Research on Path Planning Method for AUV Mobile Docking Recovery

自主水下机器人(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)是探索海洋内空间的有力工具之一，在海洋科学考察、海洋资源勘测、水下考古和军事等领域获得广泛的应用。目前，随着AUV工作任务越来越多样化，研究人员对于AUV的续航力和水下信息交换能力提出了更高的要求。在中国科学院战略先导专项课题（编号：XDA13030203）支持下，针对AUV与无人水面艇(USV, Unmanned Surface Vehicle)所携带的水下移动对接平台之间的路径规划问题需求，分别进行了全局路径规划和局部路径规划方法研究。具体研究内容和工作如下：首先对AUV与水下移动平台对接过程中的路径规划问题进行了相关分析，研究了AUV与水下移动对接平台的路径规划模块组成，然后对AUV的运动学和动力学模型，以及水下对接环境进行了相关建模，为后续研究AUV与水下移动平台对接过程中的路径规划问题奠定基础。针对海流情况下AUV与水下移动对接平台对接过程中远程阶段中的时间最优路径规划问题，为了平衡A*算法的搜索精度和实时性，提出了一种基于变步长的稀疏A*算法的全局路径规划方法，然后利用具有曲率连续和造型灵活等优点的三次B样条对规划出来的路径进行平滑处理。最后，在海流情况下对提出的基于平滑变步长的稀疏A*算法进行了仿真验证。针对复杂动态环境下AUV与水下移动平台对接过程中中近程阶段的实时性和终端姿态需求，研究了一种基于混合整数线性规划 (MILP, Mixed Integer Linear Programming)的AUV与水下移动平台对接的实时路径规划方法。根据多个对接阶段的需求设计了距离收敛、时间最优和姿态收敛等不同的目标优化函数，构建了移动对接目标函数模型，得到满足所有约束且目标函数最优的实时优化路径。最后，在充分考虑AUV实际的动力学模型下验证了此方法的有效性

Research on visual multi-target based pose estimation algorithm for ARV underwater docking

Underwater docking technology has important scientific significance and practical value. By using ARV to connect with the underwater docking station, on the one hand, the batteries in ARV can be recharged, and the continuous operation capability can be enhanced. On the other hand, the ARV can be used to transmit the data collected by the docking station for a long time. In this paper, a multi-target combined pose estimation algorithm which combined the guide lights and AR markers is proposed to estimate the pose of the ARV. A weight changes with the distance between the camera and the docking port is employed to combine the poses calculated from the AR markers and the lights. Through the pool experiment, the effectiveness of the algorithm is proved in aspects such as pose estimation accuracy, effective distance and estimation success rate