论文部分内容阅读
本文是结合预研项目水下机器人的研制工作进行的。本文论述了水下机器人运动规划系统国内外的研究动念和研究意义。在分析水下机器人本身的非线性性以及所处环境的不确定性的特点的基础上，提出适用于本课题研究的水下机器人的运动规划系统，仿真实验表明该系统使得机器人拥有更高的智能。 针对水下机器人局部路径规划问题，设计了基于模糊控制规则的水下机器人实时运动规划系统，该系统能解决复杂环境下的运动规划问题，仿真实验验证了所提方法的有效性。 考虑模糊规划系统是依赖于操作者的经验及知识，模糊规则可能存在着不足，因此设计基于再励学习的模糊小脑模型神经网络系统应用于水下机器人实时运动规划，该系统不仅可学习和掌握操作者的经验及知识，又可以根据特定的环境实时地调整水下机器人的模糊规划策略。 针对水下机器人作业区域路径规划问题，设计了基于传感器的单元分解法，提出应用模糊控制策略实现对目标的探测。该方法实现了对水下机器人作业区域的完全覆盖式路径规划，并可准确地描绘出了作业区域的环境信息。仿真实验验证了所提方法的有效性。