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文檔簡介
1、進入到21世紀(jì),隨著世界各個國家開始重視海洋的探索與開發(fā),與其相關(guān)的技術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)發(fā)展都逐漸變大變強,眾多先進的設(shè)備和儀器逐步從創(chuàng)新走向成熟走向市場。其中,自主水下潛航器(AUV)憑借著其小體積、輕重量、低造價和強智能性等優(yōu)點,在深??睖y、搜索救援及軍事用途等方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。AUV的控制系統(tǒng)是 AUV技術(shù)的關(guān)鍵,因此研究 AUV的控制系統(tǒng)、設(shè)計算法和模擬仿真具有相當(dāng)重要的使用價值和工程意義。相比單個 AUV系統(tǒng),多個 AUV組
2、成的編隊系統(tǒng)能夠承擔(dān)更加復(fù)雜、多樣的任務(wù),所以編隊的控制系統(tǒng)會更加的復(fù)雜,不僅要具有單個AUV的功能,而且更需要具有協(xié)調(diào)控制各個AUV的能力。本文主要研究的是AUV編隊可視化仿真問題,從這個目的出發(fā),深入探討了AUV編隊控制、路徑規(guī)劃和避障方面的一些理論問題,以此為基礎(chǔ)結(jié)合新型三維開發(fā)平臺進行AUV編隊控制可視化仿真系統(tǒng),總的目的是研究出一種新的仿真方式來提高多AUV編隊控制仿真的動態(tài)品質(zhì),更加直觀全面的驗證控制器及算法的實際可靠性。<
3、br> 本研究分為四個部分:第一部分:AUV編隊控制。研究對象為六自由度AUV,編隊策略采用領(lǐng)航者-跟隨者(Leader-follower)方法。基于六自由度 AUV數(shù)學(xué)模型,根據(jù)編隊隊形對各個AUV之間距離與姿態(tài)的要求,建立編隊的誤差模型,再根據(jù)李雅普諾夫穩(wěn)定性理論,進行李雅普諾夫函數(shù)設(shè)計,推導(dǎo)出跟隨AUV控制器。第二部分:路徑規(guī)劃。在編隊中以領(lǐng)航 AUV為目標(biāo),采用快速步進法(Fast-Marching),首先建立整個網(wǎng)格空間上每
4、個網(wǎng)格的最優(yōu)代價值(距離函數(shù)),進而通過所求解的最優(yōu)代價值,形成一條無碰撞最優(yōu)路徑。第三部分:避障。在編隊中以跟隨AUV為目標(biāo),采用生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Biological Inspired Neural Network)作為避障算法?;趯φ麄€水下環(huán)境進行網(wǎng)格建模,將每個網(wǎng)格定義為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個神經(jīng)元,通過神經(jīng)元活性值計算得出一條安全避障路徑,并將生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障算法與編隊控制算法進行融合,當(dāng)編隊中某跟隨AUV進入到障礙區(qū)域時,以
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