[发明专利]一种复杂海洋环境影响下基于能耗和采样量多目标优化的UUV路径规划方法

说明书

本发明的目的在于提供一种复杂海洋环境影响下基于能耗和采样量多目标优化的UUV路径规划方法，包括以下步骤：确定UUV实际的对地航行速度以及由海洋预报系统提供的实时更新的海流信息，初始化优化算法所需的各类参数，通过空间分解建模随机产生路径控制节点，使用B‑Spline拟合生成初始路径。进入MOPSO算法迭代过程，求解出对应优化目标评价函数下的帕雷托解集。根据当前最新更新的海洋预报信息和UUV能量水平，通过FCE方法从上述解集中选解。输出最终选定解对应的路径控制节点。根据上述路径控制节点，通过B‑Spline方法拟合得到路径轨迹结果。本发明致力于生成最适用于UUV当前能耗水平和未来海洋特征变化趋势的最优路径控制节点，并通过拟合该路径节点得到最优路径轨迹。

技术领域

本发明涉及的是一种UUV远程控制方法。

背景技术

相比于传统浮标式传感器海洋信息的收集，自主水下航行器的自主性为采集任务带来了更大的灵活性和针对性。自主水下航行器包含无人水下运载器(UnmannedUnderwater Vehicle，以下简称UUV)和水下滑翔机(glider)。相对于UUV，glider没有配置自主推进装置，完全借助浮心和重心位置变化的特性和海流的作用行进，因此能够工作更长的时间。但正由于缺少了推进装置，glider的运动受限于海流，可能出现无法到达的采集区域，这给海洋信息的采集任务带来了很大的挑战。而UUV由于其自由性和可控的推进装置，可以出色地解决这类问题。然而，正是由于配备了推进系统，并为了能够执行各类复杂的任务而负载的多种传感器，UUV执行长期任务的过程中将需要消耗大量能量，因此将面临着来自船载有限能源非常严重的限制，这一限制不但影响了UUV的自主性的发挥，更直接缩短了UUV的最大续航时间。为了满足UUV的使用者们对其执行任务服役时间日益增长的需求，非常有必要将UUV航行过程中能量消耗考虑在内，并对能量消耗进行优化。同时，UUV目前执行最多的任务即对海洋某区域内各类环境信息，诸如温度、盐度、pH值等参数的采集，因而单纯地考虑优化能耗而忽略这些采集任务的需求显然使得UUV本来的使能目的本末倒置，因而对UUV的最大化实际海洋信息采样量和最小航行过程的能量消耗同时进行优化，即实现对UUV能耗和采样量多目标优化具有非常高的应用价值和研究意义。

此外，在实际的海洋环境中，海洋科学家们所关注的绝大多数海洋特征往往都存在着空间和时间上的变化，这就要求UUV能够及时根据海洋特征的变化来调整航线。与以往考虑固定特征背景UUV适应性采样的文献不同，例如UUV或glider进行适应性采样的文献，但均只使用了静态的海洋特征图作为规划背景，而忽略了海洋特征可能发生的时空变化。

发明内容

本发明的目的在于提供致力于生成最适用于UUV当前能耗水平和未来海洋特征变化趋势的最优路径控制节点，并通过拟合该路径节点得到最优路径轨迹的一种复杂海洋环境影响下基于能耗和采样量多目标优化的UUV路径规划方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明一种复杂海洋环境影响下基于能耗和采样量多目标优化的UUV路径规划方法，其特征是：

(1)确定UUV实际的对地航行速度V_g以及海洋环流速度V_c：

建立二维海洋环境下UUV航行的固定坐标系，X轴朝向地理位置的正北方向，Y轴朝向地理位置的正东方向，V表示UUV对水船速，V_c表示海洋环流速度，V_g表示UUV对地航行速度，ψ,ψ_c,ψ_g分别表示对水船速、海流速度、对地实际船速与正北方向的夹角，此时有，

V_gy＝|V|sinψ+|V_c|sinψ_c

V_gx＝|V|cosψ+|V_c|cosψ_c