自治水下机器人避碰算法及其仿真研究

摘要：

为了提高水下机器人(AUV)在复杂海洋环境下的自适应性,文章对传统的避碰方法进行了改进.对AUV的禁入区和潜在碰撞区进行了安全性分析.建立了前视声纳模型以及三维水下规划空间模型.提出了基于强化学习、BP神经网络及人工势场相结合的避碰算法.在AUV与环境的试错交互中,借助于来自成功和失败经验的奖励和惩罚值,不断改进水下机器人的自治能力.设计了AUV深度行为模糊协调器, 对潜深行为和距底高度行为进行协调融合.开发了AUV运动规划与仿真的半实物软件系统,仿真试验证明了算法的合理性与可行性.研究对于提高AUV的自主性和安全性具有重要的应用价值.

关键词：自治水下机器人、强化学习、人工势场、深度控制、避碰算法

所属期刊栏目：24

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：141-144