水下采矿机器人环境建模及路径规划技术研究

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作者:
2017-11
版次: 1
ISBN: 9787122306838
定价: 58.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 140页
字数: 176千字
正文语种: 简体中文
分类: 自然科学
5人买过
  • 本书主要由5部分内容所组成:①对海底环境,建立一种针对不同类底质的环境建模方法;②通过几种具体算法的融合以及问题的转换,提出一种海底矿区大尺度遍历路径规划方法;③提出基于改进蚁群算法的采矿机器人静态路径规划方法,为采集路线在小范围的具体化提出实现方案;④提出了基于改进滚动窗口法的采矿机器人动态路径规划方法,通过证明算法的收敛性和全局次优性,证明水下大范围路径规划是可行的;⑤对采矿机器人在线路径规划系统进行实车实验,通过实验过程及结果分析,证明该系统是可行的。 

    本书可以作为机器人控制、水下资源采集与开发、海洋工程等相关专业的教师及研究人员参考。 史春雪,长沙学院,讲师,主要研究方向为“海底采矿模型机控制及钴结壳识别机理” ,发表学术论文6篇。曾参与国务院大洋专项课题——“钴结壳采集模型机关键技术及关键装备研究”(DY105-03-02-1);参与国家自然科学基金——“深海钴结壳微地形监测技术及采集深度建模研究”(50474052);作为项目负责人,主持在研项目长沙市引进人才基金一项(60800-912149);主持长沙市科技计划项目一项(K1309026-11);主持湖南省科技计划项目一项(2014SK3200);主持湖南省教育厅科学研究项目一项。 

     获得省级赛课比赛三等奖一项;校级赛课比赛奖励两项;主持校级教改课题一项;并且为校级优 秀课程《材料力学》的课程负责人;指导学生创新性研究课题校级项目1项。 第1章概述1 

    1.1本书背景与意义1 

    1.1.1本书研究的背景1 

    1.1.2本书研究的意义2 

    1.2水下机器人路径规划的特点及要求3 

    1.2.1水下采矿区地形的特殊性3 

    1.2.2我国调查区内地形特点5 

    1.2.3水下机器人路径规划的类型及特点6 

    1.2.4水下机器人路径规划的要求6 

    1.3国内外路径规划技术的研究现状7 

    1.3.1环境建模技术研究进展7 

    1.3.2遍历路径规划技术的研究进展9 

    1.3.3全局静态规划技术的研究进展11 

    1.3.4动态路径规划技术的研究进展13 

    1.4本书的主要研究内容和技术路线15 

    1.4.1本书主要研究内容15 

    1.4.2本书技术路线16 

    第2章水下钴结壳矿区环境建模研究18 

    2.1引言18 

    2.2水下DEM模型的表达19 

    2.2.1水下DEM模型19 

    2.2.2DEM模型的栅格化21 

    2.3地形几何特征提取22 

    2.3.1地形坡度的提取22 

    2.3.2地形起伏度的提取23 

    2.3.3地形粗糙度的提取24 

    2.3.4DEM的混合属性表达25 

    2.4地形通行性评估26 

    2.4.1钴结壳底质地形通行性评估27 

    2.4.2基岩底质地形通行性评估31 

    2.4.3水下泥沙砾底质地形通行性评估32 

    2.5水下采矿区环境建模33 

    2.5.1通行代价函数的设置33 

    2.5.2不同区域的划分34 

    2.5.3水下钴结壳采矿区环境建模算法35 

    2.5.4栅格尺度的选择35 

    2.6仿真及实验研究36 

    2.6.1含底质类DEM数据的获取36 

    2.6.2环境建模实验38 

    2.7本章小结41 

    第3章水下矿区大尺度遍历路径规划研究42 

    3.1引言42 

    3.2遍历采集性能评价及相关定义42 

    3.2.1机器人遍历路径规划的性能评价42 

    3.2.2机器人遍历路径规划的相关描述44 

    3.3可采子域内部行走方式研究45 

    3.3.1现有子区域内部行走方式45 

    3.3.2机器人子区域内行走方式的确定47 

    3.4可采子域划分方式研究48 

    3.4.1现有子区域划分方式48 

    3.4.2水下矿区子区域的划分48 

    3.5可采子域连接方式研究51 

    3.5.1蚁群算法的TSP问题模型52 

    3.5.2可采子域综合连通距离矩阵的求取53 

    3.5.3可采子域连接的蚁群算法59 

    3.5.4局部最优路径的求取60 

    3.6水下矿区遍历路径规划算法研究60 

    3.6.1算法相关定义60 

    3.6.2算法步骤61 

    3.6.3算法流程62 

    3.7仿真实验63 

    3.7.1仿真实验163 

    3.7.2仿真实验265 

    3.8本章小结67 

    第4章基于改进蚁群算法的机器人静态路径规划研究69 

    4.1引言69 

    4.2完全遍历路径的组成69 

    4.3水下机器人静态路径规划的改进蚁群算法70 

    4.3.1蚁群算法的改进71 

    4.3.2环境模型的膨化75 

    4.3.3问题描述及相关定义76 

    4.3.4静态路径规划的改进蚁群算法步骤78 

    4.3.5算法收敛性分析80 

    4.4基于改进蚁群算法的机器人连接路径规划85 

    4.4.1启发函数设计86 

    4.4.2适应度函数设计86 

    4.4.3仿真实验87 

    4.5基于改进蚁群算法的机器人采集路径规划90 

    4.5.1启发函数设计91 

    4.5.2适应度函数设计92 

    4.5.3仿真实验92 

    4.6本章小结95 

    第5章基于改进滚动窗口法的机器人动态路径规划研究96 

    5.1引言96 

    5.2水下机器人动态路径规划的改进滚动窗口法96 

    5.2.1问题描述及相关定义97 

    5.2.2算法步骤100 

    5.2.3子目标点的选取方法102 

    5.3算法收敛性分析104 

    5.4算法优化性能分析106 

    5.4.1滚动规划优化性能分析106 

    5.4.2行走优化系数γ的优化性能分析110 

    5.5仿真分析111 

    5.5.1行走优化系数γ的优化性能仿真111 

    5.5.2算法可行性验证仿真113 

    5.6本章小结117 

    第6章机器人在线路径规划系统实车实验118 

    6.1引言118 

    6.2实车实验118 

    6.2.1实验目的118 

    6.2.2实验环境118 

    6.2.3实验硬软件组成119 

    6.2.4实验过程121 

    6.2.5实验结果128 

    6.3本章小结129 

    第7章总结与展望130 

    7.1总结130 

    7.2展望131 

    参考文献133
  • 内容简介:
    本书主要由5部分内容所组成:①对海底环境,建立一种针对不同类底质的环境建模方法;②通过几种具体算法的融合以及问题的转换,提出一种海底矿区大尺度遍历路径规划方法;③提出基于改进蚁群算法的采矿机器人静态路径规划方法,为采集路线在小范围的具体化提出实现方案;④提出了基于改进滚动窗口法的采矿机器人动态路径规划方法,通过证明算法的收敛性和全局次优性,证明水下大范围路径规划是可行的;⑤对采矿机器人在线路径规划系统进行实车实验,通过实验过程及结果分析,证明该系统是可行的。 

    本书可以作为机器人控制、水下资源采集与开发、海洋工程等相关专业的教师及研究人员参考。
  • 作者简介:
    史春雪,长沙学院,讲师,主要研究方向为“海底采矿模型机控制及钴结壳识别机理” ,发表学术论文6篇。曾参与国务院大洋专项课题——“钴结壳采集模型机关键技术及关键装备研究”(DY105-03-02-1);参与国家自然科学基金——“深海钴结壳微地形监测技术及采集深度建模研究”(50474052);作为项目负责人,主持在研项目长沙市引进人才基金一项(60800-912149);主持长沙市科技计划项目一项(K1309026-11);主持湖南省科技计划项目一项(2014SK3200);主持湖南省教育厅科学研究项目一项。 

     获得省级赛课比赛三等奖一项;校级赛课比赛奖励两项;主持校级教改课题一项;并且为校级优 秀课程《材料力学》的课程负责人;指导学生创新性研究课题校级项目1项。
  • 目录:
    第1章概述1 

    1.1本书背景与意义1 

    1.1.1本书研究的背景1 

    1.1.2本书研究的意义2 

    1.2水下机器人路径规划的特点及要求3 

    1.2.1水下采矿区地形的特殊性3 

    1.2.2我国调查区内地形特点5 

    1.2.3水下机器人路径规划的类型及特点6 

    1.2.4水下机器人路径规划的要求6 

    1.3国内外路径规划技术的研究现状7 

    1.3.1环境建模技术研究进展7 

    1.3.2遍历路径规划技术的研究进展9 

    1.3.3全局静态规划技术的研究进展11 

    1.3.4动态路径规划技术的研究进展13 

    1.4本书的主要研究内容和技术路线15 

    1.4.1本书主要研究内容15 

    1.4.2本书技术路线16 

    第2章水下钴结壳矿区环境建模研究18 

    2.1引言18 

    2.2水下DEM模型的表达19 

    2.2.1水下DEM模型19 

    2.2.2DEM模型的栅格化21 

    2.3地形几何特征提取22 

    2.3.1地形坡度的提取22 

    2.3.2地形起伏度的提取23 

    2.3.3地形粗糙度的提取24 

    2.3.4DEM的混合属性表达25 

    2.4地形通行性评估26 

    2.4.1钴结壳底质地形通行性评估27 

    2.4.2基岩底质地形通行性评估31 

    2.4.3水下泥沙砾底质地形通行性评估32 

    2.5水下采矿区环境建模33 

    2.5.1通行代价函数的设置33 

    2.5.2不同区域的划分34 

    2.5.3水下钴结壳采矿区环境建模算法35 

    2.5.4栅格尺度的选择35 

    2.6仿真及实验研究36 

    2.6.1含底质类DEM数据的获取36 

    2.6.2环境建模实验38 

    2.7本章小结41 

    第3章水下矿区大尺度遍历路径规划研究42 

    3.1引言42 

    3.2遍历采集性能评价及相关定义42 

    3.2.1机器人遍历路径规划的性能评价42 

    3.2.2机器人遍历路径规划的相关描述44 

    3.3可采子域内部行走方式研究45 

    3.3.1现有子区域内部行走方式45 

    3.3.2机器人子区域内行走方式的确定47 

    3.4可采子域划分方式研究48 

    3.4.1现有子区域划分方式48 

    3.4.2水下矿区子区域的划分48 

    3.5可采子域连接方式研究51 

    3.5.1蚁群算法的TSP问题模型52 

    3.5.2可采子域综合连通距离矩阵的求取53 

    3.5.3可采子域连接的蚁群算法59 

    3.5.4局部最优路径的求取60 

    3.6水下矿区遍历路径规划算法研究60 

    3.6.1算法相关定义60 

    3.6.2算法步骤61 

    3.6.3算法流程62 

    3.7仿真实验63 

    3.7.1仿真实验163 

    3.7.2仿真实验265 

    3.8本章小结67 

    第4章基于改进蚁群算法的机器人静态路径规划研究69 

    4.1引言69 

    4.2完全遍历路径的组成69 

    4.3水下机器人静态路径规划的改进蚁群算法70 

    4.3.1蚁群算法的改进71 

    4.3.2环境模型的膨化75 

    4.3.3问题描述及相关定义76 

    4.3.4静态路径规划的改进蚁群算法步骤78 

    4.3.5算法收敛性分析80 

    4.4基于改进蚁群算法的机器人连接路径规划85 

    4.4.1启发函数设计86 

    4.4.2适应度函数设计86 

    4.4.3仿真实验87 

    4.5基于改进蚁群算法的机器人采集路径规划90 

    4.5.1启发函数设计91 

    4.5.2适应度函数设计92 

    4.5.3仿真实验92 

    4.6本章小结95 

    第5章基于改进滚动窗口法的机器人动态路径规划研究96 

    5.1引言96 

    5.2水下机器人动态路径规划的改进滚动窗口法96 

    5.2.1问题描述及相关定义97 

    5.2.2算法步骤100 

    5.2.3子目标点的选取方法102 

    5.3算法收敛性分析104 

    5.4算法优化性能分析106 

    5.4.1滚动规划优化性能分析106 

    5.4.2行走优化系数γ的优化性能分析110 

    5.5仿真分析111 

    5.5.1行走优化系数γ的优化性能仿真111 

    5.5.2算法可行性验证仿真113 

    5.6本章小结117 

    第6章机器人在线路径规划系统实车实验118 

    6.1引言118 

    6.2实车实验118 

    6.2.1实验目的118 

    6.2.2实验环境118 

    6.2.3实验硬软件组成119 

    6.2.4实验过程121 

    6.2.5实验结果128 

    6.3本章小结129 

    第7章总结与展望130 

    7.1总结130 

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