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基于人工势场法的AUV避障算法研究综述

汇报人：

2024-01-21

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目录

引言

人工势场法基本原理

基于人工势场法的AUV避障算法设计

实验仿真与结果分析

基于人工势场法的AUV避障算法改进探讨

总结与展望

CHAPTER

01

引言

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2

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水下机器人（AUV）在海洋资源勘探、水下考古、水下救援等领域具有广泛应用前景。

AUV在复杂水下环境中的自主导航和避障是其核心技术之一，对于提高AUV的智能化水平和任务执行能力具有重要意义。

人工势场法作为一种经典的避障算法，在AUV避障领域具有广泛的应用前景和研究价值。

国内研究现状

国内在AUV避障算法方面取得了一定的研究成果，但相对于国际先进水平仍存在一定差距。目前，国内研究主要集中在算法改进和实验验证方面。

国外研究现状

国外在AUV避障算法方面研究起步较早，已经形成了较为完善的理论体系，并在实际应用中取得了显著成果。近年来，国外学者主要关注于算法的实时性、鲁棒性和自适应性等方面的研究。

发展趋势

随着人工智能和计算机视觉等技术的不断发展，未来AUV避障算法将更加注重多传感器信息融合、深度学习等技术的应用，以提高算法的感知能力和决策水平。

主要内容：本文首先对人工势场法的基本原理和数学模型进行介绍；然后分析传统人工势场法存在的问题，并提出相应的改进策略；接着详细介绍基于改进人工势场法的AUV避障算法设计和实现过程；最后通过仿真实验和实物实验验证算法的有效性和优越性。

结构安排：本文共分为五个部分，第一部分为引言，介绍研究背景和意义、国内外研究现状及发展趋势以及本文主要内容和结构安排；第二部分为人工势场法基本原理，介绍人工势场法的数学模型和基本原理；第三部分为传统人工势场法存在的问题分析，分析传统人工势场法存在的问题和局限性；第四部分为基于改进人工势场法的AUV避障算法设计与实现，详细介绍改进策略、算法设计和实现过程；第五部分为实验结果与分析，通过仿真实验和实物实验验证算法的有效性和优越性，并给出实验数据和分析结果。

CHAPTER

02

人工势场法基本原理

引力场建模

通常采用与目标位置距离相关的函数来表示引力场，距离目标越远，引力越大。

斥力场建模

斥力场与障碍物形状、大小和距离有关，通常障碍物附近斥力较大，远离障碍物则斥力减小。

势场叠加

引力场和斥力场叠加形成机器人的总势场，机器人沿着总势场下降的方向运动。

合力计算

根据引力场和斥力场的数学模型，计算机器人在当前位置所受的合力。

运动控制

根据合力大小和方向，控制AUV（自主水下航行器）的加速度、速度和方向等运动参数。

避障策略

当AUV检测到障碍物时，斥力场将产生较大的斥力，使AUV改变运动方向以避开障碍物。同时，引力场将引导AUV向目标位置运动。通过不断调整引力场和斥力场的参数，可以实现AUV在不同环境下的避障和路径规划。

01

02

03

CHAPTER

03

基于人工势场法的AUV避障算法设计

数据预处理

对传感器采集的原始数据进行滤波、降噪等预处理操作，以提高数据的准确性和可靠性。

特征提取与表示

从预处理后的数据中提取出与避障相关的特征，如障碍物距离、形状、速度等，并以合适的形式进行表示。

传感器选择与配置

根据AUV的特性和应用需求，选择合适的传感器类型，如声纳、激光雷达等，并进行适当的配置以获取环境信息。

介绍人工势场法的基本原理，包括引力场和斥力场的构建以及势场函数的设计。

人工势场法原理

避障策略设计

实时性与鲁棒性考虑

基于人工势场法，设计合适的避障策略，如根据势场函数值的大小和方向来决策AUV的运动方向和速度。

针对AUV避障的实时性和鲁棒性要求，对算法进行优化和改进，如采用动态窗口法进行局部路径规划等。

针对算法在仿真实验中暴露出的问题和不足，提出相应的优化策略和改进措施，如改进势场函数设计、引入机器学习等方法提高算法的适应性和智能性。

算法优化策略

设计合理的仿真实验方案，包括实验场景设置、对比算法选择等，以评估算法的避障性能。

仿真实验设计

根据仿真实验结果，对算法的避障成功率、路径长度、时间消耗等性能指标进行评估和分析。

性能指标评估

CHAPTER

04

实验仿真与结果分析

静态障碍物避障

在静态障碍物场景中，我们测试了AUV在不同初始位置和速度下的避障效果。实验结果表明，基于人工势场法的AUV避障算法能够有效地规划出安全路径，使AUV成功避开障碍物。

动态障碍物避障

在动态障碍物场景中，我们模拟了障碍物的移动，并测试了AUV的实时避障能力。实验结果表明，该算法能够根据障碍物的动态变化实时调整AUV的运动轨迹，实现动态避障。

复杂环境下的避障

在复杂水下环境中，如存在多个障碍物、水流干扰等情况下，我们验证了算法的鲁棒性和适应性。实验结果表明，该算法能够在复杂环境