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一种基于数据驱动的AUV锋面跟踪算法

鲁杰阳 文永鹏 郭倩 朱心科 焦君圣

鲁杰阳, 文永鹏, 郭倩, 等. 一种基于数据驱动的AUV锋面跟踪算法 [J]. 水下无人系统学报, 2025, 33(3): 518-526 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2024-0151
引用本文: 鲁杰阳, 文永鹏, 郭倩, 等. 一种基于数据驱动的AUV锋面跟踪算法 [J]. 水下无人系统学报, 2025, 33(3): 518-526 doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2024-0151
LU Jieyang, WEN Yongpeng, GUO Qian, ZHU Xinke, JIAO Junsheng. A Data-Driven Front Tracking Algorithm for Autonomous Undersea Vehicles[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2025, 33(3): 518-526. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2024-0151
Citation: LU Jieyang, WEN Yongpeng, GUO Qian, ZHU Xinke, JIAO Junsheng. A Data-Driven Front Tracking Algorithm for Autonomous Undersea Vehicles[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2025, 33(3): 518-526. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2024-0151

一种基于数据驱动的AUV锋面跟踪算法

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2024-0151
基金项目: 东海实验室预研项目(20230125); 深海技术科学太湖实验室“揭榜挂帅”项目(T7004-2022JBGS04001).
详细信息
    作者简介:

    鲁杰阳(2000-), 男, 在读硕士, 主要研究方向为自主水下航行器

    通讯作者:

    朱心科(1980-), 男, 正高级工程师, 主要研究方向为海洋观测.

  • 中图分类号: TJ630; U664.82

A Data-Driven Front Tracking Algorithm for Autonomous Undersea Vehicles

  • 摘要: 针对自主水下航行器(AUV)自适应观测的需求, 设计了一种基于数据驱动的海洋锋面跟踪算法。该算法通过构建基于高斯过程回归(GPR)和粒子群优化(PSO)算法的混合温度场预测模型, 以预采集数据作为先验数据对模型进行训练, 利用PSO算法对核函数中的超参数进行迭代优化, 再将优化后的超参数代入GPR模型, 获得邻近温度场预测结果。计算AUV所在位置与预测区域的温度梯度值, 根据AUV在锋面中的不同位置, 来选择相应的温度梯度跟踪策略, 保持其沿梯度方向运动或是沿等温线跟踪, 实现AUV对锋面的快速跟踪。为了验证算法的有效性, 采用真实锋面数据对该算法进行仿真测试, 结果表明, 该算法相较于其他方法, 在跟踪锋面的准确性和快速性上均有更好的效果, 可以满足AUV高效自主观测的需求。

     

  • 图  1  PSO-GPR算法伪代码

    Figure  1.  Pseudo code of PSO-GPR algorithm

    图  2  PSO-GPR算法流程

    Figure  2.  Flow chart of PSO-GPR algorithm

    图  3  锋面跟踪流程图

    Figure  3.  Flow chart of front tracking

    图  4  不同预采集区域

    Figure  4.  Different pre-collection areas

    图  5  温度梯度跟踪示意图

    Figure  5.  Schematic diagram of temperature gradient tracking

    图  6  路径点选取示意图

    Figure  6.  Schematic diagram of path pointselection

    图  7  插值后温度场

    Figure  7.  Temperature field after interpolation

    图  8  预采集范围

    Figure  8.  Pre-acquisition range

    图  9  不同预测半径下的MSE

    Figure  9.  MSE under different prediction radii

    图  10  不同等温线跟踪距离下效果图

    Figure  10.  Effect diagram under different isotherm tracking distances

    图  11  不同算法仿真结果对比

    Figure  11.  Simulation results comparison of different algorithms

    表  1  性能指标

    Table  1.   Performance indicators

    算法 总耗时/h MSE
    “之”字形 7.70
    GPR 24.65 0.0105
    PSO-GPR 18.63 0.0037
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出版历程
  • 收稿日期:  2024-11-04
  • 修回日期:  2025-01-08
  • 录用日期:  2025-01-15
  • 网络出版日期:  2025-05-26

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