A Behavior-Based Planning Algorithm for Tracking of Deep-sea Hydrothermal Buoyant Plumes with Autonomous Underwater Vehicles

赋予自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV) 追踪深海热液羽流的能力是实现AUV高效探测海底热液喷口的一个关键问题基子热液羽流的特点和基于AUV的海底热液喷口探测作业分析，研究了热液浮力羽流追踪问题针对AUV 自主追踪热液浮力羽流，研究了一种AUV模仿飞峨行为在三维空间追踪热液浮力羽流的仿生追踪策略:并设计了AUV实现该策略的基子行为的规划算法，包括AUV检测到浮力羽流时向海底方向运动的浮力羽流追踪行为，追踪丢失后AUV在二维水平面寻找浮力羽流的探索行为，和AUV追踪浮力羽流到达喷口后的喷口位置估计行为此外，在此基础上还设计了AUV定位喷口后获取其上方热液浮力羽流示踪物水平横截面分布数据的测绘行为，藉此获取的浮力羽流数据可以进一步精确估计喷口位置并发现该喷口临近的其它喷口利用研发的仿真环境对采用的策略和设计的基子行为的规划算法进行了仿真，结果表明AUV利用提出的规划算法能够在三维空间中对热液浮力羽流进行有效的追踪、和最终对热液喷口的位置进行精确定位