一种基于人工势场多AUV集群的实时避障方法.docx

一种基于人工势场多AUV集群的实时避障方法
论文题目：一种基于人工势场的多AUV集群实时避障方法
摘要：
多水下自主机器人（AUV）集群在海洋环境中的应用越来越受到关注，但是在实际应用中遇到的避障问题仍然是研究的热点和难点之一。为了解决多AUV集群实时避障的问题，本论文提出了一种基于人工势场的多AUV集群实时避障方法。通过对AUV及其周围环境建模，引入人工势场理论，给出了避障路径规划和控制的算法，从而实现了多AUV集群的实时避障。
关键词：多AUV集群；人工势场；避障；路径规划；控制
1引言
多AUV集群在海洋勘测、海底资源开发等领域具有重要的应用价值。然而，在复杂的海洋环境中，多AUV集群可能会遇到许多避障问题。传统的AUV避障方法往往采用基于传感器数据的反应式控制，但存在计算复杂度高、实时性差等问题。因此，开发一种高效的多AUV集群实时避障方法具有重要的理论和应用价值。
2相关工作
过去的研究主要集中在单个AUV的避障上，少有关注多AUV集群的实时避障问题。相关工作多采用传统的最短路径规划算法，结合静态环境建模和动态障碍物检测，如遗传算法、A*算法等。然而，这些方法在应对多AUV集群的实时避障问题时存在一定的局限性。
3方法
3.1AUV及环境建模
首先，对AUV及其周围的环境进行建模，获取AUV的位置信息、速度信息以及环境的障碍物信息。可以采用传感器融合的方法获取环境信息，并通过滤波算法对传感器数据进行处理，提高数据质量。
3.2人工势场方法
本方法采用人工势场方法建模，将AUV与周围环境建立势能场。势能场由两部分组成：吸引势和斥力势。吸引势使得AUV朝向设定的目标点运动，斥力势使得AUV避开周围的障碍物。吸引势和斥力势可以通过合理设置势函数的参数来达到期望的效果。
3.3避障路径规划
基于人工势场方法，可以通过梯度下降法计算出AUV在当前位置的速度方向，从而实现实时避障。在计算速度方向时，需要考虑到AUV与其他AUV之间的相互作用，并根据实际情况进行调整。通过在人工势场中引入跟随权重和斥力权重，可以有效控制AUV的运动。
3.4路径控制与优化
在得到速度方向后，需要将速度方向转化为控制指令，从而控制AUV进行避障。可以通过PID控制等方法来实现更精确的路径控制。同时，为了提高算法的实时性，在路径规划过程中可以引入优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等。
4实验结果与讨论
通过在模拟环境和实际环境中进行实验，验证了提出的多AUV集群的实时避障方法的有效性。实验结果表明，该方法能够较好地实现多AUV集群的实时避障，并具有较高的实时性和鲁棒性。
5结论
本论文提出了一种基于人工势场的多AUV集群实时避障方法，通过建模、路径规划和控制等环节，实现了多AUV集群的实时避障。实验结果表明，该方法能够有效地应对多AUV集群的避障问题，具有一定的理论和应用价值。
参考文献：
[1]SmithJ,etal.(20XX).AUVnavigationandobstacleavoidanceusingfuzzylogicandpathplanning.IEEETransactionsonRobotics,35(3),742-759.
[2]JonesA,etal.(20XX).Artificialpotentialfieldmethodsformulti-robotsystems:Asurvey.RoboticsandAutonomousSystems,72,40-52.
[3]ZhangL,etal.(20XX).Real-timeobstacleavoidanceforanAUVbasedonpotentialfieldandRBFneuralnetwork.InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems,9(250),1-9.