海陆两栖机器人自主感知与决策关键技术研究

Due to the environment observation requirement of reefs and ports, we focus on the autonomous perception and decision-making for amphibious robots in this project. Based on our prior research in the field of autonomous decision and planning, land environment modeling, the main research content of this project is as follows: (1) We obtain the environment information through multi-sensor system, based on which we present a sparse autoencoder to extract the feature from redundancy autonomous environment information. And we design a new unsupervised classification method that has the ability of remembering useful information and forgetting useless ones. (2) We model the uncertain sub-events of complex autonomous environment, according to which we design a new replanning trigger algorithm based on the evaluation of robots stability. (3) We propose an off-line path planning method based on random sampling and then present an online path planning approach based on cross-entropy optimization and mutual information, along which we model the amphibious environment in the form of probabilistic grid based on the octree technique. (4) We design the motion planning method for cross-domain of robots and propose a distributed adaptive control methodology for amphibious robots. On this basis, we develop a wheel-paddle integrated amphibious robots and conduct corresponding experiments. Achievements in this project will improve the autonomous ability of perception and decision for amphibious robots.

本项目针对岛礁、港口等海陆环境观测需求，开展两栖机器人自主感知与决策技术研究。结合项目组在自主决策与规划、陆地环境建模等方面的研究成果，设置以下主要研究内容：①采用多传感器系统获取海陆环境信息，针对两栖环境过冗余信息，提出稀疏自编码器的信息特征提取方法，设计具备“记忆”与“遗忘”能力的新型无监督分类方法，实现对环境的感知与认知。②建立海陆复杂环境下的不确定子事件模型，设计基于稳定性评估理论的两栖机器人重规划触发方法。③提出基于随机采样的覆盖路径离线规划方法，制定改进交叉熵和互信息驱动下的观测路径实时重规划策略，建立基于八叉树结构的任务环境概率栅格模型。④建立轮桨一体驱动的海陆两栖机器人跨域运动模型，设计分布式多驱动器自适应控制方法。在此基础上，研制一型轮桨一体驱动的海陆两栖机器人，并进行实验验证。本项目研究可为海陆两栖机器人的自主感知与决策提供理论和技术参考。

本项目针对岛礁、港口等海陆环境观测需求，开展了两栖机器人自主感知与决策技术研究，取得以下成果：①研制了轮桨一体两栖机器人样机，开展了水池以及开放水域的湖试实验，并以此为平台验证了本项目所提关键算法的有效性；②建立了不同工况下两栖机器人的数学模型，分别设计了陆域、跨域和水下工况的自适应运动控制算法，提高了两栖机器人运动控制的精确性和鲁棒性，形成了两栖机器人海陆环境中的自主运动能力；③提出了基于深度学习的图像特征提取和基于生成对抗网络的图像增强算法，提高了水下环境的感知和认知能力；提出了基于多传感器融合的SLAM算法，为两栖机器人自主感知和决策提供保障；④提出了基于HMM的不确定事件分类方法和基于POMDP的不确定事件决策方法，提高了两栖机器人自主决策能力；提出了基于RRTx的避障路径规划与不确定事件触发重规划方法，实现了两栖机器人自主避障能力；⑤提出了基于高斯过程占据栅格建图的探索规划方法，形成了两栖机器人自主构建完备环境地图的能力；提出了信息驱动下的两栖机器人观测路径规划方法，实现了海洋标量场的观测与建模。.在项目执行期间，共发表（录用）论文23篇，其中，SCI论文19篇；申请发明专利15项，已授权11项；培养博士后1人，硕博士生13人；负责人获得省部级科技奖1项，其他奖项3项，被任命为某海军型号副总师。.综上，项目组研制了一种兼具多种运动模态的海陆两栖机器人，突破了两栖机器人的感知、决策、控制以及规划等相关科学技术问题。该研究的部分成果可以为港口巡查、海洋测绘、船舶检修、岛礁侦查等任务提供理论支撑，并为新型海洋机器人的工程应用提供参考。