基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划

Abstract

无人水下航行器（UUV）的任务规划直接关系到水下作业的效率。由于水下环境复杂，不确定事件频发，有时UUV按照最初的规划很难完成任务。针对UUV任务规划问题，提出基于不确定事件威胁度评估的UUV任务重规划策略。首先，UUV根据任务点的分布进行初始任务规划，采用自组织网络算法为UUV规划访问多任务点的时间顺序及访问任务点的最短路径。其次，判断 UUV 执行任务过程中出现的不确定事件类型，并转换为贝叶斯网络的形式。最后，利用贝叶斯网络对不确定事件的威胁度进行评估。如果威胁度大于阈值，则 UUV 进行任务重规划；否则，UUV 按照初始规划继续执行任务。在多种不确定事件场景中进行任务规划仿真，结果显示所提的算法能够保证UUV作业的安全，且提高了任务的完成率。

Keywords

• 不确定事件
• 威胁度评估
• uuv
• 任务重规划
• 贝叶斯网络