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气垫船编队下的避碰关键技术研究
| 论文题名： | 气垫船编队下的避碰关键技术研究 |
| 关键词： | 全垫升气垫船;编队航行;避碰策略;循环神经网络 |
| 摘要： | 全垫升气垫船是一种船体靠气垫支撑，在航行过程中完全脱离水面（地面）的高性能船舶，具有高速性、两栖性等诸多优点，在军事和民用方面得到了广泛的应用。而气垫船通常需要执行一些危险的救援任务等，这使得气垫船会处于复杂的环境中，所以对气垫船采取避碰策略十分重要。同时，在救援等执行任务过程中通常需要多个气垫船协同完成，这就需要对气垫船进行编队航行来保证。目前，智能算法越来越多的应用到智能驾驶领域，基于人工智能算法的动态规划和避碰已经达到实际应用水平。本文提出气垫船在航行过程中尽可能通过改变航速来躲避障碍物的关键技术，采用循环神经网络（RNN）对气垫船动态避碰进行研究，并完成对气垫船在复杂环境中的避碰和编队。 首先，对气垫船采用模块化建模思想，根据某型气垫船的水动力和空气动力等实验数据和其他模块所需参数，对气垫船空气动力、水动力和舵力等模块进行建模，然后将各模块同方向的力和力矩进行合成，最终建立气垫船四自由度运动数学模型，并对模型性能进行仿真验证。 其次，构建障碍物的环境模型，计算障碍物可视点，并采用蚁群算法对气垫船全局避碰进行研究，并在蚁群算法的基础上进行改进，即基于信息素扩散的蚁群算法，保证达规划到最优结果，对优化结果进行仿真验证。 再次，描述气垫船在静态和动态障碍物下的避碰过程，采用传感器对其探测范围内的静态和动态障碍物下的数据进行收集，并分别对两种避碰策略进行仿真。同时，介绍了RNN的基本原理以及网络传播过程。最后，对传感器采集的数据进行稀疏和归一化处理，将数据用于RNN的训练。将气垫船在航行过程中收集到的局部障碍物数据输入到训练好的网络，得到气垫船在静态和动态障碍物下的避碰仿真结果和航行过程中的必要参数信息。 最后，针对气垫船在复杂障碍物的环境下，在基于RNN动态避碰原理基础上对多个气垫船编队进行研究。采用领导-跟随编队控制方法对气垫船在多障碍物环境下避碰和编队进行研究。采用控制算法对编队的控制律进行实现。并通过仿真验证编队方法的有效性。 本文分别采用基于信息素扩散的蚁群算法和RNN对静态和动态障碍物下气垫船避碰进行研究。在气垫船运动数学模型的基础上研究其在复杂障碍物环境下的编队，从而得到一定的仿真结果。 |
| 作者： | 张放 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 王元慧 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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