基于模糊神经网络的AUV路径规划技术研究
AUV(自主式水下机器人)是一种进行水下探测和海洋开发的重要工具。路径规划技术是保证AUV安全完成任务的关键技术之一。本文着重探讨了模糊理论、人工神经网络以及模糊神经网络技术在AUV路径规划中的应用，并分别基于这上述理论提出了相应的AUV路径规划方法。
本文首先论述了AUV的发展历史以及国内外研究现状，详细地分析了AUV路径规划的原理及常用于路径规划的几种方法。研究了AUV的控制系统组成及AUV环境信息的获取，并对AUV路径规划运动进行建模。
然后，简述了模糊控制理论以及模糊控制系统的组成，根据路径规划原理提出了基于模糊逻辑的AUV路径规划方法，并对其进行了仿真，分析了此路径规划方法的优缺点；研究了人工神经网络原理及BP神经网络算法，根据BP神经网络具有较强的自学习和自适应能力提出了基于BP神经网络的路径规划方法，仿真验证了其可行性，并分析了此方法的不足之处。
最后，针对模糊逻辑系统具有很强的知识表达能力和逻辑推理能力，而人工神经网络具有自学习能力的特性，研究了两种算法结合的模糊神经网络，构造了一个基于模糊神经网络的AUV路径规划控制器，并进行了仿真验证，表明此控制器能够满足AUV实时路径规划的要求。
水下机器人;路径规划;模糊控制;人工神经网络;模糊神经网络
中国海洋大学
硕士
通信与信息系统
周东辉
2007
中文
TP242
46
2007-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）