基于感知驱动的AUV自主导航算法研究.docx

基于感知驱动的AUV自主导航算法研究
摘要
近年来，AUV已成为海洋科学和工程领域一个重要的研究方向。而AUV自主导航技术在海洋资源开发和海洋环境监测等领域也得到了越来越广泛的应用。本文以感知驱动的AUV自主导航算法为研究对象，探讨其原理与应用。通过对AUV的感知场景进行建模和分析，结合机器视觉技术，对AUV进行环境感知与路径规划，实现AUV在复杂海域环境中的自主导航。
关键词：AUV、自主导航、感知驱动、环境感知、路径规划
Abstract
Inrecentyears,AUVhasbecomeanimportantdirectioninmarinescienceandengineering.AUVautonomousnavigationtechnologyhasalsobeenwidelyusedinmarineresourcedevelopmentandmarineenvironmentmonitoring.Thispaperfocusesontheresearchofperception-drivenAUVautonomousnavigationalgorithm,andexploresitsprincipleandapplication.ThroughmodelingandanalysisoftheAUVsensoryscene,combinedwithmachinevisiontechnology,theAUVcarriesoutenvironmentalperceptionandpathplanning,realizingautonomousnavigationofAUVincomplexmarineenvironments.
Keywords:AUV,autonomousnavigation,perception-driven,environmentperception,pathplanning
一、引言
自主水下载具(AutonomousUnderwaterVehicle,AUV)是一种能够在水下环境中自主完成任务的机器人。在海洋资源开发、海底地形勘测、海洋环境监测等诸多领域中，自主水下载具已经被广泛应用。在AUV的自主导航中，该技术能够实现机器人在没有外部干预的情况下实现自主感知环境、自主规划路线、自主跟踪目标等任务，降低了对人工干预的依赖性，提高了AUV的自主能力[1]。本文以感知驱动的AUV自主导航技术为研究对象，对其原理进行探讨，并结合实际应用，剖析其优缺点。
二、感知驱动的AUV自主导航算法原理
传统AUV自主导航算法的实现需要结合多种传感器和算法，并需要对环境进行较为精细的建模，才能实现AUV的自主导航。然而，众所周知的是，环境是一个非线性、动态的系统，在这种复杂的环境中，很难进行精确的建模。因此，在AUV自主导航算法中，传感器的正确性及其显示数据的可靠性是非常重要的。为此，感知驱动的AUV自主导航算法在实现上也发挥了其巨大的优势。感知驱动的AUV自主导航算法原理比传统方法更加简洁。其首要目标是对机器人周围的环境进行精准感知，即掌握环境的一些基本特征，之后是利用其干扰和特征信息进行实时环境建模，对环境进行自主规划并进行导航。
实现感知驱动的AUV自主导航算法的关键技术为环境感知与路径规划。
1.环境感知
AUV具有的传感器涵盖了水声、光学、磁场等多个领域。将这些传感器捆绑在一起，可以在水下环境中对机器人周围的环境进行感知。结合计算机视觉技术，可以将AUV周围环境的信息整合成一个环境地图。然后，利用操作系统建立环境模型，提高AUV感知环境的准确性和可靠性。建立好了环境地图，AUV就能够从地图中分析环境，了解目标的位置和机械臂活动范围，选择合适的方案进行控制，从而完成实际任务[2]。
2.路径规划
AUV在感知到周围环境的基础上，还需要对路径进行规划。基于环境数据，AUV可以采用计算机算法进行路径规划，沿着规划好的路径实现自主导航。路径规划涉及到众多算法，其中，基于深度放大学习的路径规划方法被广泛使用。具体方法为：首先，利用深度学习技术对AUV所在的环境进行感知，提取其中有意义的信息，并将其输出作为路径规划网络的输入。然后，通过路径规划网络计算出一个最优的路径，其最终目的就是让AUV尽可能地到达目标点，并避免与障碍物发生碰撞[3]。
三、感知驱动的AUV自主导航算法应用
感知驱动的AUV自主导航算法已经广泛应用于海洋资源开发，海底地形勘测，海洋环境监测等领域。
在海洋资源开发领域，感知驱动的AUV自主导航算法可用于水下管线勘探，也可以用于水下油气钻探。AUV感知环境数据和进行路径规划后，可以根据管线的形状，利用机械臂形成精准抓取，从而避免了人工操控的复杂性和不确定性。此外，AUV还能够监测水体中的温度、