多海洋机器人协同避碰行为研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 吴函 |
| 答辩日期 | 2021-05-21 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 徐红丽 |
| 关键词 | 海洋机器人 局部感知 协同避碰 多机器人 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 控制理论与控制工程 |
| 其他题名 | Research on Collaborative Collision Avoidance of Multiple Marine Robots |
| 英文摘要 | 在海洋机器人应用时，常以水深作为其中一项重要指标，并将水下0-5米的范围称为近水面区域，近水面区域作为水下与水上交接的重要区域，无论是出入深水时对机器人进行位置调整，还是对水面物体进行监测，都需要在近水面区域进行作业，而近水面的机器人应用尚存在诸多问题需要解决，例如近水面强波浪干扰降低了机器人的控制精度、浪涌引发的自由液面水动力问题、水面波光造成图像亮度不均衡问题、水下的物体会出现倒影的问题、近水面区域水声不易通信问题、障碍物影响机器人航行问题等，由于其中障碍问题最为重要。发生碰撞极易造成设备损坏，无法完成预定任务的同时还造成大量财产损失，因此需要优先解决其中影响障碍物感知的倒影问题以及面对不同障碍时如何安全进行避碰的控制算法问题。本文的多海洋机器人协同避碰行为主要是基于视觉方式的局部感知与局部通信展开研究。不使用水声方式感知障碍或互相通信有以下几点原因：第一水声在近水面的表现不佳，一般水声通信要求机器人在较深的位置进行作业，或是在一端水声设备放置于近水面，另一端水声设备放置于较深的位置时才能保持较好的通信效果。第二水声在海洋中无法保持其隐蔽性，在很多海洋应用场景中，都要求机器人不能使用水声设备，防止信息泄露。第三在无中央控制器的群集系统中，水声较难满足大规模机器人的通信需求。因此本文基于视觉方式进行局部感知与通信更符合这种近水面应用场景，并有很大的发展与应用空间。对于上述情况下的多海洋机器人群集系统，分布式决策是这种系统的主要特征，因此，这种群集系统的协同避碰控制可以先对每个机器人的运动模型进行假设，然后根据个体的运动模型和障碍的大小不同去设计具体的群体协同避障控制方法。在这种协同避碰方法中每个机器人都是根据相邻机器人的行为进行相应的动作，使未检测到障碍的机器人也能跟随其他检测到障碍的机器人一同完成避障，从而使群体协同避碰算法的避障效率达到“1+1>2”的效果。具体研究内容如下：（1）视觉感知障碍。机器人在近水面需要避碰的对象主要分两类，一类是海面上的漂浮物，另一类是在近水面区域航行的同类型机器人。因此这一部分研究内容将使用YOLOv3算法对两类不同的避碰对象进行识别，然后针对倒影影响识别精度的问题，提出一种平滑化区域填充方法提高了视觉方式识别机器人的准确率。（2）类似浮球或者机器人这种小型障碍情况下，基于局部感知的多机器人协同避碰方法。在协同避碰方法中，所有机器人都不具备全局感知障碍物的能力，只有在障碍物附近时，才能使用局部感知能力获得障碍信息，由于机器人群避开小型障碍的时候局部感知依旧能使群内个体保持连通，因此可以为所有机器人设置目标点引导机器人群的整体航向，然后综合考虑自己航向和目标点位置还有障碍的位置分情况调整智能体的避障行为，解决了多个障碍影响之下可能无法避开障碍的问题。（3）类似大型船这种大型障碍情况下，基于局部感知的多机器人分群避碰方法。若有大型船只或类似大型障碍物停留在航线中时，整个机器人群很可能会因为避碰行为发生分裂，分裂之后的子群规模差距悬殊，局部感知方式无法连通两个分裂后的子群，子群中机器人数量太少也无法继续执行任务，针对这种情况，本文提出一种融合拓扑交互与信息耦合方式的分群避障方法，不仅提高了机器人群集组群和分群的速度，还提升群集等规模分裂的几率。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 80页 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28946]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_海洋信息技术装备中心 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 吴函. 多海洋机器人协同避碰行为研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2021. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。