面向海洋观测的水下机器人规划与控制方法研究

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题名	面向海洋观测的水下机器人规划与控制方法研究
作者	刘世杰
答辩日期	2019-11-20
授予单位	中国科学院沈阳自动化研究所
授予地点	沈阳
导师	张艾群 ; 俞建成
关键词	水下机器人海洋观测覆盖优化路径规划编队控制
学位名称	博士
其他题名	Research on planning and control methods for underwater vehicles in ocean observation
学位专业	机械电子工程
英文摘要	本文依托国家自然科学基金重点项目 “水下机器人海洋环境自主观测理论与技术” 和国家自然科学基金联合基金项目 “基于水下移动平台的近海海洋环境观测技术研究”，结合海洋学对于高精度数据的观测需求，针对上述问题，深入研究了面向海洋观测的水下机器人规划与控制方法。重点研究了面向海洋特征场重构的观测任务优化方法;研究任务执行时海流影响下的水下机器人路径规划方法;研究了面向协同观测的多水下机器人控制方法。主要包括以下内容: 1. 开展基于现场观测数据的高分辨率海洋特征场重构方法研究。针对当前海洋数值模式难以生成高分辨率特征场数据的问题，提出了基于模式数据背景场结构的水下机器人观测数据驱动的海洋特征场重构方法，实现了满足物理海洋约束的高分辨率特征场重构。2. 开展基于降低特征场重构不确定性的多水下机器人覆盖观测优化方法。针对当前采样路径会导致局部区域特征场重构误差明显高于其他区域的问题，提出了基于规则观测模式的覆盖观测优化方法，降低区域内特征场重构的总体不确定性。进一步针对给定规则观测模式对最优解的限制问题，提出了一种观测数据驱动的自主覆盖观测优化方法，进一步降低重构不确定性。3. 开展时变强流场中水下机器人路径规划方法研究。针对强流场制约水下机器人运动进而影响观测行为的问题，提出了改进的基于水平集的最短时间路径规划方法，显著提高最优路径精度，保证所得路径在强流场中的可行性。4. 开展基于水声通信和流场共享的水下机器人分布式路径规划方法研究。针对海洋环境通信受限从而影响水下机器人之间信息交互的问题，提出了基于实测通信链路质量的单数据包传输策略和流场数据动态压缩方法，实现多水下机器人在共享流场下的分布式路径规划。5. 开展多水下机器人编队协同控制方法研究。针对当前海洋环境中不能对多水下机器人进行实时控制从而影响协同编队性能的问题，建立了基于自身感知流场的水下机器人状态估计模型，提出了基于状态估计和协同路径跟踪算法的多水下机器人协同速度控制和协同航点生成方法，实现多水下机器人协同编队观测。
语种	中文
产权排序	1
页码	114页
内容类型	学位论文
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/25948]
专题	海洋机器人卓越创新中心
推荐引用方式 GB/T 7714	刘世杰. 面向海洋观测的水下机器人规划与控制方法研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2019.