决传统无人艇在航行中未考虑来往船只而导致的碰撞危险,提出了模拟退火算法与粒子群算法相结合的混合路径规划算法,利用该算法的高收敛性和容易跳出局部最优等特点,结合避碰规则,实现海事无人艇在同一静态环境下对遇、交叉和追越三种会遇局面的最优路径规划。仿真结果表明:本文提出的算法可以实现无人艇在复杂水域条件下快速路径规划,使与他船的自动避碰行为成为可能,给出的路径规划具有可行、有效,能够为无人艇安全的航行、顺利的执行任务提供保障。 相似文献
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为明确高海况下海况等级对无人水下航行器横摇运动的影响,得出满足某型无人水下航行器安全回收的海况条件,对高海况下无人水下航行器的横摇运动进行分析。运用频率响应法,分别在4级、5级和6级海况下，根据海浪谱密度函数和该型航行器的横摇频率响应函数,求得其横摇运动谱密度函数。再运用公式推导,得到其横摇运动的时域函数。使用MATLAB仿真软件对该型航行器进行横摇运动仿真,得到3种海况条件下，其横摇运动的时域函数图像,并验证仿真结果的准确性。仿真结论:高海况下的海况等级对无人水下航行器的横摇幅度有较大影响,满足其安全回收的海况条件为5级海况。 相似文献
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基于 FLUENT 流体 CFD 软件,对带鳍舵布局的某无人水下航行器进行了阻力特性数值模拟。选择了合理入口边界条件、出口边界条件、压力与速度的耦合求解方法。数值模拟结果与风洞实验对比表明： 该方法对无人水下航行器的阻力特性的预测精度较高,且对流场的显示更加详细、直观。所取得的研究成果对带鳍舵布局无人水下航行器的外形设计具有一定的参考价值。 相似文献
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针对多礁石、渔船等障碍物的近海复杂环境下的一些应用,提出了一种基于有限状态机(finite-state machine,FSM)模型的无人船(unmanned surface vehicle,USV)局部转向避碰路径规划算法。首先,基于速度障碍法和障碍物区域分层方法,获取无人船固定航速条件下的航向角约束解析结果。然后,基于该约束条件及障碍物探测情况设计FSM的有限状态及执行动作和状态迁移条件,其中,通过转向控制实现向目标位点或缓冲位点进行导航的状态为FSM的2个重要状态。最终通过FSM的执行实现局部转向避碰路径规划。仿真结果表明提出的多障碍物避碰算法具有可行性和实用性。该方法易于改进和扩展,且容易与当前主流的无人船控制系统结合,有利于无人船避碰系统快速工程化的实现。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2017,(9)
对水下多自主式水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的编队协同控制和队形重构技术进行研究是水下AUV系统协同完成作业任务的重要研究内容。人工物理法通过设定虚拟的物理力完成机器人速度和方向信息的计算,并根据结果进行实时控制。由于分布式具有对水下传感信息和通信的依赖度较低的控制特点,因此可以很好的应用于可扩展的水下多AUV协同控制中。本文采用人工物理法完成多AUV的队形协同控制,研究了7个AUV采用人工物理法保持六边形队形,进行编队控制穿越障碍区间,AUV通过传感器探测外界环境,获得相关环境信息并确定障碍物的位置;AUV编队在穿越障碍区间时转换为一字队形,并采用边界检测法,沿边行走绕过障碍物;在穿越障碍区间后,AUV编队再次转换为六边形;依据判决条件完成多智能体控制的模态转换,进行队形重构。仿真结果证明本章所提方法的有效性,并具有较好的适时性与柔性。 相似文献
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针对无人水下航行器维修保障难度大、成本高的问题，论述了 PHM 技术在无人水下航行器的系统级、分系统级、设备级的应用问题，提出了一套适用于无人水下航行器机载、岸基故障预测与健康管理(PHM) 系统框架结构。分析了其中的关键技术，在此基础上进行了无人水下航行器 PHM 数据流结构设计。最后，以 PHM 技术工程应用为线索，提出了无人水下航行器 PHM 总体集成技术方案。 相似文献
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当前关于使用蚁群算法解决载人潜水器路径规划问题的研究,往往只注重路径的长度和算法收敛速度,容易忽略路径点与障碍物之间的距离和路径的平滑度等要素。载人潜水器过于靠近障碍物航行时容易产生碰撞;按照不平滑路径行驶时,频繁地转向会降低航行效率。为解决这些问题,受人工势场法启发,文中在蚁群算法的概率选择环节引入障碍物惩罚因子φ和转向惩罚因子ψ,对路径点的选择加以限制。仿真测试表明,相比于传统蚁群算法和Dijkstra算法,该算法规划的路径与障碍物之间保持安全距离且转向次数更少,因此载人潜水器按照此路径航行时,安全性和航行效率更高。 相似文献