水下机器人海洋环境自主观测理论与技术

This proposal is aimed at improving the autonomous observation capabilities of underwater vehicles for the reality needs of ocean scientific research to high-resolution, fine, real-time. All related key issues, such as ocean observation data processing and information fusion, autonomous control and autonomous observation behavior optimization of underwater vehicles, are in-depth studied by integrating them into a theory framework of ocean environment autonomous observation. The research of this proposal will be focused on the ocean environment cognition, environment constrains, autonomous observation behavior optimization, collaboration observation, and cooperative control to underwater vehicles for ocean environment observation. And some sea experiments with actual underwater vehicles will be implemented to verify the feasibility and effectiveness of the proposed method by combining with the reality observation program of the project of national special science research program "The ocean response and its impact on the East Asian climate and offshore carbon storage under the global warming", based on the NPOCE international cooperation observing. Also, as basic theory and technology research, the research results will provide necessary theoretical foundation and technical support for building ocean environment autonomous observation system with underwater vehicles, and will extend the application of underwater vehicles in the national important science project, national marine safety, marine hazard warning, and other fields.

本项目针对海洋科学研究对高分辨率、精细、实时观测能力的实际需求，以提高水下机器人自主观测能力为目的，将海洋环境观测数据处理与信息融合、水下机器人自主控制与自主观测行为优化等关键问题融入到海洋环境自主观测理论框架下进行系统深入的研究。重点研究面向海洋环境观测的水下机器人环境认知、环境约束产生、自主观测行为优化、协作观测与控制等问题，并基于NPOCE国际合作观测框架下，结合国家重大科学研究计划项目"全球变暖下的海洋响应及其对东亚气候和近海储碳的影响"的实际观测计划，开展实际平台的海上实验研究，验证所提方法的可行性与有效性。同时，作为基础理论与技术研究，本项目研究成果将为构建水下机器人海洋环境自主观测系统提供必要的理论基础和技术储备，对拓展水下机器人在国家重大科学工程、国家海洋安全、海洋灾害预警预报等领域的广泛应用具有重要的技术引导和推动作用。

本项目结合海洋环境自主观测理论框架，以海洋科学研究中对关键海洋要素的实时精细观测能力需求为背景，为提高水下机器人自主观测能力，开展了一系列前沿问题的应用基础研究。主要研究内容包括海洋环境特征建模、海洋环境信息估计方法、自主观测行为优化方法、多水下机器人的控制、协作观测以及对相关技术理论方法的实验验证研究。 本项目已按照研究计划完成了全部研究内容，主要成果为：.（1）建立了海洋观测与跟踪任务的数学模型，提取了海洋特征如锋面、锋区、上升流、跃层、涡流、内波等海洋现象，分析并给出了这些现象在中国近海海域发生的阈值、位置、尺度范围，为多水下平台的运动规划提供了基础。.（2）建立了水下滑翔机运动速度计算模型，对深平均流进行了估计，进行了基于深平均流预测的水下滑翔机路径跟踪研究，实现了水下滑翔机的航向优化，提高了水下滑翔机执行路径跟踪任务时的跟踪精度。.（3）基于目标分析与 Level Set 方法，将时变海流约束融入到路径规划问题之中，设计了跟踪准则，通过严密的理论分析与仿真验证，表明了所设计策略既能够有效的利用顺流，也可以有效的绕开妨碍路径形成的区域。.（4）设计了同构体多水下机器人的位置、速度、航向协同控制策略，通过仿真分析，可实现对恒速、变速运动涡旋中心的循迹观测，以及对海洋温度场等值线的精确跟踪观测。.（5）基于遗传算法与支持向量机建立了精细的优化准则，结合多异构体海洋机器人的能力差异设计了观测模式及分配机制。设计了一种流场信息的压缩提取方法，根据信道质量决定信息的压缩率，可实现多异构体海洋机器人在弱通信环境下的协同行为。.（6）开展了南海海上试验验证工作，完成了对中尺度漩涡的跟踪任务，应用本项目研究的海洋环境信息估计策略、路径规划技术与运动控制等技术获得了南海中尺度漩涡附近的高精度海洋特性数据。

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