【摘 要】
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智能水下机器人(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)在充满不确定性的环境中执行各种使命和任务时,往往对环境有不同的理解,使得知识的共享和重用非常困难,导致在不确定环境中执
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智能水下机器人(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)在充满不确定性的环境中执行各种使命和任务时,往往对环境有不同的理解,使得知识的共享和重用非常困难,导致在不确定环境中执行任务的难度大大增加。由于传感器本身的限制和外界环境的影响,AUV常常不能保证传感器会获得可靠的数据信息,从而使得获取的环境信息存在不确定性。当AUV在执行各项任务时,很可能会遇到突发事件的影响,例如电池等能源缺失、障碍物干扰和任务改变等,使得任务和AUV系统具有一定的不确定性。如何有效解决上述各种问题具有极其重要的研究价值和实际意义。因此,本文主要对AUV不确定环境的本体建模、事件检测以及重规划触发进行了研究,主要内容如下:首先,本文介绍了本体相关理论知识,并详细描述了基于“七步法”的AUV不确定事件本体模型构建过程,同时分别介绍了基于Racer和SWRL规则的本体推理方法。为AUV不确定环境领域知识的共享和重用提供了良好支持。其次,在本体模型的基础上对AUV不确定事件检测方法与过程进行了深入的研究。描述了AUV不确定事件的具体设计,详细分析了不确定事件检测的实现过程,并给出了两个完整的不确定事件检测实例的具体分析,同时列出了不确定事件检测的一些规则的设计及其解释。不确定事件检测为AUV精确地完成任务提供了技术基础。然后,基于不确定事件检测结论研究了AUV重规划触发模块。分别介绍了重规划触发过程、触发机制、触发条件、重规划触发层次的算法以及重规划触发的规则设计,为AUV高效地完成任务提供了一定的支持。最后,讨论了仿真实验环境和背景以及实验任务和目标,对本文前面的技术方法的有效性进行了验证,同时对仿真实验过程和结果进行了分析。
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