水下潜航器和母船之间的通信分为有线和无线,有线通信具有较高的可靠性,但是在很多应用场合会受到限制,如水下复杂的珊瑚礁环境,使用有线通信经常会发生线缆缠绕而出现水下潜航器难以回收的问题。无线通信主要通过声通信和光通信进行,两者分别使用声波和光波作为信息载体,水下声波通信技术研究较为成熟,水下光通信技术近年来在国内外成为研究热点,但是水下光通信相较于声通信具有更高的速率和带宽潜力,但受限于水下环境对光的吸收和散射,通常适用于较短距离的通信。国内外学者对水下声通信和光通信都进行了广泛研究,杜玉红等[1]为了解决水下光通信容易受到干扰的问题,提出了一种多层频谱分解模型,对水下弱光信号进行加强,从而提升了水下光通信的可靠性。姚俊辉等[2]提出了一种水下声光一体化通信系统,并进行实验验证,结果发现在距离较近时系统可以实现无误码通信。
在避障方法上,苏哲昊等[3]提出一种基于模型预测控制的水下避障方法,主要思路是将海底障碍物进行分类,根据不同的海底地形设计目标优化函数,从而实现最优避障路径。苏祥宇[4]将安全势场的概念应用于水下避障,并设定了水下机器人编队内部的安全界限,根据障碍物区域的可通行宽度,提出了多种避障策略。
综上可以发现,虽然目前对水下通信以及避障研究均较多,但是将水下通信应用于水下障碍物避障则较少。本文提出一种基于水下声光通信的应急避障系统,水下潜航器通过多种设备获取水下障碍物信息,将控制信号通过水下声光通信的方式将其传输到潜航器,并采用全局避障+局部避障结合的方式来实现应急避障的目的。
1 潜航器应急避障系统设计 1.1 系统整体结构潜航器水下应急避障系统是一套复杂的系统,它确保潜航器在执行水下任务时能够有效地识别和避开障碍物。系统的整体结构如图1所示,系统包括感知系统、导航系统、数据处理单元、控制单元、逻辑处理器、电源系统以及通信系统。
1)感知系统(传感器阵列)
感知系统是潜航器在水下感知障碍物的重要手段,也是应急避障系统中的核心之一[5]。感知系统中使用多种传感器,包括深度传感器、光学相机、主动声呐系统、姿态传感器、压力传感器、环境传感器等。光学相机可以捕获周围环境的图像,用于视觉导航和目标识别。主动声呐通常安装在潜航器的前部或周围,为潜航器提供全方位的障碍物探索。深度传感器主要基于时间差测距、结构光或三角测量原理来测量潜航器与水面或海底的距离,可以帮助母船确定当前潜航器所在位置。姿态传感器包括陀螺仪和加速度计,这些传感器测量潜航器的姿态角和加速度,帮助确定其在空间中的方向和速度变化。压力传感器通过测量水压来确定潜航器所处的深度,可以作为深度传感器的辅助设备。环境传感器包括盐度、温度传感器等,由于潜航器在水下执行任务时,盐度和温度对浮力具有重要影响,因而为了保障潜航器安全,需要不间断对环境相关参数进行测量。
2)数据处理单元
感知单元在获取所有数据后,需要对这些数据进行处理,这些处理包括A/D转换、异常数据剔除、数据融合等。
3)逻辑处理器
潜航器应急避障系统中的逻辑处理器是实现避障的核心,根据数据处理单元所获得的数据,然后使用高性能计算单元运行避障算法和决策逻辑,如路径规划算法、机器学习模型等。
4)导航系统
由于在水下运动时,单纯依靠GPS或者北斗卫星信号难以获得潜航器的准确位置,因而提出将主动声呐系统、惯性导航系统等进行有效结合,主动声呐系统和惯性导航系统等获得的位置信息与预先设定的水下地图进行匹配,从而实现水下精确导航。
5)控制单元
根据中央处理单元的指令控制潜航器的移动。通过控制推进器、舵机等执行机构来调整潜航器的姿态和速度,实现预定设定路径的运动。
6)电源系统
为水下应急避障系统提供电源,包括所有传感器、数据处理单元、控制单元等。在潜航器内部设置DC24V锂电池,通过电源管理模块将其转换为DC12V、DC5V,从而为系统内不同单元提供稳定电源供应。
7)通信系统
通信系统是母船和水下潜航器之间的纽带,本文提出一种基于水下声光通信的方法,以保证在一定距离内能以较低误码率的方式进行通信。母船和潜航器之间的通信数据主要包括潜航器的预定路径坐标、运动控制信号(紧急制动、回收以及正常运动)、潜航器当前坐标信息等[6]。
1.2 水下声光通信的实现1)水下声光通信结构
在水下进行通信时,单纯采用水声通信会存在带宽窄、时延大等问题,不利于潜航器在遇到障碍物时进行应急机动,因而将水下光通信作为水声通信的有效补充。图2为设计的水下声光通信架构,图中有3个水下声光通信节点,虽然水声通信受到环境影响很小,但是光通信非常脆弱,特别是长距离传输时,因而为了拓展水下通信的距离,本文提出在海洋中一定范围内建立一定数量的声光通信节点,这些节点都为子节点,母船为主节点。水下潜航器和母船之间实现水下通信的基本流程为:母船首先会发送广播消息,这个消息类似于握手信息,若经过多个声光通信节点后水下潜航器收到该握手消息,则水下潜航器会返回一条消息,母船收到此消息即认为握手通信成功。针对不同的水文环境,设定的握手次数不同,一般为2次。
当母船同时释放多个水下潜航器时,此时需要和多个水下潜航器建立通信,不同的潜航器通过水下声光通信向外发送当前位置、速度等信息,在这些信息后面通过尾缀来表明该水下潜航器的身份,如母船接收到0x010003 A6B5C3CC01消息时,该消息中的前缀为“010003”,表明该消息经由01节点和03节点传输回母船,“A6B5C3”为位置信息,“CC”为速度信息,尾缀“01”为编号为01的潜航器。
2)水下声光通信调度
为了尽可能提升水下声光通信的吞吐量,并降低时延,此时需要确定2个关键点,一是确定声光通信中声通信和光通信内部资源的分配,在保证数据传输准确率的前提下确保资源利用最大化;二是确定数据的传输路径,以降低时延。水下声光通信资源调配是一个多目标优化问题,优化的目标包括传输速率、误码率、时延、系统容量等。为了实现综合目标最优,它涉及到如何在声通信和光通信之间合理分配带宽、功率、时间等资源,以实现最优的通信性能。
在应急避障中,最小的水下通信时间对应急避障系统而言尤为重要,这就意味着水下潜航器能在发现障碍物的最短时间内完成通信和避碰动作。最小的水下通信时间对应着单位时间内完成最大的数据吞吐量,定义水下声光通信的最大吞吐量为TRmax:
$ T{R_{{\text{max}}}} = {\text{max}}\frac{{\displaystyle\sum\limits_{i = 1}^3 {\sum\limits_{j = 1}^Q {[{v_{i1}}{t_1}{s_{ij1}} + {v_{i2}}{t_2}{s_{ij2}}]}}}}{T} 。$ |
式中:Q为水声通信或者光通信传输时所需要的时隙数量;i为第i个节点;vi1为光通信速度;t1为数据通过光通信传输所需要的时间;vi2为水声通信速度;t2为数据通过水声通信传输所需要的时间;sij1和sij2分别为第i个节点在第j个时隙选择光通信方式或者水声通信方式。
误码率对水下通信而言同样重要,这是由于在应急避障时,若水下通信出现错误,则会重复发送该消息直至发送成功,因而较低的误码率可以提升水下潜航器应急避障的反应时间。建立水下通信最小误码率的目标约束,即
$ BE{R_{\rm total}} = w \cdot BE{R_{\rm acoustic}} + (1 - w) \cdot BE{R_{\rm optical}}{\text{ }} \text{。} $ |
式中:
建立最大吞吐率和最小误码率的多目标优化方程,进而确定不同通信方式在水下通信中的权重。
2 应急避障策略设计 2.1 全局避障策略全局避障策略主要是针对潜航器的起始点和终点之间来制定不同的规划路径,这些规划路径有不同的约束条件。本文根据障碍物距离、到达时间、行进速度等对潜航器进行约束,并进行仿真,得到3条规划路径,如图3所示。
规划路径1 该规划路线使用了人工势场法,规划路径和障碍物保持了一定的安全距离,应用人工势场法时,障碍物产生斥力,目标点产生引力,规划的路径绕过了障碍物的边缘,潜航器根据合力的方向进行移动,而且潜航器距离障碍物较远,因而行进风险较低。
规划路径2 采用了最优路径策略,考虑了潜航器与障碍物之间的相对速度和位置,确保在避障的同时保持高效路径。规划路径距离较短,但是在行进中可能由于运动误差、潜航器的大小等造成碰撞。
规划路径3 使用动态规划算法,采用保守避障策略,路径远离障碍物,在障碍物较多或不确定性较高的情况下使用。
2.2 局部避障策略全局避障虽然能够让潜航器按照预定航迹进行运动,但是在运动过程中可能会出现一些不在预期内的障碍物,当潜航器发现这些障碍物时就需要通过水声通信将这些信息发送到母船,母船此时需要根据障碍物的位置信息制定动态的局部避障策略。本文采用DWA算法来实现,DWA(动态窗口方法)算法是一种先进的局部路径规划技术,它基于预测控制理论,能够为潜航器在未知环境中提供一种安全且高效的避障策略。DWA算法具有计算简单、响应快等特点。
DWA的核心理念是依据潜航器当前的定位和速度信息,在速度维度和角速度内创建一个满足潜航器硬件性能限制的采样空间。DWA算法会预测在这些速度条件下,潜航器在预定时间后的轨迹,并利用特定的评价函数对这些轨迹进行评估。评估完成后,选择得分最高的轨迹所对应的速度指令,以此指导潜航器的下一步运动。这个过程将持续进行,直到潜航器成功抵达预定目标。对于潜航器的应急避障而言,避障问题可以转化为在速度空间中寻找合适的运动轨迹,进而通过运动约束来挑选出局部最优路径。
使用Matlab对潜航器的局部避障进行仿真,得到的结果如图4所示。实线圆为已知障碍物,虚线圆为动态障碍物,当潜航器开始按照预定规划路线出发后,在预定路线上出现动态障碍物后,DWA算法开始调整运动轨迹以避开这些动态障碍。
本文设计了基于水下通信的应急避障系统整体结构,并对各部分功能进行详细说明,水声通信和光通信是最常见的2种水下通信方法,将这2种通信方法进行有效融合,并应用于潜航器的应急避障。本文的结论主要包括:
1)水声通信和光通信的有效融合可以解决单一水声通信带宽窄、时延高的问题,为了解决水下光通信容易受到干扰的问题,提出了一种基于中继通信节点的水下声光通信架构,并通过资源调度来实现最佳通信效果;
2)潜航器的应急避障不应全部依赖路径规划,水下障碍物存在未知性,因而需要在建立母船和潜航器水下通信的基础上,执行全局避障策略+局部避障策略来保证潜航器安全。
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杜玉红, 侯守明. 基于深度学习的水下激光通信系统弱光信号检测方法研究[J]. 激光杂志, 2024, 45(6): 204-209. DU Yuhong, HOU Shouming. Research on weak light signal detection method for underwater laser communication system based on deep learning[J]. Laser Journal, 2024, 45(6): 204-209. |
[2] |
姚俊辉, 童峰, 吴剑明, 等. 一种近程水下声光一体化高速通信系统[J]. 数字海洋与水下攻防, 2023(6): 726-733. YAO Junhui, TONG Feng, WU Jianming, et al. A close-range underwater acoustic-optical integrated high-speed communication system[J]. Digital Ocean and Underwater Offense and Defense, 2023(6): 726-733. |
[3] |
苏哲昊, 王伟然, 戴晓强, 等. 基于模型预测的海缆铺设用水下航行器最优避障控制[J]. 中国舰船研究, 2024, 19(1): 248-255. SU ZheHao, WANG Weiran, DAI Xiaoqiang, et al. Optimal obstacle avoidance control for underwater vehicle cable laying based on model prediction[J]. Chinese Journal of Ship Research, 2024, 19(1): 248-255. |
[4] |
苏祥宇. 水下机器人编队控制与避障策略研究[D]. 青岛: 青岛科技大学, 2023.
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[5] |
李宗刚, 王治平, 夏广庆, 等. 基于动态避障风险区域的仿生机器鱼路径规划方法[J]. 机器人, 2024, 46(4): 488−502. LI Zonggang, WANG Zhiping, XIA Guangqing, et al. Biomimetic machine fish path planning method based on dynamic obstacle risk area [J]. Robotics, 2024, 46(4): 488−502. |
[6] |
白发刚. 多鳍驱动仿生机器鱼动力学分析及三维空间避障控制研究[D]. 济南: 山东大学, 2023.
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