1.2　水下機器人路徑規劃的特點及要求

1.2.1　水下采礦區地形的特殊性

水下環境極為惡劣：水深3000m的水下作用在300個大氣壓高壓下，海水水溫常年保持1～4℃低溫，環境中無自然光，還有不均勻的海流作用[23，24]。在這種極限環境中，機器人的控制和導航實現十分困難[25]。在可開采區內部，除了有鈷結殼分布以外，還存在大量流塑狀沉積物（水下泥礫沙混合物）和無鈷結殼覆蓋的裸露基巖。

（1）鈷結殼分布區

鈷結殼層一般只有4～6cm，最大24cm。其地形起伏差異很大：大部分地形起伏在5～20cm之間，偶爾達到數十厘米甚至數米；中間經常出現落差為0.5～3m之間的峭壁與臺階；有時出現布滿沉積物及大塊卵石的溝槽；分布有鈷結殼的海山山坡上部較陡，而下部較緩，結殼表面呈葡萄狀，平整狀等；成片大面積結殼層地形起伏不大，在可采區平均坡度小于15°[26～28]。

按地形表面幾何特征，通常把鈷結殼礦床分為以下幾種類型[29～31]：

卵石形礦區，鈷結殼表面有一些大的接近圓形的卵石狀突起，卵石狀物外有一層結殼層，看起來像大的結核。

階梯形礦區（圖1-2），多數裸露的結殼都有一個到數個的臺階，形成陡坡，鈷結殼分布的面積及厚度和每一個臺階的坡度有關。

瘤狀形礦區（圖1-3），看起來像一條由結核組成的地毯，鈷結殼表面由密布的結核連在一起而成，覆蓋率可以達到50%以上。

線狀形礦區（圖1-4），從圖形上看這些結殼表面就像一條條的水槽狀，或像朝一個方向繪制的一系列直線，其中填滿了沉積物。

（2）裸露基巖區

采礦區中還分布著裸露基巖[26，32～34]，較為平坦的基巖區本身不會影響機器人的正常行走，但在連續作業的過程中，機器人經過基巖分布的地形，則會采集到大量的無鈷結殼覆蓋的基巖碎塊，這會大大增加礦物廢石率和選冶成本，增大采礦的經濟代價。

（3）水下沉積物區

采礦環境存在的沙礫泥混合物，含水率極高，底質內聚力小，塑性指數高，含有觸變特性（經擾動后其承載能力下降劇烈），呈流塑狀分布，不同地點其性質還存在區別，水下這種“稀軟底”的底質環境完全不同于陸地環境。在這種環境中進行采集作業的機器人在行走過程中不均勻，打滑嚴重，行走狀態難以測量[35～37]。同時，機器人在采礦作業過程中，車體前部的采集頭工作時會對車體產生反作用力，使表面沉積物破壞或擾動，并揚起大量水下沉積物，包圍機器人周邊區域，使基于光學的環境感知傳感器（水下攝像機等）不能發揮作用；機器人采集時還會產生強烈的噪聲，對基于聲學原理的圖像聲吶成像（紅外側掃裝置）和聲學探測定位系統（單波束、多波束探測系統）的測量形成嚴重干擾。

由此可見，鈷結殼可開采區地形是高度非結構化的，在進行開采區采集路線設計前，必須依據先驗的水下地形DEM數據和水下底質類型數據，對可開采區進行大尺度環境建模，依據不同底質下水下地形的幾何特征，判斷開采區地形的可通行性，并得到針對不同底質的綜合可通行性地圖，將水下地形結構化，最終為可開采區大尺度路徑規劃提供基礎；而對于真實采集作業中的在線路徑規劃，需要利用探測系統獲得的實時DEM數據，以相同的方法建立小范圍環境模型，以指導機器人在線路徑規劃。

1.2.2　我國調查區內地形特點

《聯合國海洋法公約》有關原則規定：富鈷結殼的調查和開采不宜選在專屬經濟區內，應選在國際海域中。經過初步勘查中太平洋鈷結殼賦存區，我國找到了一片鈷含量較高、豐度和覆蓋率十分可觀的遠景礦區[10]。

在我國的調查區（中太平洋CC區）內，鈷結殼呈斑塊狀固結于硬質基巖上，大片結殼層面積有時可達數十平方公里；可開采區地勢較平坦，一般高差為10～50m；大部分屬小型水下丘陵，其中還分布有少數平頂海山，礦區平均坡度小于10°[10，23，28]。

綜合來看，在我國調查區內，分布有兩種典型的鈷結殼可采地形：大范圍的相對平坦地形和極少量平頂海山地形[4，10]。

（1）平坦地形

在大范圍的相對平坦地形中，裸露的基巖區和水下沙礫泥混合沉積物區域相對較小，但呈現不均勻、無規律的分布形態。一般在幾平方公里到數十平方公里的大尺度連續可開采區內，分布有少量的沉積物區、裸露基巖區和較為陡峭的水下丘陵地帶[4，8，10，31]。

而在平坦地形中，鈷結殼類型的分布與地形坡度大小關系密切，坡度為0°～3°時，以鈷結核為主；坡度為3°～7°時，通常覆蓋有沉積物；在7°～15°時，為結核、結殼過渡區，隨坡度增大結殼所占比例逐漸增大[26～28]。

（2）海山地形

鈷結殼在平頂海山地形上的分布受到水深制約，一般沿海山周邊基巖表面呈水平帶狀分布。在平頂海山的頂面，存在孔蟲砂發育的輪廓通常決定著礦床的上部邊界，在山坡下部，則以水下黏土發育層的上界決定礦體的下部邊界。有勘查發現：在平頂海山橢圓形支脈包括附屬地段上鈷結殼厚度最大，大于15°坡度時，以鈷結殼為主；而在坡度大于45°的陡峭山坡上結殼會變得很薄，有時僅為鐵錳氧化物薄膜[29～31]。

由于機器人的開采任務是要在單次采集作業中，完成對可開采區的遍歷（全覆蓋）式采集作業。因此在開采區環境模型的基礎上，只有通過遍歷開采的方式，才能最大限度達到高采集率和低廢石率，完成采集作業的要求。

對于海山地形，COMRA已經確定了螺旋式的開采方式[4，6，8，21]；而對于平坦地形，需要從采集覆蓋率、重復率、能耗等多個角度，考慮建立一種高效的采集方法。

1.2.3　水下機器人路徑規劃的類型及特點

利用先驗的開采區DEM數據和水下底質類型數據，完成大尺度的環境建模，初步確定可采區和不可采區，為機器人的遍歷路徑規劃提供依據；以大尺度環境模型為基礎，通過對我國調查區內主要分布的平坦地形礦區，進行遍歷式采集路徑規劃，也就完成了機器人采集的先期準備工作。

大尺度遍歷式采集路徑規劃結束后，將會得到一個由一系列曲線段首尾相連而成的采集路線圖，該圖在二維平面的投影為一系列直線段首尾相連而成的區域完全遍歷圖。圖中每一個直線段的端點都會被視為機器人采集路徑的轉向點。機器人在實際的開采工作中，會以圖中相鄰轉向點為局部起點和終點，以在線的方式完成采集任務。

由于水下地形的復雜性和探測系統的不精確性（一般只能達到數米到10m之間[37]），在機器人的采集路徑上，仍然會存在影響車體正常行走的小型海石、海階、海溝和小型基巖區和沙礫泥混合物區。因此，在采集作業中，出于安全性的考慮，必須利用車載探測系統，實時更新環境信息，以在線的方式完成采集作業任務。在采集路徑上每兩個相鄰轉向點之間，機器人是通過在線的方式進行動態路徑規劃：從一點開始，通過探測范圍（滾動窗口）內環境信息的更新，不斷尋找新的規劃子目標點，不斷更新局部采集路徑，直到找到規劃終點。

而在每一個已精確獲知環境信息的滾動窗口內，機器人在線路徑規劃系統建立滾動窗口內環境模型，實時規劃窗口內環境信息已知的靜態路徑，找到窗口中從局部起點到局部終點之間，符合采礦要求的局部采集路線。

因此只有通過這種先驗規劃與在線規劃，靜態規劃和動態規劃相結合的方式，機器人才能安全，遍歷的完成采集任務。

1.2.4　水下機器人路徑規劃的要求

通過上述分析，可以確定本課題需要解決的問題如下。

1）利用先驗的水下地形DEM數據和水下底質類型數據，建立水下采礦區大尺度環境模型，為路徑規劃研究提供基礎；

2）建立在我國鈷結殼調查區內，平坦地形的遍歷路徑規劃模型，確定機器人在大尺度開采區的開采路線；通過開采路線上的相鄰轉向點，獲得機器人動態規劃的起點和終點；

3）建立機器人在每個滾動窗口內，靜態路徑規劃的問題解決模型；

4）建立在線規劃的起點和終點之間，局部路徑規劃的問題解決模型。

以上四點同時也是本課題研究的主要內容。

在解決以上問題的過程中，主要存在著以下難點。

1）現有的環境建模研究主要針對解決環境的通行性，而沒有對不同底質的環境通行性進行分類研究，而且如何通過對含三種底質類型的水下地貌進行通行性分析后，再有機整合，并按照綜合通行能力在環境模型中劃分成不同區域，是本研究的一個難點。

2）在機器人大尺度遍歷路徑規劃研究中，如何通過設定優化評價準則，使礦區遍歷路徑規劃能在尋優過程中滿足開采要求；如何建立遍歷路徑規劃的問題解決模型，并設置合理的算法，使得規劃路徑在實際采集作業中能夠順利實現。

3）現有的靜態路徑規劃主要以路徑最短作為規劃目標，從而設計算法，而在水下采礦環境中，還需要兼顧采礦安全性、采集覆蓋率等目標。因此，需要針對機器人路徑規劃的特點及要求，設計出適合采礦作業的靜態路徑規劃算法。

4）在水下大尺度環境中，將先期規劃的遍歷路徑具體實現，需要機器人以在線形式，動態進行規劃，因此，如何找到一個適合采集作業的動態路徑規劃方法，算法能否收斂，能否在全局信息未知的情況下具備較好的優化性能，成為課題研究的又一個難點。

本書就上述問題進行研究，并建立相應的解決模型，最后對機器人在線路徑規劃系統進行實驗驗證。