16、水下机器人群体:挑战与机遇

水下机器人群体:挑战、机遇与未来趋势

水下机器人群体:挑战与机遇

1 水下机器人发展趋势与关键问题

在未来几十年,水下传感将发生重大变革。随着分散传感设备的可行性不断提高,多点传感系统有望首次为海洋深处提供时间上一致的观测视角。海洋科学和海洋工程应用也将逐渐从昂贵、大型的单单元系统向廉价、小型的多设备系统转变,这与计算机行业从大型主机向大量微型控制器的转变类似。

水下机器人技术是实现真正自主机器人最具挑战性的领域之一,同时也是大规模群体机器人技术的重要应用领域。在水下环境中,快速多点测量、大面积测量和精确测量之间存在严格的权衡,而分布式移动传感解决方案是实现这些目标的关键。与空中应用相比,水下环境由于空间大、信号衰减严重等物理限制,情况明显不同。

水下机器人群体有两个重要的研究领域:一是需要能够有效支持群体控制的定位系统;二是在大型群体中实现高效、稳健的大范围通信。在这两个领域中,系统必须在大量水下航行器组成的群体中保持运行,并且在与水面系统完全断开连接的情况下也能正常工作。

2 多机器人集群的优势与应用

随着水下机器人技术的发展,水下航行器的自主性显著提高,使得更小的自主水下航行器(AUV)得以制造和部署。这大大减少了运输、部署和回收的时间和成本,并且可以在相同或更低的成本和工作量下使用更多的AUV执行任务。

多个合作的水下机器人的概念应运而生,它结合了水下机器人技术和分布式传感器网络的专业知识。多个小型自主机器人协作和共享信息可以提高可靠性,增强对任务数据丢失的鲁棒性。此外,小型AUV群体不仅能提高测量效率,还能实现一些以前无法完成的任务,如在多个位置动态同时获取水体的时空测量数据、协同搜索、羽流跟踪和梯度跟踪等。因此,群体概念并非要取代大型AUV,

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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