【摘 要】
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随着海洋工程事业的大力发展,自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）越来越引起人们的重视。在海底地形测绘、资源勘探以及海洋防卫等领域都存在着AUV的身影,其原因在于AUV具有灵活、运动范围广等特点。但是海洋环境极其复杂,存在着海沟、海底陡坡以及岛屿等不确定性的障碍物,因此AUV在执行航行任务的过程中也存在着巨大的风险。针对水下未知环境中的AUV自主避障问
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随着海洋工程事业的大力发展,自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）越来越引起人们的重视。在海底地形测绘、资源勘探以及海洋防卫等领域都存在着AUV的身影,其原因在于AUV具有灵活、运动范围广等特点。但是海洋环境极其复杂,存在着海沟、海底陡坡以及岛屿等不确定性的障碍物,因此AUV在执行航行任务的过程中也存在着巨大的风险。针对水下未知环境中的AUV自主避障问题,本文提出一种模糊神经网络避障方法。将该方法应用于AUV的自主避障控制中,使AUV既具有逻辑推理能力,又具有自学习能力。将AUV避障传感器探测到的障碍物信息输入到模糊神经网络中,输出AUV的航向角、俯仰角和速度的调节量,从而实现AUV在水下环境中根据已有的经验完成自主避障。本文主要目的是通过建立AUV的模糊神经网络避障算法,进而减小AUV在水下航行的危险,提高AUV水下航行的自主性,使AUV趋于智能化发展。本文的主要研究内容如下:（1）建立了AUV在水下空间中的避障模型。根据鱼雷和潜艇成熟的模型对AUV在水下空间的运动进行了分析。建立了AUV在水下三维空间中的运动学方程和动力学方程,并对AUV所受的流体动力学进行了计算,最终得出AUV在避障控制中的关键控制因素,即影响AUV做水平面回转运动和垂直面潜伏运动的因素。（2）根据得出的影响AUV避障运动的因素,对AUV的避障行为进行了规划并且建立了模糊神经网络避障控制算法。通过分析水下不同障碍物的形式,确定出AUV在水下避障时的行为。通过分析AUV的动态避障过程,得到AUV在避障运动中的控制策略。最终根据以上分析建立了模糊规则库,并设计了模糊神经网络结构,并且对神经网络进行了训练。（3）最终对模糊神经网络避障控制算法进行了仿真验证。在水平面内设置简单和复杂两种类型障碍物对算法进行验证,在垂直面内通过模拟AUV定高航行时遇到的典型障碍物环境对算法进行了验证,最终在三维复杂环境中对算法进行验证。多个仿真结果验证了模糊神经网络避障算法的可行性。
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