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摘 要

自治水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV），是一种自身携带动力并能在水下完成预定任务的机器人。路径规划技术是体现AUV自治特性的核心内容之一，对其完成智能化的作业具有重要意义。本文将AUV作为研究对象，研究三维模糊路径规划算法，主要研究内容如下：

依据障碍物与AUV运动方向的速度和夹角，结合一种带有accelerate/break(A/B)模型的新型模糊控制算法。根据AUV、障碍物的速度和它们与目标点的位姿关系，分别制定水平面和垂直面的模糊控制策略，再由速度矢量合成算法，得出一条三维无碰路径。

仿真实验表明，在三维水下环境中，所提出的模糊控制算法都能以合理的方法避开障碍物，从而到达最终的目的地，所提出的方法智能、实用、有效。

关键词：自治水下机器人，A/B模型，三维路径规划

Abstract：Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is an underwater robot that carries its own power and relies on it to perform special tasks in a complex marine environment. Path planning technology is one of the core elements that embodies the autonomous characteristics of AUV, and it is of great significance for the completion of intelligent operations. This article takes AUV as the research object and studies the three-dimensional fuzzy path planning algorithm. The main research contents are as follows:

A new fuzzy control algorithm with acceleration/break (A/B) model is combined based on the speed and angle of obstacles and AUV motion direction. According to the velocity of AUV and obstacles and their pose relationship with the target point, the fuzzy control strategy of horizontal plane and vertical plane is formulated respectively, and then combined with the speed vector synthesis algorithm, a three-dimensional non-collision path is planned.

Simulation experiments show that in the three-dimensional underwater environment, the proposed fuzzy control algorithm can avoid obstacles in a reasonable way to reach the final destination. The proposed method is intelligent, practical and effective.

Key words:Autonomous Underwater Vehicle,A/B model,3D path planning

目 录

1 绪论 3

1.1 引言 3

1.2 AUV路径规划概述 4

1.3 本文的主要研究内容和论文结构 6

2 AUV运动学模型建立- 7

2.1 AUV的运动学基础 8

2.2 AUV的推进器布置 12

2.3 小结 14

3 基于A/B模型的AUV三维动态路径规则 14

3.1 A/B模型的应用说明 14

3.2 动态水平面路径规划 15

3.3 动态垂直面路径规划 16

3.4 三维动态合成路径规划 17

3.5 仿真结果及分析 18

3.6 小结 24

总结 25

展望 25

参考文献 27

致谢 28

1 绪论

1.1 引言

自二十世纪开始，世界科技飞速的发展，陆地资源被人类过度开采，导致资源储量急剧下降，面临枯竭。海洋面积广阔，储藏着丰富的资源，是全人类可持续发展的依赖。使海洋资源得到科学合理的开发利用，具有重要意义。

发展深海潜水器是我国海洋环境资源探索开发的关键，将研发深海潜水器作为海洋大开发战略的起点，为人类可持续发展计划提供技术支持，为海洋大开发战略创造有利条件，提高我国海洋开发水平及国际地位。

深海潜水器是运载各类电子机械设备和人员精准地到达深海环境，并对海洋进行科学考察、勘探和开发作业的深海设备。深海潜水器主要包括载人潜水器(Human Occupied Vehicle，HOV)和无人潜水器(Unmanned Underwater Vehicle，UUV)^[1,2]，如图1-1。

图1-1 深海潜水器分类

自治水下机器人的研发历史，可以追溯到19世纪，当时闻名于世界的“白头鱼雷”可以看作是自治水下机器人的先驱。20世纪50年代末期，美国建造了第一艘自治水下机器人“SPURV”，并且在水文调查方面取得了一些成绩。后来随着计算机技术及人工智能的发展，再加上海洋工程和军事活动的需要，许多国外大学、工业界和军方都投入了大量人力物力致力于自治水下机器人系统的研究与开发，如美国麻省理工学院研制的Odyssey IV型AUV；韩国Daewoo重工业公司的船舶海洋研究所同俄罗斯海洋研究所合作，共同研制了OKPL-6000的自主式水下航行器。我国从1987年开始AUV的研究与开发，科研院所和众多高校联合参与到研究工作当中，1995年9月，“CR-01”6000米自治水下机器人研制成功，并于1995年在太平洋进行了深海考核。

1.2 AUV路径规划概述

AUV路径规划主要完成三个目标任务：(1)AUV能规划出如何到达目标点的路径；(2在通过并完成相关作业点路径任务的前提下，如何实用算法来有效地避开障碍物(3)在完成以上任务的前提下，考虑海流对自治水下机器人的影响，从而规划出一条优化的路径^[3]。

虽然目前路径规划技术取得了一系列研究成果，但自治水下机器人路径规划与安全航行的研究成果却非常有限。和地面机器人路径规划研究相比，水下路径规划更为复杂。一，陆地可以忽略气流对机器人运动的影响，但海流的影响很大，并且是动态时变的；二，在陆地路径规划中，可以应用多种传感器进行目标探测与识别，而水下机器人传感器资源较少(主要是声纳识别），必会影响机器人对目标和障碍物的精确判分析判断；三，与陆地环境不同，水下噪声的干扰也更频繁、更严重。所以AUV水下路径规划问题更加复杂。

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