[发明专利]一种基于遗传算法优化的水下机器人推力分配方法及系统

权利要求书

1.一种基于遗传算法优化的水下机器人推力分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，对水下机器人ROV水平面上的三个控制量纵向推力、横向推力和转艏力矩进行归一化处理，得到水平面上的总推力矢量

步骤二，根据水平推进器矢量布置，能够得到水下机器人ROV中四台推进器在水平面上沿X轴和Y轴方向的推力表达式，根据水平各推进器对Z轴产生的力矩，能够得到水下机器人ROV绕轴旋转的回转力矩表达式；

步骤三，对水下机器人ROV中四台推进器在水平面上沿X轴和Y轴方向的推力以及绕轴旋转的回转力矩进行处理，得到水下机器人ROV在水平方向的总推力表达式；

步骤四，设计优化目标函数，以误差最小化和降低推进器耗能为优化目标建立优化目标函数其中τ_HT是推进器的推力值，h≥0,为加权系数，用来调整二次项的占比，B(α)为水平推进器的矢量布置矩阵；

步骤五，采用遗传算法优化总推力表达式，首先采用染色体编码，采用二进制编码的方法，通过12位的二进制编码串来分别对四个推力变量τ_i＝[τ₁ τ₂ τ₃ τ₄]进行编码，然后将四个编码串拼接成一个48位的二进制编码串，编码串代表遗传算法搜索空间的一个潜在解；

步骤五，以优化问题的目标函数构建遗传算法的适应度函数

步骤六，采用轮盘赌选择法和最优保存策略两种方法相结合作为遗传算法的选择算子；

步骤七，采用分组单点交叉的方式作为遗传算法的交叉算子；

步骤八，采用分组基本位变异的运算方式作为遗传算法的变异算子；

步骤九，根据选择算子、交叉算子和变异算子对四台推进器在水平面上沿X轴和Y轴方向的推力以及绕轴旋转的回转力矩基于遗传优化算法进行推力分配，分配成四台推进器的期望推力值。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法优化的水下机器人推力分配方法，其特征在于，步骤二中，水下机器人ROV中四台推进器在水平面上沿X轴和Y轴方向的推力表达式为：

水下机器人ROV绕轴旋转的回转力矩表达式为：

其中，a为水下机器人ROV的宽度，b为水下机器人ROV的长度，τ_ix＝τ_icosα,τ_iy＝τ_isinα,i＝1,2,3,4。

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法优化的水下机器人推力分配方法，其特征在于，步骤三中，水下机器人ROV在水平方向的总推力表达式：

转换为矩阵向量形式：

其中，水平推进器的矢量布置矩阵的表达式B(α)为：

其中，a和b分别为ROV的宽度和长度；A为关于夹角α与ROV长宽相关的表达式。

4.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法优化的水下机器人推力分配方法，其特征在于，步骤四中，建立优化目标函数的具体方法如下：

为达到推进器推力分配误差最小化的目标，建立数学模型如下：

为使每个推进器分配到的推力值在满足各自的推力输出约束条件下推进器总体耗能最小，建立数学模型如下：

其中，τ_min≤τ_HT≤τ_max；

相加后，得到优化目标函数

5.权利要求1所述的一种基于遗传算法优化的水下机器人推力分配方法所采用的系统，其特征在于，包括主控制器，主控制器连接运动执行模块，运动执行模块与水下机器人ROV中四台推进器连接，主控制器连接设备状态采集模块和运动感知模块；

设备状态采集模块用于采集设备当前的工作状态，并发送至主控制器；

运动感知模块用于监控四台推进器的工作状态，并发送至主控制器；

主控制器用于根据设备状态采集模块和运动感知模块发送的信息，调整四台推进器的推力，并将控制信号发送至运动执行模块；

运动执行模块用于根据主控制器发送的控制信息，对四台推进器进行驱动。

6.根据权利要求5所述的一种基于遗传算法优化的水下机器人推力分配方法所采用的系统，其特征在于，主控制器连接安保探测模块和供电模块。