1.4　本書的主要研究內容和技術路線

1.4.1　本書主要研究內容

本書的主要研究內容如下。

第1章首先論述了課題的背景和意義；之后通過描述水下采礦區地形的特殊性、我國調查區的地形特點，指出機器人路徑規劃的類型及特點，需要達到怎樣的要求；論述了國內外自主機器人路徑規劃領域相關問題的研究現狀；最后給出課題研究的主要內容和技術路線。

第2章提出了一種針對不同底質類型的水下環境建模模型。首先利用先驗的水下含底質類屬性的DEM數據，將DEM模型柵格化；之后利用DEM數據，提取粗糙度、坡度和起伏度等地形幾何特征，得到了水下三維地形的四維混合屬性數據；通過模糊推理的方法，對每類底質地形通行性進行評估，獲得鈷結殼底質和基巖底質地形的通行性指數；并通過設置綜合通行代價函數，將不同底質地形通行性進行有效整合；提出水下鈷結殼礦區環境建模算法，得到水下地形綜合通行性地圖，為下一步的機器人路徑規劃提供了模型基礎。通過實驗及仿真研究，驗證了算法的可行性。

第3章對水下大尺度遍歷路徑規劃問題進行系統研究。設置機器人遍歷路徑規劃的性能評價函數，通過尋優的方式尋求礦區平坦地形的遍歷路徑規劃方法；將遍歷路徑規劃問題劃分為三個子問題：可采子域內部行走方式、可采子域劃分方式和可采子域連接方式；通過對評價函數的尋優計算，首先確定了在平坦地形子區域內部需要進行往復式采集；后用Boustrophedon方法對典型的平坦地形環境模型進行劃分；為子區域之間建立綜合連通距離矩陣，將子區域連接問題轉化為TSP問題，并通過蟻群算法求解，達到了最大覆蓋率的優化目標；對遍歷路徑中存在的局部路徑問題，將其轉化為SPP問題，通過Flord方法求解，實現了采集的最小重復率；最后提出水下礦區遍歷路徑規劃算法。通過仿真，對算法可行性進行了驗證。

第4章對探測窗口內靜態路徑規劃問題提出了基于改進蟻群算法的解決模型。首先指出機器人完全遍歷路徑由連接路徑和采集路徑所組成，需要依據兩種路徑的不同要求設置規劃算法；為了滿足在線規劃的實時性要求，本書對蟻群算法進行改進，并與粒群算法進行有效融合；按照機器人安全需要，將第2章所建環境模型膨化；提出機器人靜態路徑規劃的改進蟻群算法模型，并對算法收斂性進行分析；就連接路徑和采集路徑的靜態規劃問題，通過設置不同的啟發函數和適應度函數，提出兩種算法；通過仿真，驗證了算法的可行性。

第5章對水下全局信息未知的動態路徑規劃問題，提出了基于改進滾動窗口法的解決模型。首先提出了改進的滾動窗口法，確定算法子目標點選取的方式；之后證明了算法的收斂性；對算法優化性能進行分析，得出算法在解決路徑規劃問題時是全局次優的，并且行走優化系數γ的設置能進一步提高算法的優化性能；仿真實驗首先對行走優化系數γ的性能進行驗證，之后分別利用算法4.2和4.3驗證改進滾動窗口法最終能夠找到規劃目標點，滿足在線采礦作業的要求。

第6章通過實車實驗，對機器人在線路徑規劃系統進行驗證，實驗結果表明，本書所建立的機器人在線路徑規劃系統是可行的。

第7章作為全文的結束，總結全文的研究工作，闡明本書的創新性，最后提出在水下機器人路徑規劃領域需要進一步解決的問題。

1.4.2　本書技術路線

如圖1-11所示。