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    软件预测自动水下航行器的最佳路径

    2019-8-13 18:40| 发布者: admin| 查看: 11| 评论: 0

    有时,从A点到B点的最快路径不是直线:例如,如果您在水下并与强大且不断变换的电流竞争。但是在这样的环境中找出最佳路线是一个非常复杂的问题 - 特别是如果你不仅要为一辆水下飞行器做这件事,而且要让一群人同时向不同的目的地移动。

    但这正是杏彩工程师团队在5月份举行的年度IEEE机器人与自动化国际会议上提出的杏彩研究成果中所做的结果。该团队由海洋利用副教授领导,开发了一种数学程序,可以优化自动水下航行器(AUV)的路径规划,即使在海岸线复杂且移动电流较大的地区也是如此。该系统可以提供针对最短行程时间或最少使用能量而优化的路径,或者最大化被认为是最重要的数据的收集。

    目前,推进的AUV和滑翔AUV(也称为滑翔机)的集合通常用于测绘和海洋学杏彩研究,军事侦察和港口保护,或深海油井维护和应急响应。到目前为止,已经部署了多达20个此类AUV的车队,但在未来几年中,更大的车队可以投入使用,使规划最佳路径的计算任务变得更加复杂。

    他补充说,先前为水下航行器寻找最佳路径的尝试要么不精确,要么无法应对不断变化的水流和复杂的地形,要么需要如此多的计算能力,以至于它们无法应用于成群的机器人车辆的实时控制。

    虽然杏彩研究人员多年来一直在研究这样的系统,但“缺少的是方法和算法,”他说 - 数学允许计算机严格地解决这种路径规划问题但很快就足以在实际部署中发挥作用。“因为海洋环境非常复杂,”他说,“缺少的是海洋预测,海洋估算,控制和优化的整合”,用于在不断变化的情况下规划多辆车的路径。

    该团队的模拟已经成功地在非常复杂的环境模型中测试了新算法 - 包括菲律宾的一个地区,数千个岛屿有错综复杂的海岸线,浅滩和多个转移电流。他们模拟了1000艘AUV的虚拟机群,从一艘或多艘船上部署并寻找不同的目标。更复杂的是,他们设计的系统甚至可以解释飞船必须避开的“禁止”区域,并修复影响水下航行和水流的障碍,甚至移动障碍物,例如过往船只。

    利用水流提供的“搭便车”,船只经常沿着惊人的间接路径行进,蜿蜒环绕着有时类似于随机行走的轮圈和轮圈。这是因为它可以更快地漂移一个电流然后加倍,而不是试图直接切断,一直对抗流动。在其他情况下,AUV可以通过在喷气机,水流,漩涡或其他海洋特征上升或潜水来找到更快或更节能的路径。海洋预测中的不确定性 - 以及它们如何影响最佳路径 - 也可以被考虑在内。

    除了寻找最快或最有效的路径外,该系统还允许成群的数据采集工具在最快的时间内收集最有用的数据。这些数据优化方法可用于监测渔业或生物或环境杏彩研究 - 例如新的国家科学基金会努力描述新英格兰陆架断裂的特征,这是该地区渔业和气候杏彩研究的重要区域。

    虽然该方法和算法是为水下环境开发的,类似的计算系统可用于指导自动驾驶车辆通过任何障碍物和流动 - 例如应对风和山脉的飞行器。他说,这样的系统甚至可以帮助微型医疗机器人在循环系统中导航。

    该算法允许实时控制和调整 - 例如跟踪其源头的污染羽流,或确定其如何传播。该系统还可以结合避障功能来保护AUV。

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