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自然能驱动无人艇的能源最优路径规划方法研究
| 论文题名： | 自然能驱动无人艇的能源最优路径规划方法研究 |
| 关键词： | 无人艇;自然能驱动;路径规划;节能性能 |
| 摘要： | 自然能驱动无人艇是一种新型、长航时水面无人航行器，其不仅能够实时监测海洋环境信息，而且能够捕获太阳能、风能等自然能源，相较于常规无人艇具有更高的续航力。路径规划作为自然能驱动无人艇研究中的核心问题，直接影响着续航能力的高低。因此，开展自然能驱动无人艇能源最优路径规划方法研究具有重要的意义。本论文以“驭浪者”号自然能驱动无人艇为研究对象，考虑海流、海风等海洋环境对能源消耗的影响以及航行过程中能够捕获的风能和太阳能等自然能源，研究一种能源最优的路径规划方法。主要研究内容如下: 介绍“驭浪者”号自然能驱动无人艇的能源系统，从硬件角度分析自然能驱动无人艇能源消耗和捕获的主要来源，确定能源最优路径规划的优化目标;将自然能驱动无人艇的能源最优路径规划问题，划分为能源最优全局路径规划方法研究与节能局部路径规划方法研究，并介绍常见的全局路径规划算法与局部路径规划算法。 针对自然能驱动无人艇的能源消耗问题，分析海流、海风等海洋环境因素对自然能驱动无人艇能源消耗的影响，建立能源消耗模型;针对自然能驱动无人艇的自然能捕获问题，分析海风、太阳辐射和大气云层等海洋环境因素对自然能驱动无人艇自然能捕获的影响，建立自然能捕获模型。 针对自然能驱动无人艇的能源最优全局路径规划问题，利用栅格法，结合海洋环境预报数据建立海流、海风、太阳辐射和大气云层的栅格海洋环境模型。结合栅格海洋环境模型以及自然能驱动无人艇的能源消耗模型和自然能捕获模型，对Dijkstra算法和Theta*算法进行改进，研究静态海洋环境下自然能驱动无人艇的能源最优全局路径规划算法。考虑海洋环境动态变化的问题，扩展栅格海洋环境模型的维度，结合海洋环境预报数据建立三维栅格海洋环境模型。在三维栅格海洋环境模型下，对静态海洋环境下能源最优全局路径规划算法进行改进，研究动态海洋环境下自然能驱动无人艇的能源最优全局路径规划算法，通过在多种工况下与传统全局路径规划算法进行仿真对比试验，验证算法的有效性。 针对自然能驱动无人艇的节能局部路径规划问题，以异步优势行动者-评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic，A3C)算法为基础，分析自然能驱动无人艇的航行状态，设计状态空间和动作空间，引入长短时记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络设计行动者和评论家的网络结构，利用能源消耗模型和自然能捕获模型对奖励函数进行设计，研究一种能够充分考虑海洋环境信息的节能局部路径规划算法，通过在多种工况下的仿真试验，验证算法的有效性。 |
| 作者： | 李可 |
| 专业： | 船舶与海洋结构物设计制造 |
| 导师： | 廖煜雷 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工程大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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