7、现代智能沙发设计与水下机器人路径规划算法研究

现代智能沙发设计与水下机器人路径规划算法研究

1. 引言

在当今多元化社会，为独居年轻人设计合适的家具是社会和谐的一种体现。结合当下热门的人工智能和物联网技术，设计出符合独居年轻人实际需求的沙发是十分必要且可行的。相信随着科技的不断更新，消费市场上会出现更多有温度的独居青年家具设计。

同时，海洋蕴含着丰富的自然资源，但海洋环境复杂。水下机器人是探索海洋的重要装备，在海洋观测、勘探以及极端水下环境作业等方面具有巨大潜力。路径规划是水下机器人完成打捞、采样、巡逻等任务的关键技术之一。常见的路径规划算法有遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等，其中蚁群算法因良好的全局优化能力和稳定性被广泛应用，但传统蚁群算法存在易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题。

2. 水下机器人建模

2.1 环境模型建立

采用网格法进行环境建模，该方法易于实现、能简化计算且形式规范，是常用的环境建模方法。使用指数函数描述水下机器人航行过程中遇到的山脉。

2.2 能量消耗模型

当水下机器人匀速运动时，水流阻力与推进器产生的推力平衡。为简化计算，忽略水下机器人除推进器外的所有能量消耗。水下机器人的能量消耗可通过计算克服水流阻力所做的功得到，水流阻力与水下机器人相对水流速度的平方成正比，匀速航行时克服水流阻力所做的功可简化为：
[
E = \frac{Pt}{\eta} = \frac{Fvt}{\eta} = \frac{FL}{\eta} = \frac{C_d\rho v^2SL}{2}
]
其中，(L) 表示 AUV 航行的路径长度，(\eta) 是机械效率。

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