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重于水型AUV模糊路径规划与优化
Fuzzy path planning and optimization of a heavier-than-water AUV
俞炅旻, 吴超, 赵敏, 葛彤
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DOI:
作者单位:上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院, 上海 200240
中文关键字:重于水型AUV;模糊路径规划;遗传算法;避障
英文关键字:Heavier-Than-Water AUV; fuzzy path planning; genetic algorithm; obstacle avoidance
中文摘要:为了实现重于水型自治潜器(Heavier-Than-Water Autonomous Underwater Vehicle, AUV)在未知水下环境中的局部路径规划。首先根据AUV的运动方程和机翼升力特性,在Matlab中建立动力学模型。设计模糊控制器,以声呐对障碍物探测得到的距离和方位信息作为输入量,实现了AUV在水下障碍物环境中的路径规划。最后,为提高AUV的能量利用效率,用遗传算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化,并通过仿真试验证明了优化后AUV在避障期间能源消耗更少,说明该路径规划方法具有实际应用价值。
英文摘要:In order to achieve the goal of local path planning of a Heavier-Than-Water AUV in unknown underwater environment. A matlab kinematic model of the AUV was built based on its equation of motion and lift characteristics. A fuzzy controller was designed that enables AUV to plan path in real time. The controller takes obstacles' distance and orientation obtained from the sonar as input to control the AUV. At last, genetic algorithm was used to optimize the membership function of the fuzzy controller for improving energy utilization. And simulation tests showed that AUV consumed less energy during obstacle avoidance stage after optimization, which proved that the path planning method has practical value.
2017,(): 76-80,117 收稿日期:2017-04-06
DOI:10.3404/j.issn.1672-7649.2017.12.016
分类号:TP242
基金项目:国家重大仪器研制资助项目(41427806)
作者简介:俞炅旻(1992-),男,硕士研究生,研究方向为水下航行器的运动控制和基于视觉的水下对接
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