基于蚁群优化算法的载人潜水器路径规划方法研究
发布时间：2021-01-10 12:31
载人潜水器路径规划技术是载人潜水器研究领域中非常重要的一部分,同时也是导航和无人驾驶技术中重要的一部分。该技术的发展对减少潜航员工作量,提高航行效率有着重要的意义。蚁群算法作为一种生物仿生算法,因其具有灵活、易于其他算法结合等优点,被国内外许多学者用以解决水下机器人和载人潜水器的路径规划问题。然而,传统蚁群算法在解决路径规划问题时存在一些缺点和不足,故本文针对其存在的部分问题提出了解决方案,具体内容如下:（1）提出了“使用蚁群优化算法构建‘路径延伸块’,并在此范围内进行二次寻径”的思路,构造并使用离散函数对信息素残留因子、信息素挥发因子等参数进行动态调整。仿真结果表明,相比于传统蚁群算法,改进后的寻径方法所需迭代次数少、耗时短,受概率影响小且稳定性更好。（2）提出了一种基于蚁群优化算法的增加实时感知的路径规划方法,使用类似于人工势场法中“斥力”的定量计算方法来衡量某路径点周围障碍物的“密集程度”,在蚁群算法的概率选择环节引入对路径点周围障碍物的密集程度以及路径的转向行为的感知,解决了传统蚁群算所寻路径靠近障碍物,非必要转向多的问题。（3）提出了一种载人潜水器多因素质量最优路径规划方法。...
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
“阿尔文”号载人潜水器作为海洋大国的日本，同样重视载人潜水器技术的发展
杭州电子科技大学硕士学位论文35000余次的下潜工作，是全球应用最频繁且应用最为成功的载人潜水器之一。在这期间，它参与并成功完成了美国失事氢弹的打捞工作、泰坦尼克号残骸的搜寻工作，在加拉帕戈斯断裂带首次发现了海底热液区，在东太平洋区域首次发现高温黑烟囱。这些军事、政治和科研领域内重大任务的顺利完成，彰显了美国在载人潜水器领域技术的先进水平，也奠定了其在载人潜水器领域的主导地位。图1.1“阿尔文”号载人潜水器作为海洋大国的日本，同样重视载人潜水器技术的发展。日本于1989年研制出的SHINKAI6500载人潜水器（如图1.2所示）成功下潜至6527m深的海底，创造了载人潜水器下潜深度的记录，并保持了23年[8]，直到2012年，中国研制的“蛟龙号”载人潜水器才打破这一记录。SHINKAI6500载人潜水器可同时容纳3人进行长达8h的正常水下工作，最大航行速度可以达到2.5kn。在后期的改进中，SHINKAI6500载人潜水器增添了一个水平船尾推进器和两个摆式船尾推进器，使其动力推进系统越发完善。SHINKAI6500载人潜水器在技术性能上超过了美国的“阿尔文”号，成为那一时期载人潜水器的新的代表。图1.2SHINKAI6500载人潜水器俄罗斯在1987年研制的6000m级和平双子载人潜水器MIR1和MIR2（如
杭州电子科技大学硕士学位论文4图1.3所示）携带有全球最大的能源系统，可以在深海中连续作业20余小时，其水下瞬时航速也可以达到惊人的5kn[9-12]。MIR1和MIR2在北极的海底、大西洋、印度洋和太平洋成功，还完成了超过千次的科考下潜完成了军事和政治意义极强的失事核潜艇核辐射检测任务和沉船搜寻任务。图1.3MIR1和MIR2载人潜水器近几十年来，国内载人潜水器的研究已取得长足进步。2002，为实现海洋强国的梦想，科技部批准了7000米载人潜水器重大专项的立项，“蛟龙号”载人潜水器的研究在国家863重大专项的支持下由七〇二所牵头，联合国内近百家单位展开。整个研发团队经过十几年的不懈努力，“蛟龙号”载人潜水器成功完成了7062m的海试实验[13-15]，一举打破SHINKAI6500载人潜水器保持23年之久的作业型载人潜水器下潜深度记录。另外，“蛟龙号”载人潜水器具备以作业对象为目标点进行稳定悬停，实时高速传输图像及语音以及探测海底小目标等独特的技术优势[16]。“蛟龙号”顺利达到了前期设定的313个项目的所有设计指标。在完成了一系列的海试之后，“蛟龙号”的工作重心开始转为实验性应用，利用其技术优势，成功开展了在西南印度洋热液硫化物区、南中国海、西北太平洋富钴结壳区和东北太平洋多金属结核区的下潜工作。截止到2019年，“蛟龙号”载人潜水的成功下潜次数已累计达到了100多次，它代表了这一阶段中国载人潜水器技术的最高水平。1.1.3“蛟龙号”载人潜水器简介“蛟龙号”载人潜水器的使命是将海底科考人员送到海底，潜航员操纵机械手，使用各种仪表设备，开展地球物理、海洋地质、生物学等方面的研究。其整体外形呈鲨鱼状，稳定翼呈X型[17]，总布置图如图1.4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于蚁群算法的多机协同作业任务规划[J]. 曹如月,李世超,季宇寒,徐弘祯,张漫,李民赞. 农业机械学报. 2019(S1)
[2]一种基于改进蚁群优化算法的载人潜水器全局路径规划[J]. 史先鹏,解方宇,张波涛. 海洋工程. 2019(03)
[3]一种基于改进蚁群算法的载人潜水器全局路径规划[J]. 史先鹏,解方宇. 海洋技术学报. 2019(02)
[4]基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术[J]. 范世鹏,祁琪,路坤锋,吴广,李伶. 北京理工大学学报. 2018(08)
[5]载人潜水器发展现状及趋势[J]. 任玉刚,刘保华,丁忠军,李晔,杨磊,胡晓涵. 海洋技术学报. 2018(02)
[6]基于改进烟花-蚁群混合算法的智能移动体避障路径规划[J]. 张玮,马焱,赵捍东,张磊,李营,李旭东. 控制与决策. 2019(02)
[7]基于遗传蚂蚁混合算法的AUV全局路径规划[J]. 潘昕,吴旭升,侯新国,冯源. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(05)
[8]基于一种改进A*算法的移动机器人路径规划[J]. 孙炜,吕云峰,唐宏伟,薛敏. 湖南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[9]一种动态搜索策略的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用[J]. 游晓明,刘升,吕金秋. 控制与决策. 2017(03)
[10]基于改进蚁群算法的移动机器人三维路径规划[J]. 朱颢东,孙振,吴迪. 华中师范大学学报(自然科学版). 2016(06)
博士论文
[1]移动机器人路径规划的蚁群优化算法研究[D]. 赵娟平.东北大学 2012
本文编号：2968711
【文章来源】：杭州电子科技大学浙江省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
“阿尔文”号载人潜水器作为海洋大国的日本，同样重视载人潜水器技术的发展
杭州电子科技大学硕士学位论文35000余次的下潜工作，是全球应用最频繁且应用最为成功的载人潜水器之一。在这期间，它参与并成功完成了美国失事氢弹的打捞工作、泰坦尼克号残骸的搜寻工作，在加拉帕戈斯断裂带首次发现了海底热液区，在东太平洋区域首次发现高温黑烟囱。这些军事、政治和科研领域内重大任务的顺利完成，彰显了美国在载人潜水器领域技术的先进水平，也奠定了其在载人潜水器领域的主导地位。图1.1“阿尔文”号载人潜水器作为海洋大国的日本，同样重视载人潜水器技术的发展。日本于1989年研制出的SHINKAI6500载人潜水器（如图1.2所示）成功下潜至6527m深的海底，创造了载人潜水器下潜深度的记录，并保持了23年[8]，直到2012年，中国研制的“蛟龙号”载人潜水器才打破这一记录。SHINKAI6500载人潜水器可同时容纳3人进行长达8h的正常水下工作，最大航行速度可以达到2.5kn。在后期的改进中，SHINKAI6500载人潜水器增添了一个水平船尾推进器和两个摆式船尾推进器，使其动力推进系统越发完善。SHINKAI6500载人潜水器在技术性能上超过了美国的“阿尔文”号，成为那一时期载人潜水器的新的代表。图1.2SHINKAI6500载人潜水器俄罗斯在1987年研制的6000m级和平双子载人潜水器MIR1和MIR2（如
杭州电子科技大学硕士学位论文4图1.3所示）携带有全球最大的能源系统，可以在深海中连续作业20余小时，其水下瞬时航速也可以达到惊人的5kn[9-12]。MIR1和MIR2在北极的海底、大西洋、印度洋和太平洋成功，还完成了超过千次的科考下潜完成了军事和政治意义极强的失事核潜艇核辐射检测任务和沉船搜寻任务。图1.3MIR1和MIR2载人潜水器近几十年来，国内载人潜水器的研究已取得长足进步。2002，为实现海洋强国的梦想，科技部批准了7000米载人潜水器重大专项的立项，“蛟龙号”载人潜水器的研究在国家863重大专项的支持下由七〇二所牵头，联合国内近百家单位展开。整个研发团队经过十几年的不懈努力，“蛟龙号”载人潜水器成功完成了7062m的海试实验[13-15]，一举打破SHINKAI6500载人潜水器保持23年之久的作业型载人潜水器下潜深度记录。另外，“蛟龙号”载人潜水器具备以作业对象为目标点进行稳定悬停，实时高速传输图像及语音以及探测海底小目标等独特的技术优势[16]。“蛟龙号”顺利达到了前期设定的313个项目的所有设计指标。在完成了一系列的海试之后，“蛟龙号”的工作重心开始转为实验性应用，利用其技术优势，成功开展了在西南印度洋热液硫化物区、南中国海、西北太平洋富钴结壳区和东北太平洋多金属结核区的下潜工作。截止到2019年，“蛟龙号”载人潜水的成功下潜次数已累计达到了100多次，它代表了这一阶段中国载人潜水器技术的最高水平。1.1.3“蛟龙号”载人潜水器简介“蛟龙号”载人潜水器的使命是将海底科考人员送到海底，潜航员操纵机械手，使用各种仪表设备，开展地球物理、海洋地质、生物学等方面的研究。其整体外形呈鲨鱼状，稳定翼呈X型[17]，总布置图如图1.4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于蚁群算法的多机协同作业任务规划[J]. 曹如月,李世超,季宇寒,徐弘祯,张漫,李民赞. 农业机械学报. 2019(S1)
[2]一种基于改进蚁群优化算法的载人潜水器全局路径规划[J]. 史先鹏,解方宇,张波涛. 海洋工程. 2019(03)
[3]一种基于改进蚁群算法的载人潜水器全局路径规划[J]. 史先鹏,解方宇. 海洋技术学报. 2019(02)
[4]基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术[J]. 范世鹏,祁琪,路坤锋,吴广,李伶. 北京理工大学学报. 2018(08)
[5]载人潜水器发展现状及趋势[J]. 任玉刚,刘保华,丁忠军,李晔,杨磊,胡晓涵. 海洋技术学报. 2018(02)
[6]基于改进烟花-蚁群混合算法的智能移动体避障路径规划[J]. 张玮,马焱,赵捍东,张磊,李营,李旭东. 控制与决策. 2019(02)
[7]基于遗传蚂蚁混合算法的AUV全局路径规划[J]. 潘昕,吴旭升,侯新国,冯源. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(05)
[8]基于一种改进A*算法的移动机器人路径规划[J]. 孙炜,吕云峰,唐宏伟,薛敏. 湖南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[9]一种动态搜索策略的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用[J]. 游晓明,刘升,吕金秋. 控制与决策. 2017(03)
[10]基于改进蚁群算法的移动机器人三维路径规划[J]. 朱颢东,孙振,吴迪. 华中师范大学学报(自然科学版). 2016(06)
博士论文
[1]移动机器人路径规划的蚁群优化算法研究[D]. 赵娟平.东北大学 2012
本文编号：2968711
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