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基于辐射源监管信息系统的实时路径规划与避障：一种自主水下航行器
Gianluca Antonelli, Stefano Chiaverini, Roberto Finotello, and Riccardo Schiavon
摘要——这篇论文介绍了一种具有实时路径规划和避障能力的“导航与指引系统”（NGS），这种系统被开发用于自主水下航行器“辐射源监管信息系统”（RAIS）。这种航行器被设计用来完成两种任务。在第一个任务中，NGS必须在能够跟踪预定义的路径的同时避开意外出现的障碍。在第二个任务中，NGS必须通过依据视觉信息重建的当地位置来跟踪线路；同样，在这种情况下，必须处理意外出现的障碍。此外，由于传感器和驱动器的特性，NGS必须考虑洋流和一些剧烈的约束。通过数值模拟和半实物仿真已经能验证所提议NGS的有效性。
关键词——自主水下机器人，航行与导航系统，避障，路径规划。
Ⅰ.介绍
自主水下机器人（AUVs）在完成水下任务方面正变得越来越重要，例如海底探索或者管道检查，因为它们降低了成本并且避免了系统要求的在船操作人员的风险。然而，AUVs受到明显的功率，传感器和通信限制，因此发展安全可靠的船载控制系统以及机器智能是至关重要的。参考文献【21】给出了几个现有AUVs的总结并且描述了它们的主要特征。在【18】中描述了一种远程操作的机器人，它在设计管道视觉反馈的任务中进行了模拟。
在高级自主系统开发中，一个主要的挑战就是实现实时的路径规划以及避障策略，它可以有效的在非结构化环境中导航和引导机器人。在技术文献中，术语导航和指引有不同的意思。实际上，“导航”一词主要是指构建环境地图以及自动机器人定位任务。最近，它也被用于更高级别的任务，例如机器在环境【9】，【19】中。另一方面，指引的目的是为低层次的动态控制器生成轨迹（对AUVs的方向，速度，高度）【11】。在某些情况下，导航系统的操作与指引系统（例如，在实现机器的反应性行为间）存在重叠。·因为这些原因，这两个术语会被一起用在“导航与指引系统（NGS）”这个表述下。
当有大量关于陆上自动驾驶汽车中NGSs的文献，只有相对较少的论文报告了为水下应用特殊设计的NGSs。此外，AUVs的特性不允许将大部分针对陆上车辆设计的运动算法直接扩展到水下机器人上。
在描述针对AUVs的NGSs的论文中，文献【22】提出了一种基于带注释地图的运动规划算法；路径规划器从数据库中检索旧的、匹配的路由并且修改它以适应新的情况。这种方法需要基于环境和离线计算的优先级信息。文献【12】提出了一种在线3D探索算法，该算法可以生成海床的马赛克图像。文献【17】提出了一种混合的（也就是离散/连续状态）用于AUVs的控制器。这个控制器由三个级别构成：第一个，用于标记当前机器状态的离散的”战略级别”，以及两个连续状态的级别——执行级别和战术级别。这些实现了针对时间的同步和异步的低级功能。文献【8】重点介绍了为电缆检查开发的NGS。在文献【24】中，一个椭圆的虚拟力场（VFF）被用于向Bentic Explorer下达一个底部跟随行为的命令。在这种情况下，因为机器的具体任务，避障只在垂直面上进行。在文献【23】中，提出了一种基于潜在字段的导航器，它将迭代的修改从第一个全局变量开始的路径。然而，这种方法并不能避免被困在潜在领域的局部极小值的风险。文献【13】为AUVs提出了一种有趣的矿井回避技术。基于环境的三维离散化，路径规划技术包括计算安全路径，避开地图上的非安全单元。当某些情况发生时，机器必须进行360°旋转，才能将周围环境生成地图，然后生成一条安全的路径。本文的仿真结果时真实的，并且考虑了机器动力学和传感器特性。
本文介绍了一个名为RAIS的为AUV开发的NGS，它是由Centro Oceanologico Mediterraneo(CEOM)管理的一个合作研究项目的成果，并由Tecnomare、Snamprogetti和SASP近海工程的技术贡献而开发。对NGS的初步描述可以在【2】、【3】中找到。RAIS的NGS必须允许完成两种不同的任务：对管道的检查以及对海底预部署前的调查。此外，在以下设计限制条件下，NGS必须确保能够正常运行：
- 必须保证机器的恒定速度值，因为传感器系统的表现受到巡航速度的强烈影响。
- 一种可行的运动必须控制在机器的低水平控制上；特别的，运动轨迹应该适应机器执行系统所产生的非完整约束；
- 只有环境的一些主要特点在任务规划层面是可用的（例如，海底在垂直平面的最大曲率，海底的最大坡度，管道在水平面的最大曲率），而障碍的存在和位置以及具体管道的姿势和底部形状是未知的；
- 一个线性洋流的影响，其强度和方向是事先不知道的，必须被抵消。
首先通过广泛的计算机模拟运行来验证所提议的NGS，其目的是验证任务的需求，并分析其在许多不同情况下的性能。然后，它在机器控制器中实现，并与专用于系统编程与监控的人机交互（MMI）集成。所实现的NGS最终进行了半实物测试，即在模拟的水下环境中，使用实时数字计算机模拟车辆的动态。
Ⅱ.机器描述
机器的初步设计已经完成，图1显示了RAIS的两个视图。
机器是鱼雷形状的，由三个主要部分组成：船头、船尾和船体。船体是唯一的水密部分，其中包含了电子元件。动力供应系统，基于二次电池，安装在机器的下部。前后都是水，包含仪表和推进器。与睡眠控制站的通信，仅用于紧急用途，由水声通信保证。
机器必须能在1000米的深度上工作，第一个原型机放宽到400米。在表Ⅰ中总结了原型机的主要特点，并简要介绍了主要的机器子系统。
- 视觉和自动识别子系统——它对AUV正在接近的场景进行分析。具体来说，其主要任务是确定管道边线和牺牲阳极。该子系统基于神经网络算法【10】，并对图像进行统计和形态学分析。此外，视觉系统负责获得三维（3D）的海岸线轮廓。
图一：RAIS机器的初步设计。它有一个常见的鱼雷状形状；可以看见两个用于实现视觉反馈的“胡须“
这是通过在AUV船体侧面用两个“胡须“来实现的，每一个都携带一个绿色的YGA激光来提供结构的光。在原有的电视图像基础上进行了测试，验证了所实现技术的可靠性。然后将这些处理的输出反馈给定位系统，允许对管道进行搜索和跟踪，并准确识别牺牲阳极的位置
- 位置和速度测量子系统——定位系统是基于不同数据采集系统的信息集成。为了实现这种集成，使用了卡尔曼滤波器这允许混合不同的测量（例如速度和位置），提供机器总体状态最佳的估计值，并考虑到对可用传感器误差的影响。传感系统包括以下设备：用于速度测量的多普勒声纳；光纤陀螺的姿态信息；测量深度的压力传感器；海底数据的回声定位和声学定位，以及用于障碍物检测的全景声纳。通过将来自视觉系统的数据（提供管道方向）与通过激光三角测量获得的数据结合起来，对机器的海岸线位置以及形貌进行评估。实验室才测试显示，在2米的距离内，其精度可以达到几毫米。
- 推力和操纵子系统——它是基于平行于艏—艉方向的推进器，用于控制浪涌速度，以及在艉部设置的两个控制面（舵和升降舵），用于控制机器的偏航和高速度的俯仰。此外，该机器配备了四个小推进器，用于在小速度下的悬停操纵（即当控制面不可用时）。
- 能源储存子系统——选择仅限于二次充电电池，以维持合理的成本。银锌电池已经被选择，因为它们符合有关氢排放的风险的安全要求，而它们可以提供相当数量的能量（和电力），并且可以在高温下运行而不会出现故障。此外，电池的电压受充电状态、温度、和负载条件的影响较小。这些电池的主要缺点是充电时间比其他可用的技术要长很多。
- 导航和任务控制子系统——它依赖来自位置和速度测量子系统的信息来在线确定AUV必须遵循的轨迹。为了尽可能准确地跟踪航道和海底，以及避免障碍物，规划了航道。这是文本的主题；因此，下个章节将介绍与这个子系统有关问题的详细描述。
Ⅲ.任务描述
要完成的两项任务是：
- 任务1——高分辨率的海底和海底的预部署调查。
- 任务2——海岸线详细的目视检查和自由跨径测量。
海底管道的规划和建造需要一个完整的特征，包括海底的水深测量和海底地形的形态，以及海底第一层的沉积学特征。目前技术的主要限制是在1000米的深水调查中，在船上安装设备的精度不够用于工程。甚至拖拽一个拖鱼（指拖在船后的水下拖拽式测量仪器箱）的或者安装在遥控车（ROV）上的水深系统的新发展不能完全解决这个问题，因为拖鱼在深水中的低精度定位，并且若是安装在遥控车上，那么需要一个昂贵的船舶的支持。
在任务2的情况下，ROV目前技术允许取得满意的结果。与这种调查有关的主要问题是由于使用了大量的技术人员和高性能的船，特别是在深水中，需要大量的、笨重的绞车。该任务的目的是收集关于该位置的数据和海岸线的表面状态，如果必要，可以测量自由跨度的特性。
对于这两个任务，技术要求是：
- 机器巡航的恒速为[1divide;2m/s]
- 必须检测到未知的障碍物，并且必须对轨迹进行局部修改以避免它们。
- 机器必须在水流速度达到0.5m/s的情况下巡航。
- 海底最小曲率半径为5000m最大坡度为10%。
- 机器必须能够在海底或管道的恒定距离或在恒定的深度巡航。
在任务1中，路径是根据在绝对坐标下定义的预编程路径给出的。在任务2中，机器必须实时重建从视觉反馈的管道位置；假定管道在5000m水平面上具有最小曲率半径。
一些需要避免的障碍是典型的物体，如机械支架（图2）和床垫（图3）。
图2 管道机械支持（例）。这种结构是用来固定海底管道的。
图3 海岸线床垫（例），它被用于固定海底的管道。
图4：PL的输入—输出块表示
图5：PL功能体系结构
Ⅳ.导航与指引系统
NGS由一个引导层组成，它可以实时生成车辆的参考轨迹。图4显示了PL的整体块表现形式；它的输入是传感器的都市和高水平的任务指令，而它的输出是航向、潜水和速度参考，以及对全景声纳的一些编程指令。在图5中给出了PL的功能体系结构的分解视图，其中主要的功能模块和相关的数据流得到了证明。本节稍后将提供关于单个功能模块的描述。
由于环境的大尺度和影响其描述的不确定性，只能对轨迹产生问题进行局部处理。然而，众所周知，局部运动规划技术可以使机器在某个点或在闭合路径中被困住。因此，局部策略已经被整合到一个层次结构中，该结构具有检测陷阱的发生和激活合适的逃生策略的任务。
针对执行器和传感器的特点，分别在水平和垂直平面上分别进行运动轨迹的生成。事实上，机器的设计是为了稳定的滚动程度的运动。
图6：类似陷阱情况的例子。基于vff的技术不能保证避免这种情况。
在水平平面上，PL策略是基于VFF方法【4】的概念和在【13】中所做的一些几何考虑。然而，由于VFF方法并不充分，甚至可能导致机器的不稳定行为——在前进方向或在狭窄的走廊上存在障碍物【14】，它通过几何方法的集成，增加的机器的反应性，避免了上述问题。这是为了考虑极性信息而不是像VFF中的笛卡尔一样，类似的考虑也激发了【5】，【6】和【20】的工作。
当在水平面上规划运动轨迹时，PL也有任务来检测局部最小值，它构成了基于电位方法的陷阱（参见【15】）。VFF技术的一个典型局部最小值是存在一个形状障碍。在这种情况下，机器可以由算法驱动，在一个回合中无限期地旋转（见图6）。另一个被探测到的危险情况是“峡谷”地发生，即一个拥有大入口，尾端却狭窄的障碍。事实上，由于机器的最小转弯半径限制，如果车辆进入峡谷，安全路径就不再有保证（见图7）。
在垂直平面上，PL采用了一个简单的VFF策略，因为陷阱情况不会发生。
基于上述策略，机器由目标点驱动，其运动描述了参考轨迹。在给定的时间内，当前的目标是一个虚拟点，将车辆拉到所期望的路径上（管道或计划的底部测量途径）。在任务2中，目标是基于视觉信息生成的；当车辆远离管道时，目标时基于对管道位置和方向的实时估计而生成的。
推进器必须在在前进方向上产生恒定的速度；这被要求允许感觉系统的合理要求。
提出的解决方案必须满足以下设计约束。
- 实时操作；
- 有限的计算负载；
- 鲁棒性；
- 模块性；
图7：类峡谷环境的例子。这种情况对于具有最小转弯半径的车辆是直观重要的。实际上，如果峡谷的狭窄程度超过了180°转弯所需的最小空间，如果前进方向受阻，机器就无法生成安全路径。
- 地图模块
地图模块的任务是更新有关障碍物位置的环境信息。由于巨大的路径尺寸，地图是局部的，当车辆远离时，障碍物位置信息会被删除；在海底测量时，环境信息与机器位置一起储存，允许离线数据处理。模块的输出在机器固定框架内不断更新；当个新的声纳读数通常比路径生成率低时，新数据就会与存储在前一幅地图中的数据集成在一起。必须指出的是，该机器的设计目的是为了在一个部分以知的环境中使用：突尼斯和西西里（意大利）之间的海，在那里，海床上预计会有集群的石块。在传感器特性的选择和地图模块的开发中，已经提前考虑到这部分的知识。
图8：在最大距离（50m）处，由全景声纳探测到的20cm的物体，其不确定度为0.5times;2m
图九：一张缩小版声纳的图例：在水池中处于声纳前方的墙壁。
地图模块考虑到全景声纳的特点:
-
它跨越指定的角扇区，可以通过PL实时修改。只有在一个完整的角扇区读取后
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