CN119026512B 一种水下机器人的布放回收方法 （广州航海学院）

本公开涉及一种水下机器人的布放回收方定洋流和潮汐对水下机器人的路径规划的影响程度以及确定洋流和潮汐对水下机器人的推进垂直剖面变化情况；根据获取的洋流的方向数2获取洋流的方向数据、速度数据和潮汐的周期变化数据，分析不判断为有利洋流，控制水下机器人的压载舱实时监测洋流的方向数据、速度数据和潮汐的周期变化根据水下机器人的电池容量、预估任务时长参数，通过能量通过多普勒流速剖面仪对目标海域的洋流进行实时监测，获得3度涨落情况与流速剖面仪测得的流速变化进行关联分析获得潮汐和洋流之间的相互作用同深度层的平均流速和方向并绘制流速随深度变化的垂直根据声学多普勒流速计的测量结果，计算目标海域内的洋流速度浮心位置的目的是使水下机器人在静水中达到平衡状态，并减小动态运动时的耦合影响，4获取水下机器人的布放任务点和回收点坐标，根据两点间的欧氏5过大量的海试实验来验证其有效性和可靠性。只有在掌握了海洋动力环境特征的基础上，[0008]判断为有利洋流，通过自回归移动平均模型预测未来一段时间内的流速变化趋[0009]判断为不利洋流，通过模糊控制算法调整水下机器人的浮力和推进系统功率输6汐高度涨落情况与流速剖面仪测得的流速变化进行关联分析获得潮汐和洋流之间的相互个潮周期内高潮位和低潮位的差值确定潮汐变化的幅度和不确定性；综合分析流速剖面、7[0024]获取水下机器人的布放任务点和回收点坐标，根据两点8对预处理后的历史洋流和潮汐数据进行频谱分析，通过选取合适的时间窗口和频率分辨[0033]示例性的，在能量预算估计中,采用了基于长短期率等参数作为输入,以实际能量消耗值作为输出,构建了一个三层LSTM网络。在训练过程9化技术,最终在测试集上达到了90%以上的预测准采用了改进的Cooley_TukeyFFT算法。通过对数据进行分段处理,选取了128个采样点作为减少频谱泄漏的影响。通过分析频域结果中的幅值和相位信息,提取了主导频率、平均流程联立,形成了一个混合整数非线性规划问题。采用了改进的非支配排序遗传算法(NSGA_了一个基于模糊PID的控制器。以航向偏差和角速度偏差作为输入,通过Mamdani推理和重量历史数据的统计分析得出的经验值。重规划时采用了基于人工势场的局部路径优化算位计获取的潮汐高度涨落情况与流速剖面仪测得的流速变化进行关联分析获得潮汐和洋不同深度层的平均流速和方向并绘制流速随深度变化的即在目标区域内选取6个代表性测点,每个测点之间的距离不小于500m,以保证数据的空间方法。交叉频谱的计算公式为Sxy(f)=X(f)Y*(f),其中X(f)和Y(f)分别为潮位和流[0039]多普勒流速剖面仪通过声波在水中传播的多普勒效应测比即为椭圆率。可以通过对潮流矢量进行主成分分析或最小二乘拟合来估计潮汐椭圆参[0048]示例性的，在实际应用中,采用工作频率为600阶巴特沃斯低通滤波器对原始流速数据进行预处理,截止频率设置为1/30Hz,去除高频噪策略方面,以10°和0.5m/s分别作为航向夹角和洋流速度的拖曳水池中开展阻力试验,通过测量不同航速(0.5~3m/s)下的牵引力,得到了机器人的阻进行了数值模拟,得到了不同前进系数下的推力系数和扭矩系数曲线,并验证了模型的网参数,构建了SVM回归模型,并采用网格搜索和交叉验证方法优化了模型的超参数,在测试预测和控制步长分别为10步和5步。通过PID反馈控制螺旋桨转速,并用卡尔曼滤波算法对等环境要素的影响,生成了一条由15个航点构成的最优路径,并根据洋流和潮汐的显著性年盛行东北向洋流,平均流速为0.8m/s,背景场与实测数据的吻合度达到90%以上。利用20s,控制时域为5s,通过求解二次型目标函数,得到未来5s内螺旋桨转速和舵角的最优控调整量的模糊控制规则表。控制规则采用IF_THEN形式，隶属度函数采用三角形或梯形形大于滑翔机标称航速1节的20%,即0.2节(0.1m/s),且持续时间超过滑翔机续航时间6小时0.5m/s)和方向(0_180°),输出变量为浮力调整百分比(_20%_20%),采用三角形隶属度函态变量为洋流速度和方向,观测变量为ADCP输出,采用常加速度模型,状态转移矩阵为[1,Δt;0,1],观测矩阵为[1,0;0,1],初始状态协方差矩阵对角线元素为1,观测噪声协方差矩速度与航向角偏差的加权和最小,约束条件为状态变量范围、控制变量范围和滑翔机动力法优化浮力调整量和螺旋桨转速,染色体长度为10,交叉概率0.8,变异概率0.1,迭代50次,Ua(x,y)=0.5Ka[(x_xt)^2+(y_yt)^2],斥力势场函数为：Ur(x,y)=0.5Kr(1/ρ_1/ρ0)^2,式势场法的权重Wapf(0_1)和反馈控制律的权重Wfb(0_1),Wapf+Wf[0071]获取水下机器人的布放任务点和回收点坐标，根据两点覆盖面积约2000平方公里,垂直方向设置20层,最大深度达到海底。ADCP的工作频率为汐力的影响,基于Navier_Stokes方程和k_ε湍流模型,采用有限体积法进行数值求解,在h(n)为当前节点到目标点的欧式距离与流速比值,每10分钟更新一次洋流数据。当顺向洋(_x^2/σ^2)作为引力势场函数,Urep(x)=Krepe^(_1/x)作为斥力势场函数,合力势场函数为U(x)=Uatt(x)+ΣUre