基于改进遗传算法的智能型水下机器人路径规划研究开题报告

 2021-12-14 21:31:17

1. 研究目的与意义(文献综述)

海洋是人类资源的宝库,其中蕴藏着大量稀缺能源与资源,包括海水中生存的生物,溶解于海水中的化学元素,海水波浪、潮汐及海流所产生的能量、贮存的热量以及相当丰富的矿产资源。海洋中重要金属的含量是陆地矿产资源的数十倍以上,石油资源量约占全球石油资源总量的34%。这些能够补充现今匮乏的陆地资源,大大促进人类社会的发展,因此海洋被称为21世纪人类可持续发展战略的替代者。

为了开发这些海洋资源,探索人类未知的领域,水下机器人(unmanned underwatervehicle, uuv)的研发越来越受到各国的关注。uuv能够在不适合潜水员工作的场合,进行水下作业,例如海洋勘探取样、水下测量等,所以uuv在海洋科学研究、海洋工程作业、海洋资源调查以及国防军事领域得到了广泛的应用。

通常水下机器人可分为:自主水下机器人(autonomous underwatervehicle, auv)、有缆遥控水下机器人(remotelyoperated vehicle, rov)和自主/遥控水下机器人(autonomousremotely operated vehicle, arv)。本文主要研究对象是auv[1],[2],它具有很好的机动性和大范围的巡航能力等优点,在水下观测、制图、定位和深海采样中扮演着重要角色。自20世纪50年代美国研制世界上首台spurv (self-propelled underwaterresearch vehicles)以来,auv的发展经历了60多年的历史。20世纪90年代后期, 随着计算机技术发展和电子技术的日益成熟,auv进入快速发展阶段,一批有影响的auv相继研制成功并得到成功应用,包括美国的abe、英国的autosub-1、加拿大的 theseus。进入21世纪, auv技术得到了进一步的发展, 商业化的auv不断涌现, 如美国 hydroid公司的bluefin系列auv、挪威kongsberg公司的remus系列auv和hugin系列auv、美国teledyne公司的gavia系列, 标志着auv进入了较大规模实际应用阶段。

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2. 研究的基本内容与方案

3. 研究计划与安排

2019年12月-2020年1月,查阅近五年参考文献资料,谷歌学术搜索英文文献为主,中文文献为辅,其中,需要阅读至少30篇外文文献,翻译20篇外文文献。每一至两周向指导老师和辅助指导的研究生汇报毕业设计论文研究进展;

2020年2月份结合研究目标开始绘图、建模、模拟仿真、算法研究、控制方法,完成翻译10篇外文文献;

2020年3月中旬前提交开题报告,阶段性报告每周一次;

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4. 参考文献(12篇以上)

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