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水下双臂机器人节能作业轨迹规划方法

摘要

-(UnderwaterVehicleManipulationSystem,UVMS)

近些年来，水下机器人机械臂系统

在海洋科学研究、水下资源开发等领域发挥着越来越广泛的应用，它可以代替人类完成

一些复杂或高风险的水下任务，提高任务的效率和精度，减少人为误操作的可能性。然

而UVMS在复杂的水下环境作业需要消耗大量的能量，因此提高系统的节能性能是目

前研究的重点之一。本文研究的UVMS主要由本体AUV和携带的双机械臂组成，将从

AUV的运动规划和双机械臂的作业运动规划两个方面考虑，实现系统的节能目标。论

文主要包括以下三个方面：

AUVAUV

第一，的节能路径规划。首先分析在水下的环境影响因素，建立以节能

为目标的AUV航行目标函数，融合改进的量子粒子群算法与差分进化算法，通过仿真

对比，表明了融合改进的全局路径规划算法的优越性；考虑到全局路径中的局部复杂环

境以及AUV航行的实际情况及要求，对RRT*的采样方法和扩展策略进行改进，并与人

工势场法结合，提出了融合APF与RRT*的局部路径规划算法，通过仿真对比，表明了

在局部复杂环境中融合的局部路径规划算法的优越性。

第二，为了解决UVMS双臂节能作业轨迹规划的问题，提出了一种约束多目标多

种群骨干粒子群算法。首先对粒子群算法的位置及速度更新公式改进，提出了一种多种

群粒子群算法，新的算法中具有四个子粒子群，子粒群之间的速度和位置更新存在一定

联系，通过对不同测试函数的仿真对比，表明提出的多种群粒子群算法不仅提高了粒子

群算法的多样性，而且收敛结果的精度更高；考虑到粒子群算法受权重系数和速度因子

的影响较大，因此提出了一种受参数的影响较小的多种群骨干粒子群方法，同时引入一

种动态改变的权重系数方法，进一步提升了算法的性能；在多种群骨干粒子群算法，粒

子群算法与遗传算法的测试函数仿真对比中，表明多种群骨干粒子群算法的性能要优于

其他两种算法。

第三，针对本文研究的双臂UVMS的不同作业任务，分别对单臂固定单臂作业和

双臂协同作业两种作业模式规划。针对单臂固定单臂作业模式，确定以AUV趋近路径

和机械臂作业能耗为目标函数，确定该模式下的作业约束条件，利用改进的约束多目标

多种群骨干粒子群算法对单臂抓取作业轨迹规划，通过对比表明改进算法的可行性；针

对双臂协同作业模式，为了简化复杂系统的求解效率，提高双机械臂的规划效率，提出

了一种虚拟机械臂的建模方法，利用改进的约束多目标多种群骨干粒子群算法对虚拟组

哈尔滨工程大学硕士学位论文

合机械臂抓取作业轨迹规划，通过对比表明改进算法的可行性。

AUV

关键词：节能路径规划；水下双机械臂节能轨迹规划；改进量子粒子群算法；改进

RRT*算法；改进多种群骨干粒子群算法

水下双臂机器人节能作业轨迹规划方法

Abstract

Inrecentyears,theUnderwaterVehicleManipulationSystem(UVMS),consistingof

underwaterrobotsandroboticarms,hasbeenincreasinglyutilizedinvariousfieldssuchas

marinescientificresearchandunderwaterresourcedevelopment.Itcanreplacehumansin

performingcomplexorhigh-riskunderwatertasks,therebyimprovingtaskefficiencyand

accuracy