水下潜器突防路线规划方法研究

发布时间：2020-04-02 17:04

【摘要】：水下潜器突防路径规划除了与传统的路径规划一样需要考虑障碍物的避碰、路径长短与路线平滑性的最优化,还需要面对来自于敌方的探测与防御扫描系统的静态与动态的威胁,这就需要水下潜器的路径规划更加注重路径的隐蔽性。水下突防空间就是根据已知数据的海底地形障碍与敌方声呐障碍进行规划建模,为此,本论文针对基于模糊神经网络算法的水下突防空间的突防路径规划进行了探讨,本篇论文进行的工作内容如下:首先,在拥有着大部分已知环境数据的电子海图的基础上,对海底地形三维空间的环境以及路径规划所需要考虑的已知静态威胁进行了三维建模,将突防空间进行离散化处理,简化规划算法。之后简要分析了三种水下因素对规划路径的影响。其次,简述了模糊控制理论以及人工神经网络理论的理论知识,基于模糊控制理论体系与BP神经网络算法体系,提出了基于模糊逻辑的水下潜器的路径规划方法与基于BP神经网络的潜器路径规划方法,进行仿真验证了两种路径规划算法的可行性,并对结果进行了对比,分析了其算法各自的优劣性。然后,本文针对于两种算法各自的优劣性,研究了模糊逻辑与人工神经网络算法相结合的模糊神经网络的理论知识,梳理了算法理论基础。之后使用了基于模糊神经网络算法的搜索下一个可行节点的方法来实现了水下潜器在突防空间中寻找突防路径的功能。之后基于模糊神经算法的理论基础,设计了适用于突防空间的突防算法。接着提出了模糊神经网络系统的水下突防空间的路径规划避障代价函数,并仿真分析了各个不同的函数参数对潜器规划路径的影响。之后对动态威胁进行了建模处理,研究了突破动态威胁的路径规划方法,设计了包含有动态威胁代价的目标代价函数。最后,对基本的网络参数优化的误差反传法进行了改进,采用共轭梯度法与最小二乘法相结合的混合型算法来进行优化模糊神经网络的各个参数,并验证了混合算法有效性。之后对三种水下因素进行了仿真验证,明确了其对路径规划的影响。接着对突防空间进行了三维建模,运用改进型算法进行了水下潜器在突防空间的全局路径规划的仿真,之后进行了在全局路径规划的基础上加入了动态的声呐探测威胁区域之后潜器路径规划的仿真,通过仿真结果可以得到设计的算法可以达到总代价之和最小的性能指标,可以得知此算法可以很好的规避障碍,完成突防空间的突防任务。
【图文】：

龙虾,水下潜器

图 1.1 水下龙虾（RoBUR-001) 图 1.2 Depth X我国自 70 年代初就开始大规模的发展水下潜器方向的研究，且相应的取得了巨的发展。1994 年 10 月，“探索者”号水下潜器在西沙群岛范围海域成功的下潜至水将近 1000 米深处，成为我国水下潜器探测领域的先驱。1995 年 10 月，借助于俄罗斯面的科技支持，“CR-01”号潜器在夏威夷海域成功潜入了水下 5300 米深处，同时拍到了海底的锰结核矿的具体的分布情况，获得了清晰可识别的海底照片、录像与声呐采集到了大量的珍贵的数据。它的实验成功，极大的推进了我国海洋技术的发展，将国在水下无人潜器领域的技术一步跨越了 20 年，同时表明了我国已成为继美、法、俄等国之后，又一个可以研制探测 6000 米海深的水下潜器的国家之一。1.2.2 水下突防发展现状水下突防的主要任务目标就是指水下潜器需要在保证准确，快速的前提下安全的破敌方设置的突防空间防线，进而能顺利的完成所设定的突防任务。自从第二次世界战以来，反潜武器装备的发展非常迅速，各国都非常重视反潜舰艇以及搭载的反潜设

水下潜器

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