多USV避碰规划与学习方法研究
发布时间：2021-08-27 09:38
多个USV在复杂多变的海洋环境中进行自主作业时,无论是礁石、岛屿还是一些其他的动态物体都会对多USV的行动造成威胁,每个USV在航行过程中也要保持一定的安全距离,多USV的自主避碰能力是其顺利、高效的完成各项使命任务的关键技术之一。本文针对多USV的协同避碰规划和自主学习方法进行了以下内容的讨论:多USV的工作环境模型、基于改进Boid模型和速度调节策略的多USV内部避碰规划方法、复杂环境下基于改进粒子群优化算法的多USV协同避碰规划和基于深度学习算法的多USV自主避碰规划学习。首先,基于已有导航雷达、光电传感器和船舶自动识别系统AIS等传感器的参数特性,模拟USV综合探测周围环境,并根据USV和其工作环境的特点构建了相应的障碍物模型、坐标系以及坐标系之间的转换。其次,根据Boid模型中的三个规则构建了多USV的Boid模型,并将Boid模型中的三个规则转换为引力/斥力方法,针对Boid模型只是对USV作方向上调整的缺陷,在改进了Boid模型的基础上又引入了速度调节协调控制策略,更好的实现了多USV内部之间的协调避碰,对所提的协调避碰方法也进行了仿真验证。然后,设计了多USV在复杂环境...
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Spartan无人艇[12]
2013 年美国发布了最新版的《无人系统路线图》，详细说明了在未来 5 年、10 年和25 年内 USV 所具备的能力及其发展重点，在第一阶段，增强 USV 的动力系统、通信和感知能力将是发展 USV 技术的重点，高效自主系统、避碰规划算法的研发将是下一阶段研究的重点，全球执行任务时实现 USV 的完全自主化是最后阶段的研究重点[13]。2014 年，美国海军对 USV 的技术研究取得了重大突破，无人水面艇在作战中不仅能够以“蜂群战术”向敌方的舰艇发起自主攻击，同时还具备保护本方舰艇的能力[14]ONR 在弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡附近詹姆士河完成了第一次“机器人自主指挥与感知的控制体系结构”（CARACAS）技术演示验证。如图 1.2 所示，在这次演示验证中，共有13 艘无人水面艇，其任务是对一艘有价值的舰艇进行护航，在实验过程中，当河道变窄时部分 USV 执行侦查任务，其它剩余 USV 继续执行护航任务，当发现敌船时，护航模式改变为攻击模式，13 艘 USV 通过信息交流，以集群方式对敌船进行拦截和攻击。2016 年 10 月，ONR 在切萨皮克湾对 CARACAS 技术进行了又一次演示验证[15]，如图 1.2 所示，在这次演示验证中，4 艘无人水面艇组成的 USV 系统需执行防护一片固定港口区域的任务。此次实验中，CARACAS 技术在蜂群意识、行为引擎和自动目标识方面取得了重大突破。
哈尔滨工程大学硕士学位论文表 1.2 以色列无人水面艇研究成果USV 名称 时间控制方式性能 使命任务 进展保护者 2003遥控或自主航速达 40 节；排水量四吨；部队保护、监视、侦察已在本国和新加坡少量服役海星 2005 遥控航速达 40 节；续航 30 海里；监视、侦察、反水雷已在本国服役银色马林鱼自主或遥控最大航速 45 节；最大航程 500 海里；续航时间可达24 小时ISR 任务，兵力保护/反恐；搜索与救援206 年公布其用于海上巡逻KATANA 2014自动或遥控保护经济区、港口安全2014 年最新推出海鸥 2016自主或遥控最高时速 32 节；在航速8 节的情况下可以工作四天反潜艇、反水雷和反蛙人等攻击型无人艇2017 年接受了接近实战的海上综合测试
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的可视图法在路径规划中的运用[J]. 邵伟伟,骆正磊. 南阳师范学院学报. 2018(04)
[2]动态修改路径的多机器人路径规划[J]. 晁永生,孙文磊. 机械科学与技术. 2018(10)
[3]未知环境下移动机器人实时路径规划[J]. 张捍东,陈阳,吴玉秀. 计算机工程与应用. 2018(19)
[4]改进粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用[J]. 魏勇,赵开新,王东署. 火力与指挥控制. 2018(02)
[5]基于改进粒子群算法的机器人路径规划[J]. 王志中. 制造技术与机床. 2018(02)
[6]采用粒子群优化和B样条曲线的改进可视图路径规划算法[J]. 吕太之,周武,赵春霞. 华侨大学学报(自然科学版). 2018(01)
[7]无人机集群自组织避障建模与控制策略研究[J]. 朱创创,梁晓龙,孙强,何吕龙,李野,王庆. 飞行力学. 2018(01)
[8]基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J]. 王慧,王光宇,潘德文. 传感器与微系统. 2017(05)
[9]现代水面无人艇技术[J]. 朱炜,张磊. 造船技术. 2017(02)
[10]基于改进遗传算法的机器人动态路径规划[J]. 王雷,李明,唐敦兵,蔡劲草. 南京航空航天大学学报. 2016(06)
博士论文
[1]多智能体系统的一致性及编队控制研究[D]. 范铭灿.华中科技大学 2015
[2]智能群体系统集群行为的动力学建模与分析及其仿真研究[D]. 薛志斌.兰州理工大学 2012
硕士论文
[1]移动机器人自主避碰与学习方法研究[D]. 刘大伟.哈尔滨工程大学 2018
[2]基于深度学习的无人水下航行器动态规划方法研究[D]. 张雪莲.哈尔滨工程大学 2017
[3]关于无人水面巡逻艇追击任务的研究[D]. 张欢.吉林大学 2016
[4]基于粒子群算法的路径规划问题研究[D]. 吴高超.燕山大学 2016
[5]基于机器学习的无人艇自主避碰方法研究[D]. 迟岑.哈尔滨工程大学 2016
[6]自主移动机器人动态环境感知与构图研究[D]. 肖瑶.哈尔滨工程大学 2016
[7]多机器人路径规划与协同避碰研究[D]. 苏青.南京邮电大学 2014
[8]基于群智能算法的多机器人编队技术研究[D]. 朱黎纳.南京理工大学 2013
[9]多机器人路径规划[D]. 吴丰君.北京化工大学 2011
[10]基于粒子群优化算法的移动机器人路径规划研究[D]. 李珊.西安科技大学 2011
本文编号：3366110
【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Spartan无人艇[12]
2013 年美国发布了最新版的《无人系统路线图》，详细说明了在未来 5 年、10 年和25 年内 USV 所具备的能力及其发展重点，在第一阶段，增强 USV 的动力系统、通信和感知能力将是发展 USV 技术的重点，高效自主系统、避碰规划算法的研发将是下一阶段研究的重点，全球执行任务时实现 USV 的完全自主化是最后阶段的研究重点[13]。2014 年，美国海军对 USV 的技术研究取得了重大突破，无人水面艇在作战中不仅能够以“蜂群战术”向敌方的舰艇发起自主攻击，同时还具备保护本方舰艇的能力[14]ONR 在弗吉尼亚州尤斯蒂斯堡附近詹姆士河完成了第一次“机器人自主指挥与感知的控制体系结构”（CARACAS）技术演示验证。如图 1.2 所示，在这次演示验证中，共有13 艘无人水面艇，其任务是对一艘有价值的舰艇进行护航，在实验过程中，当河道变窄时部分 USV 执行侦查任务，其它剩余 USV 继续执行护航任务，当发现敌船时，护航模式改变为攻击模式，13 艘 USV 通过信息交流，以集群方式对敌船进行拦截和攻击。2016 年 10 月，ONR 在切萨皮克湾对 CARACAS 技术进行了又一次演示验证[15]，如图 1.2 所示，在这次演示验证中，4 艘无人水面艇组成的 USV 系统需执行防护一片固定港口区域的任务。此次实验中，CARACAS 技术在蜂群意识、行为引擎和自动目标识方面取得了重大突破。
哈尔滨工程大学硕士学位论文表 1.2 以色列无人水面艇研究成果USV 名称 时间控制方式性能 使命任务 进展保护者 2003遥控或自主航速达 40 节；排水量四吨；部队保护、监视、侦察已在本国和新加坡少量服役海星 2005 遥控航速达 40 节；续航 30 海里；监视、侦察、反水雷已在本国服役银色马林鱼自主或遥控最大航速 45 节；最大航程 500 海里；续航时间可达24 小时ISR 任务，兵力保护/反恐；搜索与救援206 年公布其用于海上巡逻KATANA 2014自动或遥控保护经济区、港口安全2014 年最新推出海鸥 2016自主或遥控最高时速 32 节；在航速8 节的情况下可以工作四天反潜艇、反水雷和反蛙人等攻击型无人艇2017 年接受了接近实战的海上综合测试
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的可视图法在路径规划中的运用[J]. 邵伟伟,骆正磊. 南阳师范学院学报. 2018(04)
[2]动态修改路径的多机器人路径规划[J]. 晁永生,孙文磊. 机械科学与技术. 2018(10)
[3]未知环境下移动机器人实时路径规划[J]. 张捍东,陈阳,吴玉秀. 计算机工程与应用. 2018(19)
[4]改进粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用[J]. 魏勇,赵开新,王东署. 火力与指挥控制. 2018(02)
[5]基于改进粒子群算法的机器人路径规划[J]. 王志中. 制造技术与机床. 2018(02)
[6]采用粒子群优化和B样条曲线的改进可视图路径规划算法[J]. 吕太之,周武,赵春霞. 华侨大学学报(自然科学版). 2018(01)
[7]无人机集群自组织避障建模与控制策略研究[J]. 朱创创,梁晓龙,孙强,何吕龙,李野,王庆. 飞行力学. 2018(01)
[8]基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J]. 王慧,王光宇,潘德文. 传感器与微系统. 2017(05)
[9]现代水面无人艇技术[J]. 朱炜,张磊. 造船技术. 2017(02)
[10]基于改进遗传算法的机器人动态路径规划[J]. 王雷,李明,唐敦兵,蔡劲草. 南京航空航天大学学报. 2016(06)
博士论文
[1]多智能体系统的一致性及编队控制研究[D]. 范铭灿.华中科技大学 2015
[2]智能群体系统集群行为的动力学建模与分析及其仿真研究[D]. 薛志斌.兰州理工大学 2012
硕士论文
[1]移动机器人自主避碰与学习方法研究[D]. 刘大伟.哈尔滨工程大学 2018
[2]基于深度学习的无人水下航行器动态规划方法研究[D]. 张雪莲.哈尔滨工程大学 2017
[3]关于无人水面巡逻艇追击任务的研究[D]. 张欢.吉林大学 2016
[4]基于粒子群算法的路径规划问题研究[D]. 吴高超.燕山大学 2016
[5]基于机器学习的无人艇自主避碰方法研究[D]. 迟岑.哈尔滨工程大学 2016
[6]自主移动机器人动态环境感知与构图研究[D]. 肖瑶.哈尔滨工程大学 2016
[7]多机器人路径规划与协同避碰研究[D]. 苏青.南京邮电大学 2014
[8]基于群智能算法的多机器人编队技术研究[D]. 朱黎纳.南京理工大学 2013
[9]多机器人路径规划[D]. 吴丰君.北京化工大学 2011
[10]基于粒子群优化算法的移动机器人路径规划研究[D]. 李珊.西安科技大学 2011
本文编号：3366110
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