基于人工矢量場(chǎng)的AUV自主回收路徑規(guī)劃

薛 源, 嚴(yán)衛(wèi)生, 高 劍, 施淑偉

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基于人工矢量場(chǎng)的AUV自主回收路徑規(guī)劃

薛 源, 嚴(yán)衛(wèi)生, 高 劍, 施淑偉

(西北工業(yè)大學(xué) 航海學(xué)院, 陜西 西安, 710072)

針對(duì)自主水下航行器(AUV)水下自主回收過(guò)程中的路徑規(guī)劃問(wèn)題, 采用人工矢量場(chǎng)法規(guī)劃回收路徑。將回收過(guò)程劃分為回塢導(dǎo)引階段和入塢階段, 其中回塢導(dǎo)引階段以入塢預(yù)備點(diǎn)為目標(biāo)點(diǎn), 使用傳統(tǒng)的人工矢量場(chǎng)法為AUV規(guī)劃出一條無(wú)障礙路徑; 而入塢階段則采用模糊變系數(shù)矢量場(chǎng)法, 定義回收入口處的3個(gè)虛擬目標(biāo)點(diǎn), 將AUV到回收中軸線的距離作為輸入, 通過(guò)模糊規(guī)則調(diào)整虛擬目標(biāo)點(diǎn)的引力系數(shù), 使人工引力場(chǎng)的梯度方向指向回收入口, AUV沿光滑的入塢路徑以期望的姿態(tài)駛進(jìn)回收入口。仿真結(jié)果證明了該路徑規(guī)劃方法的有效性。

自主水下航行器；自主回收；路徑規(guī)劃；人工矢量場(chǎng)；引力系數(shù)

0 引言

自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)在國(guó)土防衛(wèi)、海洋考察等各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用。受到自身體積的限制, AUV所能攜帶的能源有限, 這使得AUV無(wú)法執(zhí)行長(zhǎng)時(shí)間或遠(yuǎn)航程的任務(wù)。若能充分利用AUV的自主控制能力, 通過(guò)特定的回收機(jī)構(gòu)對(duì)AUV進(jìn)行自主回收, 實(shí)現(xiàn)AUV的自主能源補(bǔ)給、任務(wù)再規(guī)劃等, 從而有效提高續(xù)航能力、增加任務(wù)的多樣性, 且可大大降低任務(wù)成本。

路徑規(guī)劃是AUV自主回收的關(guān)鍵技術(shù)之一, 自上世紀(jì)90年代以來(lái), 得到了研究人員的廣泛重視。其中, Park等人[1]利用安裝在AUV上的電荷耦合器件來(lái)捕捉分布在回收入口邊緣的若干光源, 估計(jì)回收平臺(tái)入口的準(zhǔn)確位置, 采用視覺(jué)導(dǎo)引方法進(jìn)行AUV回收的路徑規(guī)劃。Feezor等人[2]則采用電磁導(dǎo)引方法, 回收平臺(tái)上安裝有電磁場(chǎng)發(fā)生器, AUV通過(guò)感應(yīng)線圈感應(yīng)回收平臺(tái)磁場(chǎng), 從而進(jìn)行AUV的回收路徑規(guī)劃。Batista 等人[3]利用超短基線水聲定位系統(tǒng)直接測(cè)量的到達(dá)時(shí)間差計(jì)算期望的AUV回塢過(guò)程的航向和姿態(tài)。

上述研究中, 存在著作用距離短、環(huán)境要求苛刻、數(shù)據(jù)計(jì)算量大、控制精度差等缺點(diǎn), 而在水聲定位的基礎(chǔ)上, 采用人工矢量場(chǎng)法進(jìn)行回收路徑規(guī)劃可有效克服這些缺點(diǎn)。

本文將AUV自主回收過(guò)程分成回塢導(dǎo)引階段和入塢階段[5-6], 在回塢導(dǎo)引階段采用傳統(tǒng)的人工矢量場(chǎng)法, 引導(dǎo)AUV到達(dá)入塢預(yù)備點(diǎn), 在入塢階段則采用模糊變引力系數(shù)的人工矢量場(chǎng)法, 使AUV以光滑軌跡進(jìn)入回收口, 最后采用仿真方法對(duì)回收路徑規(guī)劃算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

1 問(wèn)題描述

將AUV自主回收過(guò)程的路徑規(guī)劃分成回塢導(dǎo)引階段和入塢階段, 以回收平臺(tái)前方的某一位置為入塢預(yù)備點(diǎn), 從AUV開(kāi)始自主回收時(shí)的位置到入塢預(yù)備點(diǎn)為回塢導(dǎo)引階段, 從入塢預(yù)備點(diǎn)開(kāi)始到進(jìn)入回收口為入塢階段,回收平臺(tái)的中心線定義為中軸線, 如圖1所示。

圖1 AUV自主回收示意圖

Fig 1 Schematic of autonomous recovery of AUV

回塢導(dǎo)引階段的路徑規(guī)劃目標(biāo)是, 保證AUV能夠安全的避開(kāi)障礙物, 到達(dá)入塢預(yù)備點(diǎn), 這與傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃目標(biāo)是一致的。入塢階段的路徑規(guī)劃目標(biāo)是, 使AUV能夠以期望的航向姿態(tài)沿中軸線進(jìn)入回收平臺(tái)。

為保證入塢路徑的平滑性, 入塢預(yù)備點(diǎn)位置的選擇應(yīng)遵循以下原則:

1) 與回收平臺(tái)之間無(wú)障礙物;

2) 與回收平臺(tái)之間的連線和中軸線的夾角不宜過(guò)大;

3) 與回收平臺(tái)之間的距離不宜過(guò)近, 應(yīng)該有足夠的空間調(diào)整航向。

2 回塢導(dǎo)引階段的路徑規(guī)劃

采用人工矢量場(chǎng)法為AUV規(guī)劃一條從回塢起始點(diǎn)到入塢預(yù)備點(diǎn)的無(wú)碰路徑, 保證AUV的航行安全。人工矢量場(chǎng)方法假設(shè)障礙物產(chǎn)生斥力場(chǎng), 目標(biāo)產(chǎn)生引力場(chǎng), AUV在運(yùn)動(dòng)空間中的運(yùn)動(dòng)沿其受到引力和斥力的合力方向, 從而向入塢預(yù)備點(diǎn)位置運(yùn)動(dòng)。這里采用文獻(xiàn)[4]中定義的勢(shì)場(chǎng)函數(shù)。

與之對(duì)應(yīng)的吸引力為

人工斥力勢(shì)函數(shù)為

相應(yīng)的斥力可表示為

其中

3 基于模糊變系數(shù)矢量場(chǎng)的入塢路徑規(guī)劃

采用人工矢量場(chǎng)法進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí), 只有目標(biāo)相對(duì)于AUV的方位信息, 因此只能判斷回收平臺(tái)的位置, 而無(wú)法判斷入口方向, 因而無(wú)法完成AUV入塢階段的路徑規(guī)劃。

圖2 AUV在3個(gè)虛擬引力勢(shì)場(chǎng)下的受力示意圖

由圖2可以看出, 3個(gè)虛擬吸引點(diǎn)分別對(duì)AUV產(chǎn)生引力, AUV在合力的作用下向回收入口運(yùn)動(dòng)。通過(guò)改變3個(gè)虛擬吸引點(diǎn)產(chǎn)生作用力的大小調(diào)整合力的方向, 從而控制AUV的航向, 使其最終能夠沿著中軸線進(jìn)入回收平臺(tái)。

圖3 入塢階段示意圖

AUV受到的虛擬引力可寫為

圖4 輸入變量D的隸屬度函數(shù)

圖5 輸出變量l1,l2和l3的隸屬度函數(shù)

4 仿真結(jié)果與分析

圖6 基于人工矢量場(chǎng)法規(guī)劃出的AUV自主回收路徑

由圖6可以看出, 傳統(tǒng)人工矢量場(chǎng)法在回塢導(dǎo)引階段能夠?yàn)锳UV規(guī)劃一條合理的避障路徑, 保證了AUV的航行安全; 而在入塢階段, 變系數(shù)矢量場(chǎng)法則通過(guò)模糊控制規(guī)則調(diào)整3個(gè)虛擬點(diǎn)的引力系數(shù), 能夠規(guī)劃出一條光滑的入塢路徑, 使AUV以最佳航向角沿中軸線進(jìn)入回收平臺(tái)。

5 結(jié)束語(yǔ)

采用人工矢量場(chǎng)法對(duì)AUV自主回收路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了研究, 將整個(gè)回收過(guò)程分為回塢導(dǎo)引階段和入塢階段, 分別采用傳統(tǒng)人工矢量場(chǎng)法和模糊變系數(shù)矢量場(chǎng)法進(jìn)行路徑規(guī)劃。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。下一步將針對(duì)回收平臺(tái)運(yùn)動(dòng)的情況進(jìn)行回收路徑規(guī)劃問(wèn)題的研究。

[1] Park S Y, Jun B H, Lee P M, et al. Experiment on Vision Guided Docking of an Autonomous Underwater Vehicle Using One Camera[J], Oceanic Engineering, 2009, 36(1): 48-61.

[2] Feezor M D, Sorrell Y, Blankinship P R, et al. Autonomous Underwater Vehicle Homing/Docking via Electromagnetic Guidance[J]. Oceanic Engineering, 2001, 26(4): 515-521.

[3] Batista P, Silvestre C, Oliveira P. A Sensor-Based Controller for Homing of Underactuated AUVs[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2009, 25(3): 701-716.

[4] 王會(huì)麗, 傅衛(wèi)平.基于改進(jìn)的勢(shì)場(chǎng)函數(shù)的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃[J]. 機(jī)床與液壓, 2002, (6): 67-71.

Wang Hui-li, Fu Wei-ping， Fang Zong-de, et al. A Path Plann Method for Mobile Robot Based on Improved Potential Field Function[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2002, (6): 67-71.

[5] Jantapremjit P, Wilson P A. Guidance-Control Based Path Following for Homing and Docking using an Autonomous Underwater Vehicle[C]//IEEE, 2008.

[6] Jantapremjit P, Wilson P A. Control and Guidance for Homing and Docking Tasks using an Autonomous Underwater Vehicle[C]//The 2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2007: 3672-3677.

A Path Planning Method Based on Artificial Vector Field for Autonomous Recovery of AUV

XUE Yuan, YAN Wei-sheng, GAO Jian, SHI Shu-wei

(College of Marine Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072，China)

To solve the path planning problem of autonomous underwater vehicle (AUV) in the process of underwater autonomous recovery, an artificial vector field method is adopted. The whole autonomous recovery process is divided into the homing guidance stage and the docking stage. In the homing guidance stage, the preparatory point for docking is taken as the goal, and an obstacle-free path is planned for AUV by the artificial vector field method. In the docking stage, the three virtual goal points at the recovery entrance of the dock are defined with a fuzzy variable-coefficient vector field method. Taking the distance between dock axis and AUV as the input, the coefficients of vector field are adjusted by a fuzzy control method, and the gradient direction of artificial attraction force field is pointed to the entrance of dock by calculating the attraction force coefficients of the virtual target points by fuzzy rules. Hence, AUV can dock into the recovery entrance along the smooth path in the desired posture. Simulation results verify the effectiveness of the presented method.

autonomous underwater vehicle(AUV); autonomous recovery; path planning; artificial vector field; attraction force coefficient

TP242.3;TJ6

A

1673-1948(2011)02-0104-03

2010-10-27;

2010-11-29.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助(50909082).

薛源(1986-), 男, 在讀碩士, 主要研究方向?yàn)樗潞叫衅骺刂婆c仿真.

(責(zé)任編輯: 楊力軍)