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新算法,指标提高了自动驾驶水下航行器的能源效率
2021年01月08日    阅读量:     新闻来源:中国机器人网 vrovro.com  |  投稿

机器人研究人员发现了一种自动驾驶水下航行器以更高的能效导航强流的方法,这意味着AUV可以更长,更好地收集数据。


新算法,指标提高了自动驾驶水下航行器的能源效率 中国机器人网,vrovro.com


水下滑翔机之类的AUV是有价值的研究工具,主要受其能量预算限制-通过低效的轨迹浪费的每一点电池电量都会缩短其工作时间。


“从历史上看,许多海洋学数据集和采样来自使用船,这是昂贵的,而且一次只能真正出几天,”第三年的博士戴伦·琼斯说中国机器人网vrovro.com。俄勒冈州立大学机器人程序专业的学生,??也是该研究的主要作者。“使用自动水下航行器,您可以进行为期数月的监视。


而将这些飞行器的任务扩展的方法是通过更智能的规划,将它们从一个兴趣点转移到另一个兴趣点。”


琼斯和博士 OSU工程学院机械工程学助理教授Geoff Hollinger顾问已经建立了一个框架,使车辆能够通过强而不确定的干扰(例如洋流和风场)来规划能效轨迹。


该框架涉及对备用路径进行采样的算法,以及使车辆根据收集到的有关环境干扰的新信息来决定何时切换路径的比较指标。


研究人员在模拟环境中测试了该框架,该环境是来自区域海洋建模系统的电流数据集,并且还在带有自动船的多风湖上进行了测试。


最近发表在《IEEE机器人与自动化快报》上的结果表明,该算法可以规划比现有方法所规划的能源效率更高的车辆路径,并且其鲁棒性足以应付数据量不大的环境。


研究结果还表明,与仅基于洋流预报进行规划相比,该框架的五个路径比较指标中的三个可用于规划更有效的路线。


琼斯说:“我们概括了过去的轨迹优化技术,并取消了轨迹航路点在时间上等距的假设。” 


“消除这种假设可以改善节能路径规划的最新水平。

 

他补充说:“这些是驱动不足的车辆,相对于强大的洋流而言,它们并不能快速行驶,因此,使它们更有效地行驶的一种方法是顺应潮流,沿海岸航行而不使用能源。” “我们正在为这些车辆提供更多的情报,以便它们能够更可靠地完成任务。”


琼斯指出,克服强烈的干扰是将任何类型的机器人置于现实环境中的关键组成部分。他说,过去的规划算法并不总是考虑要规划的车辆动力。


琼斯说:“有时我们会在实验室中做出假设,或者进行无法在现实世界中转换的模拟。” 


“有时候干扰太大,无法克服,或者有时可以克服,但是路径偏离很大,以至于会将机器人置于危险区域。我们必须考虑机器人的所有可能位置。有更聪明的方法考虑到这些各种干扰,这为我们提供了一种更好的方式来计划受干扰影响最小的路径。”


琼斯说,控制器与计划器之间的任何断开都可能是危险的。


“我们看到这项工作的方式是弥合这种差距-我们如何看待控制器更容易遵循的路径,以及如何使控制器更好地遵循路径?” 他说。“当我们考虑整个环境,规划路线时,我们可以提高能源效率,从而使车辆的控制器不必费劲地工作。”


未来的研究还将涉及“信息路径规划”,即规划路径,该路径最初会收集有关环境和干扰的信息,该算法可在以后使用这些信息来规划更节能的路线。


“我们如何结合这两个想法-规划能源效率的路径,同时还尝试收集可为有效路径规划提供信息的信息?” 琼斯说将进行权衡,可能要折衷,我现在要花五个小时才能节省六个小时吗?


另一个可能的研究方向是看一看多车的情况,其中一辆车可以向前侦察并将信息传递给一个或多个其他车。 -通过智能地分配目标和共享信息,它们可能具有较低的共享能源成本。”


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