3。4。1  仿真实验平台及简介 18

3。4。2  无障碍物情况下围捕 18

3。4。3  静态障碍物情况下围捕 21

3。4。4  动态障碍物情况下围捕 23

4  海流环境中的目标围捕 25

4。1  常值海流对AUV的影响及解决办法 25

4。1。1  常值海流对AUV围捕的影响 25

4。1。2  解决海流影响的办法 26

4。2  常值海流影响下的多AUV围捕仿真 26

总结与展望 29

参考文献 30

致  谢 33

1 绪论

1。1研究背景源C于H优J尔W论R文M网WwW.youeRw.com 原文+QQ752-018766

海洋面积广阔，有着丰富的资源，蕴藏着巨大的价值潜力等待人类的探索和开发。水下机器人是人类探索开发海洋的重要工具，有着不可替代的优势，研究和发展水下机器人将为我国新兴产业和海洋支柱产业的提升以及为我国国际竞争能力和海洋战略的打造起到重要作用[1-2]。

图1-1 水下机器人分类

水下机器人也称为无人潜水器(Unmanned Underwater Vehicle, UUV)，是一种可以进行水下活动，具有观察能力和使用工具进行水下作业的装置。水下机器人的分类如图1-1所示， 无人遥控潜水器主要有:有缆遥控潜水器水下机器人(Remotely Operated Vehicles, ROV)和无缆遥控潜水器水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)两种[3-4]。图1-2展示了AUV的基本结构。

图1-2  AUV基本构造图

美国对于AUV在军事领域的应用做了大量的研究实验[5]，如SHARV和DARPA以及大型UUV等[6]；德国的“Deep C” 如图1-3所示；沈阳自动化研究所推出了我国首台深海6000米级别的自主水下机器人“CR-01”号，此外，我国近些年来还研制成功了“潜龙一号” （如图1-4）等等，国内外相关科研机构都花费巨大财力和人力进行了研究和试验。

      图1-3德国的Deep C                       图1-4“潜龙一号”

多AUV系统的构建设想是在上世纪90年代初期的时候提出的，最初只是为了提升AUV的水下工作效率，发展到如今各个领域都有研究，诸如路径规划[7-9]，合作搜索[10-12]，避障[13]，编队控制[14-15]，覆盖控制[16]，任务分配[17]，实时合作围捕[18]等。

近些年来多AUV系统研究飞速发展，例如Bluefin机器人技术公司提出了一种有三台不一样的AUV构成的“分布式侦查和探测的协作自主性”系统的研究开发，用于水雷识别和水下导航等任务[19]；吴小平[20]等提出了通过蚁群算法为多AUV进行路径规划，找到了最佳全局路径的同时考虑了避障问题。

1。2 多AUV围捕控制概述来自优I尔Q论T文D网WWw.YoueRw.com 加QQ7520~18766

多AUV围捕作为多AUV系统研究的重要项目之一，其在军事领域有着重要意义。多AUV围捕通常包括3个问题：团队搜索问题、任务分配问题、围捕任务实现阶段中的路径规划问题。本文主要研究路径规划问题及团队协调性问题。路径规划问题主要是研究机器人如何能够在较短的时间内通过合作完成对目标的围捕，而团队之间良好的协调性是围捕任务成功的关键。 多水下机器人协同围捕控制算法研究(2):http://www.youerw.com/zidonghua/lunwen_201655.html