摘 要：点对点大范围、长距离的水下航行是 AUV(Autonomous Underwater Vehicle)在一种常见的水下作业任务。面对这种任务，AUV 路径规划的难点在于大面积复杂环境的建模以及局部环境下的定位、环境探测和避碰。本文针对 AUV 在未知环境中利用声纳传感器进行长距离航行的路径规划应用进行研究，给出了环境建模的方法，对声纳信号进行相关的处理，采用神经网络模型实现路径规划的设计。通过仿真实验验证了本文提出方法的能够利用声纳有效的完成长距离点到点的路径规划。

 

 

 

关键词： 图像声纳，水下机器人，路径规划，数学形态

 

目录

第一章 绪论 4

1.1引言 4

1.1.1研究背景 4

1.1.2AUV 研究现状 4

1.2路径规划的国内外研究现状 5

1.3本文研究内容与结构 6

第二章 基于声纳的长距离点到点路径规划算法 7

2.1AUV 与环境建模 7

2.2声纳传感器信息处理 8

2.3基于声纳的长距离点到点路径规划策略 12

第三章 基于声纳的长距离点到点路径规划仿真与分析 14

3.1基于声纳的长距离点到点路径规划仿真 14

3.2基于声纳的长距离点到点路径规划实验 17

第四章 总结与展望 20

4.1总结 20

4.2展望 20

参考文献 22

致谢 24