基于反应式行为的AUV决策控制系统研究与实现
自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV)是勘测海洋资源的主流工具,它的研发标志着海洋资源的探索翻开了崭新的一页。AUV决策控制系统是AUV的关键技术,它关系着AUV能否顺利地完成任务。本文主要探讨了一种基于反应式行为的AUV决策控制系统,旨在AUV能够完成自主导航。 首先,本文介绍了AUV的发展史和试验样机C-RANGER AUV,接着对基于行为的反应式决策控制系统做了详尽的介绍。基于行为的反应式Auv决策控制系统由理性行为系统和感性行为系统组成。理性行为系统由具有复杂的算法和规则的高级行为构成。理性行为系统通过底层的感性行为系统对AUV实施间接的控制;相对于理性行为系统而言,感性行为系统算法相对简单,并且能够对AUV实施实时性控制。AUV决策控制系统中理性行为系统与感性行为系统两者相辅相成,缺一不可。 其次,为了解决传统人工势场法存在的局部最小值问题,本文将AUV行进路径上的当前位置与目标点的相对距离引入到传统的斥力势场函数中,同时引入了基于神经网络的模糊控制技术,增强了系统对环境的适应性。通过混合学习算法优化了隶属函数的参数,克服了模糊控制系统中隶属参数一成不变的缺点,协调各个行为的加权系数,使得AUV最终能够输出可靠的行为,提高了AUV对复杂环境的适用性,为AUV顺利地完成任务提供了保障。 最后,本文选取决策控制系统中几个具有代表性的行为,基于C-RANGER试验样机的控制特性、MATLAB的Simulink仿真系统以及自适应神经网络模糊推理工具(ANFIS),构建仿真平台。基于构建的仿真平台,在二维坐标系中对控制系统中的目标趋向行为和避障行为进行了仿真验证。对仿真结果进行分析得出基于反应式行为的AUV决策控制系统的可行性,即使在复杂的环境下,基于反应式行为的AUV决策控制系统也能够刘AUV实现高效、可靠的控制。
自主式水下机器人;决策控制系统;反应式行为;人工势场法;仿真平台
中国海洋大学
硕士
电子与通信工程
何波
2012
中文
TP242
68
2012-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）