基于信息融合的深海集礦機路徑規(guī)劃的開題報告

基于信息融合的深海集礦機路徑規(guī)劃的開題報告一、研究背景和意義深海是地球上最廣闊的空間之一，處于深海底部的礦藏資源豐富，但由于水壓、溫度、海流等復雜環(huán)境因素的影響，采礦過程面臨極大困難。因此，集礦機具有在深海采礦的重要意義。集礦機是指一種可以在深海底部采集礦物質并將其轉化為可運輸?shù)奈锲返臋C器人。集礦機的任務是在海床上尋找、采集和處理礦石，期間將礦石與廢物分離，并將礦石送到送礦管中。在深海集礦機的研究和開發(fā)中，路徑規(guī)劃技術是關鍵技術之一。集礦機的路徑規(guī)劃需解決的問題有：其一、如何規(guī)劃與海底地形相適應的路徑；其二、如何避免與其他海洋生物或設備的碰撞；其三、如何根據(jù)礦產分布情況，利用最短路徑完成采集工作等等。因此，集礦機的路徑規(guī)劃研究將動態(tài)適應海洋環(huán)境，有助于集礦機技術的進一步成熟。二、研究內容和方案本文將基于信息融合的方法，研究深海集礦機路徑規(guī)劃問題。研究內容包括以下四個方面：1.礦產資源數(shù)據(jù)提取與分析。通過三維地圖的方法獲取深海礦場的信息，篩選出礦床信息以及采礦靶區(qū)的位置和規(guī)模等。2.集礦機系統(tǒng)建模。在建立數(shù)學模型的基礎上，利用深度學習等技術，使集礦機系統(tǒng)能夠在不同深度、不同礦物成分等復雜條件下進行路徑規(guī)劃。3.路徑規(guī)劃算法研究。本研究將綜合采用遺傳算法、神經網絡及模糊推理等路徑規(guī)劃算法，以實現(xiàn)能夠動態(tài)適應海洋環(huán)境的深海集礦機路徑規(guī)劃4.系統(tǒng)實驗和評估。建立模擬實驗平臺和實際海洋試驗，分別對系統(tǒng)的路徑規(guī)劃準確性、實時性以及對海洋環(huán)境的適應性進行評估。三、預期結果和創(chuàng)新點通過本研究，預期可以實現(xiàn)基于信息融合的深海集礦機路徑規(guī)劃，具體包括以下幾個方面的成果：1.能夠建立合理的深海礦產資源模型，并快速提取出靶區(qū)礦床區(qū)域;2.基于深度學習等技術，能夠建立深海集礦機系統(tǒng)的路徑規(guī)劃模型，使其能夠動態(tài)適應深海環(huán)境。3.綜合采用遺傳算法、神經網絡及模糊推理等路徑規(guī)劃算法，幫助深海集礦機完成最短路徑的規(guī)劃。4.通過實驗數(shù)據(jù)的分析，能夠對研究結果進行評估。創(chuàng)新點：1.本研究基于信息融合的方法，實現(xiàn)了深海集礦機路徑規(guī)劃的完整流程，為深海集礦機的研究和開發(fā)提供了有力支持。2.在路徑規(guī)劃算法的研究上，綜合了遺傳算法、神經網絡及模糊推理等算法，考慮了多種因素，從而更為準確地規(guī)劃出路徑。3.以實際海洋環(huán)境為背景，通過實驗對系統(tǒng)進行評估，對系統(tǒng)的規(guī)劃準確性、實時性以及對海洋環(huán)境的適應性等方面進行了全面的考量和分析。四、參考文獻[1]GehlotA.,SutharS.K.,ChoudharyA.K.“AFuzzyLogic-BasedPathPlanningAlgorithmforUnderwaterVehicle”.Proceedingsofthe20162ndInternationalConferenceonAppliedandTheoreticalComputingandCommunicationTechnology.pp.103-106[2]李科，詹衛(wèi)東，黃志淼，張玲，“基于神經網絡的深海集礦機路徑規(guī)劃方法研究”，2017年海洋工程學報，第39卷，第6期，pp.13-22.[3]TariqU.,DamodaranV.,GooranlooB.,etal.“UnderwaterAutonomousRobots:Map-BasedPathPlanningofaSwarmofAutonomousUnderwaterVehiclesUsingGeneticAlgorithms”.IEEERoboticsAutomationMagazine,vol.19,