基于反應式行為的AUV決策控制系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、自主式水下機器人(Autonomous Underwater Vehicle,簡稱AUV)是勘測海洋資源的主流工具,它的研發(fā)標志著海洋資源的探索翻開了嶄新的一頁。AUV決策控制系統(tǒng)是AUV的關鍵技術,它關系著AUV能否順利地完成任務。本文主要探討了一種基于反應式行為的AUV決策控制系統(tǒng),旨在AUV能夠完成自主導航。
　　首先,本文介紹了AUV的發(fā)展史和試驗樣機C-RANGER AUV,接著對基于行為的反應式決策控制系統(tǒng)做了詳盡的介

2、紹。基于行為的反應式Auv決策控制系統(tǒng)由理性行為系統(tǒng)和感性行為系統(tǒng)組成。理性行為系統(tǒng)由具有復雜的算法和規(guī)則的高級行為構成。理性行為系統(tǒng)通過底層的感性行為系統(tǒng)對AUV實施間接的控制;相對于理性行為系統(tǒng)而言,感性行為系統(tǒng)算法相對簡單,并且能夠對AUV實施實時性控制。AUV決策控制系統(tǒng)中理性行為系統(tǒng)與感性行為系統(tǒng)兩者相輔相成,缺一不可。
　　其次,為了解決傳統(tǒng)人工勢場法存在的局部最小值問題,本文將AUV行進路徑上的當前位置與目標點的相對

3、距離引入到傳統(tǒng)的斥力勢場函數(shù)中,同時引入了基于神經網(wǎng)絡的模糊控制技術,增強了系統(tǒng)對環(huán)境的適應性。通過混合學習算法優(yōu)化了隸屬函數(shù)的參數(shù),克服了模糊控制系統(tǒng)中隸屬參數(shù)一成不變的缺點,協(xié)調各個行為的加權系數(shù),使得AUV最終能夠輸出可靠的行為,提高了AUV對復雜環(huán)境的適用性,為AUV順利地完成任務提供了保障。
　　最后,本文選取決策控制系統(tǒng)中幾個具有代表性的行為,基于C-RANGER試驗樣機的控制特性、MATLAB的Simulink仿真系