CN115465125A - 一种基于无线充电技术的auv集群水下能量救援方法 - Google Patents

一种基于无线充电技术的auv集群水下能量救援方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，充分考虑到基于AUV水下救援系统的实际情况，例如：救援端的AUV以速度作为约束条件，实现快速救援；需求端的AUV以耗能最少，选择最佳充电点；以及在动态干扰(例如鱼群)等环境下的最优路径规划的方式方法。通过基于RRT和DWA路径规划方法的结合，实现快速、有效的AUV水下能量救援。

Description

一种基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法
技术领域
本发明涉及水下无线救援技术领域，尤其涉及一种基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法。
背景技术
我国海域面积辽阔，随着沿海地区的经济的迅速发展、人口的逐步增加和海洋开发规模的不断扩大，海洋的保护和可持续发展成为了国家重点发展战略方向，海洋科技创新是实现海洋经济高质量发展的重要支撑。
随着科技发展的需要，水下机器人(Autonomous underwater vehicle，AUV)在深海探测、水下救援等方面表现出了尤为重要的战略位置，但是由于电池储能的局限性，水下机器人的运行时间通常比较短，并且水下环境的充电相对比较困难，需要密闭(隔水)的状态，无线充电技术可以很好的解决水下AUV能量供给的困扰。AUV集群之间通过无线充电的能量交互，实现AUV个体的能量救援。
在AUV集群的水下无线救援系统中，需求端的AUV与救援端的AUV除了需要进行能量的匹配之外，还需要对匹配好的需求端AUV和救援端AUV进行路径规划。水下移动机器人的路径规划目前的研究比较稀缺，主要是水下的环境相对比较复杂。本发明充分考虑到基于AUV水下救援系统的实际情况，通过基于动态双向启发式RRT*(Rapidly-exploringRandom Trees)和DWA(Dynamic window approach)路径规划方法的结合，实现快速、有效的AUV水下能量救援。
发明内容
本发明针对上述问题，提出一种基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法及装置。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一方面，本发明提供了一种基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，包括以下步骤：
一种基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，包括以下步骤：
S1、需求端AUV通过自身设备发出充电请求；
S2、云控制器提取需求端AUV信息，需求端AUV信息包括水下地理位置、预计行驶到目的地的里程和AUV的行驶效率；
S3、根据需求端AUV的位置，云控制器搜索出离需求端AUV一定范围内的可提供充电服务的救援端AUV信息；救援端AUV信息包括水下地理位置、预计行驶里程、AUV的行驶效率和AUV的电池信息；
S4、计算需求端AUV与样本中每个救援端AUV的距离；
S5、计算需求端AUV所需要的能量；
S6、计算救援端AUV可提供的能量与需求端AUV所需要的能量的差值；
S7、筛选出能量差值大于0的所有救援端AUV的样本信息，作为待选定的救援端AUV的样本；
S8、采用3D-DBH-RRT*算法进行全局路径规划，局部路径规划采用DWA算法进行实时避障，找到最优救援路径。
进一步地，步骤S2中需求端AUV信息还包括：到达目的地所需电量、AUV编号、速度和姿态。
进一步地，步骤S3中救援端AUV信息号包括：可提供的电量、AUV编号、速度和姿态。
进一步地，步骤S8中全局路径规划采用3D-DBH-RRT*算法，即以救援端AUV为起点，需求端AUV为终点，运行RRT*算法，反过来再以需求端AUV为起点，救援端AUV为终点，运行RRT*算法，最后在添加启发式函数，用来快速找到一个可行路径的方案，并在之后不断优化路径，使得路径不断趋近于最短路径；救援端AUV和需求端AUV共享地图以及路径信息。
进一步地，步骤S8中在需求端AUV和救援端AUV分别部署DWA算法，救援端AUV部署的DWA算法分为快速模式和省电模式，需求端AUV部署的DWA算法为省电模式，并且仅在与救援端无法通过3D-DBH-RRT*算法在极限距离内搜索出一条新的可行路径时运行，其中，极限距离表示为：
Figure BDA0003911775630000031
d1为AUV模型直径，是一个能够包含AUV模型的最小圆直径，圆心为AUV模型的几何中点PAUV＝(Ax,Ay)；d2为障碍物膨胀距离，d2＝r1+r2，r1为能够包含障碍物的最小圆半径，该圆中心设为POB＝(Ox,Oy)，r2为AUV模型半径。
进一步地，步骤S8中救援端AUV部署3D-DBH-RRT*算法为：每当救援端AUV规划出的路径遇到障碍物阻塞时，会以当前坐标为起点，需求端AUV为终点，重新规划路径；如果在救援端AUV到达障碍物前还是没有找到可行解，会执行DWA算法，完成动态避障；如果找到可行路径解，将会代替原先路径。
进一步地，在救援端AUV出发之前，先对3D-DBH-RRT算法进行初始化。
进一步地，步骤S8中需求端AUV部署3D-DBH-RRT*算法为：采取省电模式，仅在与救援端AUV距离救援半径范围(需求端AUV根据当前电量能够继续运动的最大距离)内之才开始采样搜索，动态完善路径，同时规避动态障碍物，且与救援端AUV同步地图以及路径信息，救援半径
Figure BDA0003911775630000032
其中W为AUV电池当前电量，P为最低功率，V为最低功率下对应的速度。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提出的基于解耦表示的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，充分考虑到基于AUV水下救援系统的实际情况，例如：救援端的AUV以速度作为约束条件，实现快速救援；需求端的AUV以耗能最少，选择最佳充电点；以及在动态干扰(例如鱼群)等环境下的最优路径规划的方式方法。通过基于RRT和DWA路径规划方法的结合，实现快速、有效的AUV水下能量救援。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法应用场景图。
图2为本发明实施例提供的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法流程图。
图3为本发明实施例提供的AUV集群水下能量救援方法路径规划算法总体流程图。
图4为本发明实施例提供的AUV集群水下能量救援方法DWA算法流程图。
图5为本发明实施例提供的理想工况下的AUV路径规划图。
图6为本发明实施例提供的需求端AUV避障不及时(被障碍物困住)的路径规划情况。
图7为本发明实施例提供的极限距离示意图。
图8为本发明实施例提供的三维动态双向启发式RRT*算法效果展示图。
具体实施方式
为了更好地理解本技术方案，下面结合附图对本发明的方法做详细的说明。
本发明提出了一种基于AUV集群的水下无线充电能源交互模型以及在动态干扰环境下(比如：鱼群)的路径规划优化方法。如图1所示，需求端AUV要到达目的地，然而需求端AUV电量低于阈值(如仅有20％)，不足以到达目的地。可以通过设备自身发出充电请求。能源交互模型可以根据客户端AUV所在的地理位置(水下位置)，搜索并匹配合适的可提供充电的充电端AUV，给客户端AUV进行就近能量补给。
本发明提出一种基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，图2所示，包括步骤具体如下：
S1、当需求端AUV的电量不足(低于阈值，如20％)，需求端AUV通过自身设备发出充电请求。
S2、云控制器提取需求端AUV信息。
需求端AUV信息包括：
水下地理位置(经纬度，深度)、预计行驶到目的地的里程、到达目的地所需电量AUV编号、速度、姿态和AUV的行驶效率。
S3、根据需求端AUV的位置，云控制器搜索出离需求端AUV一定范围内的可提供充电服务的救援端AUV信息。
救援端AUV信息包括：
水下地理位置(经纬度，深度)、预计行驶里程、可提供的电量、AUV编号、速度、姿态、AUV的行驶效率和AUV的电池信息(电池总存储量，放电深度，循环寿命)。
能量救援模型自定义的变量：
充电模式：无线充电效率。
然后由能量救援模型进行匹配合适的救援端AUV。具体过程为：
S4、计算需求端AUV与样本中每个救援端AUV的距离；
S5、计算需求端AUV所需要的能量；
S6、计算救援端AUV可提供的能量与需求端AUV所需要的能量的差值；
S7、筛选出能量差值大于0的所有救援端AUV的样本信息，作为待选定的救援端AUV的样本；
S8、采用3D-DBH-RRT*算法进行全局路径规划，局部路径规划采用DWA算法进行实时避障，找到最优救援路径。
如图3所示，基于AUV集群水下能量救援系统的路径规划，采用DWA算法与动态双向启发式RRT*算法结合，可以在水下复杂的动态干扰环境，进行多目标的路径规划，并结合3D动态启发式优化算法，实现符合水下无线能量救援的最优路径选择。根据需求端的AUV的电量作为需求端AUV路径规划的约束条件，使得需求端AUV在所剩能量范围内，以最优路径与救援端的AUV会合；根据救援端AUV的速度作为充电端AUV的路径规划的约束条件，使得救援端AUV可以以最快的速度提供救援。在此过程中，救援端AUV以及需求端AUV都要完美的避开障碍物(鱼群等)。
具体地，路径规划分为全局路径规划和局部路径规划，具体地，全局路径规划采用3D-DBH-RRT*算法，即以救援端AUV为起点，需求端AUV为终点，运行RRT*算法，反过来再以需求端AUV为起点，救援端AUV为终点，运行RRT*算法，最后在添加启发式函数，用来快速找到一个可行路径的方案，并在之后不断优化路径，使得路径不断趋近于最短路径；局部路径规划器采用DWA算法，跟随全局路径规划器找到的可行路径，并且具有实时避障的功能。救援端AUV和需求端AUV共享地图以及路径信息。
DWA用于水下AUV应对水下动态干扰环境，可实时躲避鱼群等障碍物，部署在在需求端和救援端。如图4所示。在需求端AUV和救援端AUV分别部署DWA算法。
救援端AUV部署的DWA算法：
根据需求端AUV不同的请求，分为快速模式和省电模式，快速模式考虑救援端AUV自身性能限制(如最大最小速度，最大加速度等)，加速性能好，速度快。省电模式时考虑能耗限制，会降低加速度和最大速度，表现为低功率低速前进。理想工况如图5所示。
需求端AUV部署的DWA算法：
需求端AUV由于电量较低仅为20％。仅考虑使用省电模式。
需求端AUV仅在与救援端无法通过3D-DBH-RRT*算法在极限距离内搜索出一条新的可行路径时运行DWA算法，以及时躲避障碍物并与救援端AUV结合。避免出现救援端AUV因为需求端AUV被障碍物困住而无法与之结合充电的情况(如图6所示)，会使得救援端AUV绕很多圈来等待需求端AUV脱困。
由于需求端部署3D-DBH-RRT*算法的运行条件是在救援半径内，在此首先定义救援半径(即AUV能够继续运动的最大距离)s取决于AUV电池当前电量W、最低功率P以及该功率下对应的速度V：
Figure BDA0003911775630000071
再定义极限距离。首先定义AUV模型直径，是一个能够包含AUV模型的最小圆直径d1，圆心为AUV模型的几何中点PAUV＝(Ax,Ay)。其次定义障碍物膨胀距离，是在原先障碍物的基础上向外拓展出一段距离，定义障碍物膨胀距离d2：设能够包含障碍物的最小圆半径为r1，该圆中心设为POB＝(Ox,Oy)。AUV模型半径为r2，则d2＝r1+r2。膨胀距离的设置是为了给DWA算法运行留出一定余地，如果没有这一段距离，在由3D-DBH-RRT*算法切换至DWA时会发生来不及转向导致与障碍物发生碰撞。设如图7所示，最后定义极限距离为：
Figure BDA0003911775630000072
三维动态双向启发式RRT*算法(简称3D-DBH-RRT*算法)如下：
3D-DBH-RRT算法初始化：
在救援端AUV出发之前，会首先运行该算法一段时间，原因是：①获得一个从救援端AUV到需求端AUV的可行路径解。②不断优化该路径，使之趋近于最短路径。其次，救援端AUV和需求端AUV共享地图以及路径信息，保持算法效率。
救援端AUV部署3D-DBH-RRT*算法为：
因为救援端AUV位置不断变化，且会因为水中动态障碍物阻塞已经规划好的路径，因此，每当救援端AUV规划出的路径遇到障碍物阻塞时，会以当前坐标为起点，需求端AUV为终点，重新规划路径，由于已经完成初始化操作，所以该过程不会花费太多时间；如果在救援端AUV到达障碍物前还是没有找到可行解，会执行DWA算法，完成动态避障；如果找到可行路径解，将会代替原先路径。
需求端AUV部署3D-DBH-RRT*算法为：
需求端AUV由于电量较低，仅在救援端AUV救援半径(需求端AUV根据当前电量能够继续运动的最大距离)范围内才开始运动，故要采取省电模式，在此之前不会运行该算法。运行该算法时，需要与救援端AUV保持同一条较短路径，即与救援端AUV同步地图以及路径信息。
三维动态双向启发式RRT*算法效果展示图如图8所示。
本发明提出的基于解耦表示的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，充分考虑到基于AUV水下救援系统的实际情况，例如：救援端的AUV以速度作为约束条件，实现快速救援；需求端的AUV以耗能最少，选择最佳充电点；以及在动态干扰(例如鱼群)等环境下的最优路径规划的方式方法。通过基于RRT和DWA路径规划方法的结合，实现快速、有效的AUV水下能量救援。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、需求端AUV通过自身设备发出充电请求；
S2、云控制器提取需求端AUV信息，需求端AUV信息包括水下地理位置、预计行驶到目的地的里程和AUV的行驶效率；
S3、根据需求端AUV的位置，云控制器搜索出离需求端AUV一定范围内的可提供充电服务的救援端AUV信息；救援端AUV信息包括水下地理位置、预计行驶里程、AUV的行驶效率和AUV的电池信息；
S4、计算需求端AUV与样本中每个救援端AUV的距离；
S5、计算需求端AUV所需要的能量；
S6、计算救援端AUV可提供的能量与需求端AUV所需要的能量的差值；
S7、筛选出能量差值大于0的所有救援端AUV的样本信息，作为待选定的救援端AUV的样本；
S8、采用3D-DBH-RRT*算法进行全局路径规划，局部路径规划采用DWA算法进行实时避障，找到最优救援路径。
2.根据权利要求1所述的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，其特征在于，步骤S2中需求端AUV信息还包括：到达目的地所需电量、AUV编号、速度和姿态。
3.根据权利要求1所述的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，其特征在于，步骤S3中救援端AUV信息号包括：可提供的电量、AUV编号、速度和姿态。
4.根据权利要求1所述的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，其特征在于，步骤S8中全局路径规划采用3D-DBH-RRT*算法，即以救援端AUV为起点，需求端AUV为终点，运行RRT*算法，反过来再以需求端AUV为起点，救援端AUV为终点，运行RRT*算法，最后在添加启发式函数，用来快速找到一个可行的方案，并在之后不断优化路径长度，使得路径不断趋近于最短路径；救援端AUV和需求端AUV共享地图以及路径信息。
5.根据权利要求1所述的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，其特征在于，步骤S8中在需求端AUV和救援端AUV分别部署DWA算法；救援端AUV部署的DWA算法分为快速模式和省电模式；需求端AUV部署的DWA算法为省电模式，并且仅在与救援端无法通过3D-DBH-RRT*算法在极限距离内搜索出一条新的可行路径时运行，其中，极限距离表示为：
Figure FDA0003911775620000021
d1为AUV模型直径，是一个能够包含AUV模型的最小圆直径，圆心为AUV模型的几何中点PAUV＝(Ax,Ay)；d2为障碍物膨胀距离，d2＝r1+r2，r1为能够包含障碍物的最小圆半径，该圆中心设为POB＝(Ox,Oy)，r2为AUV模型半径。
6.根据权利要求1所述的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，其特征在于，步骤S8中救援端AUV部署3D-DBH-RRT*算法为：每当救援端AUV规划出的路径遇到障碍物阻塞时，会以当前坐标为起点，需求端AUV为终点，重新规划路径；如果在救援端AUV到达障碍物前还是没有找到可行解，会执行DWA算法，完成动态避障；如果找到可行路径解，将会代替原先路径。
7.根据权利要求6所述的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，其特征在于，在救援端AUV出发之前，先对3D-DBH-RRT算法进行初始化。
8.根据权利要求1所述的基于无线充电技术的AUV集群水下能量救援方法，其特征在于，步骤S8中需求端AUV部署3D-DBH-RRT*算法为：采取省电模式，仅在救援端AUV的救援半径范围内才开始运动，且与救援端AUV同步地图以及路径信息，救援半径
Figure FDA0003911775620000022
其中W为AUV电池当前电量，P为最低功率，V为最低功率下对应的速度。
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CN106314728B (zh) * 2016-09-18 2018-02-27 河海大学常州校区 水下搜救机器人、协同控制系统及其工作方法
CN110428111B (zh) * 2019-08-08 2022-12-30 西安工业大学 Uav/ugv协同长时多任务作业轨迹规划方法
CN111045453A (zh) * 2019-12-25 2020-04-21 南京工程学院 一种基于无人艇与多水下机器人的协同控制系统及方法
CN112758286A (zh) * 2021-01-20 2021-05-07 威泊(上海)新能源科技股份有限公司 一种集群作业的无线充电水下常驻智能机器人系统及方法
KR102431067B1 (ko) * 2021-04-02 2022-08-10 대양전기공업 주식회사 수중로봇용 무인 유선 충전 시스템
CN113371160B (zh) * 2021-06-17 2023-03-28 山东建筑大学 一种无线反向充电的机器鱼、控制系统及控制方法
CN113879494A (zh) * 2021-10-26 2022-01-04 蓓伟机器人科技(上海)有限公司 一种智能水下机器人及其运动控制方法
CN114488236A (zh) * 2021-12-17 2022-05-13 陆惠萍 基于水下声学系统的海洋应急救援终端及其实现方法
CN115167459B (zh) * 2022-08-05 2024-05-07 江苏海洋大学 一种融合空洞修复和信息采集的水下机器人路径规划方法
CN115465125A (zh) * 2022-10-27 2022-12-13 深圳技术大学 一种基于无线充电技术的auv集群水下能量救援方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024087645A1 (zh) * 2022-10-27 2024-05-02 深圳技术大学 一种基于无线充电技术的auv集群水下能量救援方法

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