【摘 要】
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近年来,随着科学技术的飞速发展,人类对于海洋资源的重视程度越来越高。但由于海洋环境的特殊性,仅靠人力很难实现自主化海洋防护以及高效化管理,极大限制海洋的探索与开发进程,这也促进了自主水下航行器(Autonomous underwater vehicle,AUV)的快速发展。为实现敌对目标的成功围捕,首先需要探测并准确识别出目标。在实际的水下环境中,水质浑浊、光线不足、目标遮挡等不利因素的干扰,导致
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近年来,随着科学技术的飞速发展,人类对于海洋资源的重视程度越来越高。但由于海洋环境的特殊性,仅靠人力很难实现自主化海洋防护以及高效化管理,极大限制海洋的探索与开发进程,这也促进了自主水下航行器(Autonomous underwater vehicle,AUV)的快速发展。为实现敌对目标的成功围捕,首先需要探测并准确识别出目标。在实际的水下环境中,水质浑浊、光线不足、目标遮挡等不利因素的干扰,导致AUV很难获取目标特征有效数据。同时,水下样本相对较少,敌对目标的样本数据难以获取,在训练样本不充足的情况下准确的识别出目标更加困难。在确定目标以后的围捕过程中,水下通信延迟与时变海流也会对多AUV系统的协同控制造成极大的影响。本研究针对单个AUV采集信息有限、复杂水下环境干扰且目标特征有效数据难获取等问题,利用多AUV协作机制与迁移强化学习模型对围捕目标进行检测,增加多AUV系统对围捕目标的探测能力。针对目标训练样本不足等问题,利用GAN-元学习方法对模型进行训练,提高算法的识别能力。针对水下通信延迟与时变海流干扰等问题,利用生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)模型,自动生成合适的协同控制率,结合多AUV拓扑结构实现非合作目标的成功围捕。以上所提方法具体内容如下:(1)提出一种基于迁移强化学习的多AUV协同目标探测方法。利用小波变换和仿射不变性对多AUV采集的目标信息进行特征融合,根据马氏距离计算特征的相似度。根据相似度阈值自主选择学习模型:相似度小时,对干扰环境下的目标信息进行强化训练,降低环境干扰对目标探测的影响;相似度较大时,将源域特征数据迁移到目标域,减少相似数据的重复计算,确保算法的实时性。(2)提出一种基于GAN-元学习的危险目标识别方法。利用VGG-19网络对目标图像进行特征提取,利用WGAN(Wasserstein Generative Adversarial Networks,WGAN)网络补全缺失目标信息,降低环境干扰对采集图像的影响。基于元学习理论,对特征提取过程的参数变化情况进行训练,提高算法对新目标的识别能力,保证GAN-元学习模型具有较强的泛化能力。(3)提出基于GAN的多AUV一致性协同控制方法。首先,建立AUV的三维运动学模型。然后,结合拉普拉斯矩阵,建立理想环境下的拓扑结构,并计算AUV的控制率。最后,引用GAN网络模型,通过GAN的迭代训练,生成适应当前干扰环境的多AUV控制率。降低时变海流与水声通信延迟对多AUV系统一致性的影响,提高目标围捕的成功率。(4)针对以上所提出的算法进行对应的仿真验证,并与现有方法做了对比分析,实验结果表明所提出的方法具有更好的水下目标探测识别与围捕能力。
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