基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法和装置，载有多台水下机器人的水下探测船到达目标搜寻区域后，各水下机器人利用生物触角模型驱动运动，将探测的环境信息数据发给水下探测船；水下探测船根据环境信息数据实时更新栅格地图，并广播给各水下机器人；当某水下机器人发现目标时广播该信息给其他水下机器人和水下探测船；水下探测船到达目标位置后利用机械手抓取目标，其他水下机器人运动到目标位置后登上水下探测船。本发明专利技术提出一种生物触角模型驱动机器人运动的方法和装置来完成多机器人在未知环境中的目标搜寻任务，可以大大的提高水下机器人目标搜寻的效率。

Method and device for searching underwater target of multi robot based on biological tentacle model

The invention relates to a water biological model under multi robot angle target search method and device based on the detection of the search area to reach the target ship carrying multiple AUV underwater, the underwater robot using biological antenna model driven motion detection according to the number of environmental information will be sent to the underwater detection ship; underwater detection the ship according to the environment information real-time data update grid map, and broadcast to the underwater robot; when an underwater robot that targets the broadcast information to other underwater robot and underwater exploration ship; reach the target position detection ship after the water using the robot, the other underwater robot to move to the target position after Deng the underwater ship detection. The invention relates to a biological model antenna driving method and device of robot to complete multi robot in unknown environment target searching tasks, can greatly improve the efficiency of water under the robot target search.

【技术实现步骤摘要】
基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法及装置
本专利技术属于水下未知环境中多机器人目标搜寻领域，是机器人技术与生物感知技术相结合的应用，特别是涉及一种基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法和装置。
技术介绍
水下目标搜寻是水下作业的重要内容之一，水下环境恶劣，要想实现水下目标搜寻一般的设备很难完成。因此，人们将目光放在了机器人身上，由于水下区域广阔，单个机器人搜寻效率低下，水下多机器人技术的研究随之发展起来。水下环境具有时间可变性，随着时间的推移，由于水流的影响会使得环境中的物体发生移动而改变环境的状态。这样不仅增加了对机器人自主避障的要求，还使得机器人不能准确的完成对水下环境的地图构建，从而影响了机器人路径规划的效率。在这样的复杂多变环境下如何实现多机器人的目标搜寻工作，成为水下机器人技术的研究热点，也是难点问题。
技术实现思路
本专利技术提出了一种基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法及设备。通过生物触角模型对环境进行探索，并建立环境栅格地图，然后利用信息融合技术实时更新水下环境栅格地图信息，指导机器人进行目标搜索，发现目标后，利用扩散方程进行路径规划，指导水下探测船运动到目标进行目标抓取，并最终完成水下目标搜索任务。本专利技术提供了一种能够提高水下目标搜寻效率的基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法及设备。本专利技术实现上述专利技术目的的技术方案是：提供一种基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法及装置。基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)接到目标搜寻任务后，搜寻人员根据目标已知的大概位置信息，将载有多台小型水下机器人的水下探测船从该处投入海底；(2)水下探测船下沉到海底后，以水下探测船中心为原点，建立平面坐标系；各水下机器人建立自身的运动学模型，第i台机器人的状态变量为(xi,yi,θi)，其中(xi,yi)为机器人在平面坐标系中的位置坐标，θi为机器人运动方向角；水下探测船释放水下机器人。(3)各水下机器人利用生物触角模型驱动机器人不断往前运动，进行目标搜索，同时利用自身携带的声呐传感器实时进行环境探测，并将声呐传感器获取的环境信息数据通过自身携带的水下通信设备发给水下探测船；(4)水下探测船建立水下环境动态栅格地图，根据接收到的各水下机器人环境信息数据，实时更新栅格地图，并利用自身携带的水下通讯设备广播该地图信息给各水下机器人；(5)当某水下机器人在其侦测范围内根据已知目标的有关特征和信息发现目标时，标记其位置信息，并广播该信息给其他水下机器人和水下探测船；(6)其他水下机器人和水下探测船在得到目标位置信息后，根据栅格地图，利用扩散方程进行路径规划，计算各自到达目标的最佳路径，水下探测船到达目标位置，利用携带的机械手进行目标抓取，其他水下机器人运动到目标位置，然后所有水下机器人集合登上水下探测船，水下探测船上浮，完成目标搜索任务。所述步骤(3)中，生物触角模型的建立步骤为：生物触角模型是将Bug算法与神经行为学结合得到的仿生条件反射导航算法，即在水下机器人本身一些特定区域借助声呐传感器探测到的触觉信息，实时激励触发反射行为来实现对未知环境中目标的搜寻；该模型中设置五个生物触角模型分别为：位于前方的半圆环形触角Dngs与Dngb，其半径分别为Rs与Rb；位于左右主动轮位置的矩形触角Wngl与Wngr，其大小为dW×c，其中dw和c分别为矩形触角的长和宽；位于正前方由大小为2Rs×a的矩形加半径为Rs的半圆形组成的宽面积型触角Lng，其中2Rs为矩阵的长，a为矩形的宽；左右主动轮位置的矩形触角Dngs和Dngb用于绕开障碍物边缘行为的实现，且Rr≤Rs≤Rb，Rr是水下机器人的外接圆半径；Wngl与Wngr用于记录当前行走过程中左右主动轮运动的实时位移sl和sr；Lng用于检测当前传感器探测范围内无障碍直线行走的最大距离smax。步骤（3）中，基于生物触角模型的水下机器人行走过程如下：机器人从起点s出发，初始阶段采用随机搜索策略，即机器人运动方向角为：其中，(θr)t+1是机器人在t+1时刻的运动方向角，(θr)t是机器人t时刻的运动方向角，ε是一个（0,1）之间的随机数；在行走过程中通过触角模型不断判断各种运动条件是否满足来调整机器人的运动方向角：首先利用相遇条件判断是否遇到障碍物，如果遇到障碍物，则利用避开条件判断是否进行避障，如果满足避开条件，则采用弧线运动避开障碍物，并利用脱离条件判断是否已安全避开障碍物，如果避开障碍物则采用随机搜索，否则继续进行避障；在运动过程中实时利用终止条件判断是否停止机器人运动。相遇条件为：dmin≤Rs，其中dmin表示声呐传感器探测范围内机器人与障碍物之间的最近距离；避开条件为：dmin≥Rb，其中dmin表示声呐传感器探测范围内机器人与障碍物之间的最近距离；脱离条件为：(|θr-θXT|≤θε&dXT≤smax)OR(|θr-θXT|≤θε&smax≥sstep)，其中θe为预先设定的对准角度容差，θr为当前水下机器人的运动方向角，θXT是水下机器人当前位置与目标位置之间的角度，dXT为水下机器人当前位置与目标之间的距离，sstep为预先设定的脱离阈值，smax为水下机器人当前位置与目标方向上可无障碍行走的最大距离；终止条件为：dXT≤de，其中de为预先设定的终点距离容差。所述步骤(4)水下探测船建立水下环境动态栅格地图、更新栅格地图的过程为：（4a）以水下探测船为原点，以水下机器人最大勘测距离为半径的圆形环境区域内建立直角坐标系；该直角坐标系以水下探测船水平向右方向为X轴正方向，正前方方向为Y轴正方向，并以1×1m2尺度将环境区域进行基本的栅格地图划分，使得每一个栅格均有唯一的直角坐标(x,y)来标识，环境地图用一个二维数矩阵m(i,j)表示：（4b）水下探测船将所接收到的由各个水下机器人声纳传感器获取的环境信息数据转换成信度函数值，作为对各栅格是否占有障碍物的一种评估；（4c）水下探测船将环境数据转换为栅格障碍物信度分配值后，再利用D-S证据理论将所得到的信度分配值相融合来实时更新栅格地图。步骤（4b）中数据转换方式如下：在R-d≤r≤R+d区间内该概率值：m(E)=0m({O,E})=1.00-m(O)在Rmin≤r≤R-d区间内该概率值：m(O)=0m({O,E})=1.00-m(E)其中:m(O)是栅格占有障碍物的信度分配值，m(E)是栅格为非障碍物的信度函数分配值，m({O,E})是栅格状态模式不确定的信度函数分配值，r是障碍物与机器人中心的距离，R是声波辐射量程，d是辐射误差，θ是辐射角度，α是散射波束角度的一半，Rmin是水下机器人最小的安全距离。步骤（4c）中融合的方法有两种，分别为不同时间上的信息融合和不同机器人间的信息融合；不本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)接到目标搜寻任务后，搜寻人员根据目标已知的大概位置信息，将载有多台小型水下机器人的水下探测船从该处投入海底；(2)水下探测船下沉到海底后，以水下探测船中心为原点，建立平面坐标系；各水下机器人建立自身的运动学模型，第i台机器人的状态变量为(x

【技术特征摘要】
1.基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)接到目标搜寻任务后，搜寻人员根据目标已知的大概位置信息，将载有多台小型水下机器人的水下探测船从该处投入海底；(2)水下探测船下沉到海底后，以水下探测船中心为原点，建立平面坐标系；各水下机器人建立自身的运动学模型，第i台机器人的状态变量为(xi,yi,θi)，其中(xi,yi)为机器人在平面坐标系中的位置坐标，θi为机器人运动方向角；水下探测船释放水下机器人；(3)各水下机器人利用生物触角模型驱动机器人不断往前运动，进行目标搜索，同时利用自身携带的声呐传感器实时进行环境探测，并将声呐传感器获取的环境信息数据通过自身携带的水下通信设备发给水下探测船；(4)水下探测船建立水下环境动态栅格地图，根据接收到的各水下机器人环境信息数据，实时更新栅格地图，并利用自身携带的水下通讯设备广播该地图信息给各水下机器人；(5)当某水下机器人在其侦测范围内根据已知目标的有关特征和信息发现目标时，标记其位置信息，并广播该信息给其他水下机器人和水下探测船；(6)其他水下机器人和水下探测船在得到目标位置信息后，根据栅格地图，利用扩散方程进行路径规划，计算各自到达目标的最佳路径，水下探测船到达目标位置，利用携带的机械手进行目标抓取，其他水下机器人运动到目标位置，然后所有水下机器人集合登上水下探测船，水下探测船上浮，完成目标搜索任务；所述步骤(4)水下探测船建立水下环境动态栅格地图、更新栅格地图的过程为：(4a)以水下探测船为原点，以水下机器人最大勘测距离为半径的圆形环境区域内建立直角坐标系；该直角坐标系以水下探测船水平向右方向为X轴正方向，正前方方向为Y轴正方向，并以1×1m2尺度将环境区域进行基本的栅格地图划分，使得每一个栅格均有唯一的直角坐标(x,y)来标识，环境地图用一个二维数矩阵m(i,j)表示：(4b)水下探测船将所接收到的由各个水下机器人声纳传感器获取的环境信息数据转换成信度函数分配值，作为对各栅格是否占有障碍物的一种评估；(4c)水下探测船将环境数据转换为栅格障碍物信度函数分配值后，再利用D-S证据理论将所得到的信度函数分配值相融合来实时更新栅格地图。2.根据权利要求1所述的基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法，其特征在于：所述步骤(3)中，生物触角模型的建立步骤为：生物触角模型是将Bug算法与神经行为学结合得到的仿生条件反射导航算法，即在水下机器人本身一些特定区域借助声呐传感器探测到的触觉信息，实时激励触发反射行为来实现对未知环境中目标的搜寻；设置五个生物触角模型分别为：位于前方的半圆环形触角Dngs与Dngb，其半径分别为Rs与Rb；位于左右主动轮位置的矩形触角Wngl与Wngr，其大小为dW×c，其中dw和c分别为矩形触角的长和宽；位于正前方由大小为2Rs×a的矩形加半径为Rs的半圆形组成的宽面积型触角Lng，其中2Rs为矩阵的长，a为矩形的宽；Dngs和Dngb用于绕开障碍物边缘行为的实现，且Rr≤Rs≤Rb，Rr是水下机器人的外接圆半径；Wngl与Wngr用于记录当前行走过程中左右主动轮运动的实时位移sl和sr；Lng用于检测当前传感器探测范围内无障碍直线行走的最大距离smax。3.根据权利要求2所述的基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法，其特征在于：步骤(3)中，基于生物触角模型的水下机器人行走过程如下：机器人从起点s出发，初始阶段采用随机搜索策略，即机器人运动方向角为：其中，(θr)t+1是机器人在t+1时刻的运动方向角，(θr)t是机器人t时刻的运动方向角，ε是一个(0,1)之间的随机数；在行走过程中通过触角模型不断判断各种运动条件是否满足来调整机器人的运动方向角：首先利用相遇条件判断是否遇到障碍物，如果遇到障碍物，则利用避开条件判断是否进行避障，如果满足避开条件，则采用弧线运动避开障碍物，并利用脱离条件判断是否已安全避开障碍物，如果避开障碍物则采用随机搜索，否则继续进行避障；在运动过程中实时利用终止条件判断是否停止机器人运动。4.根据权利要求3所述的基于生物触角模型的多机器人水下目标搜寻方法，其特征在于：相遇条件为：dmin≤Rs，其中dmin表示声呐传感器探测范围内机器人与障碍物之间的最近距离；避开条件为：dmin≥Rb；脱离条件为：(|θr-θXT|≤θε&dXT≤smax)OR(|θr-θXT|≤θε&smax≥sstep)，其中θε为预先设定的...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪建军，李新云，吴榴迎，范新南，刘小峰，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：江苏,32