胡庆松,陈研霖,陈普坤,陈雷雷,匡兴红

(1 上海海洋大学工程学院，上海 201306；2 上海海洋可再生能源工程技术研究中心，上海 201306)

随着对虾养殖行业的转型升级，无人投饲船已经日渐成为对虾养殖生产作业自动化的重要装备。作为典型的无人投饲船，差速无人投饲船以其航行稳定、运动灵敏、易于控制等优点广泛应用于虾塘养殖作业[1]。结合对虾沿边巡游的摄食习性，巡边作业及其控制算法的研究能为虾塘差速无人投饲船设计与应用提供理论依据。

巡边算法是国内外学者关注的研究热点之一。Yata等[2]在无人小车平台上研究了单超声传感器巡边控制，提出了巡边过程的部分控制参数，并指出了其巡边算法在速度方面的局限性。在此基础上，Suresh等[3]应用图像采集技术和多传感器融合算法获取巡边控制中相对精确的姿态信息；Wei等[4]提出了一种基于实时动态虚拟墙的巡边控制方法，能在航行速度0.6 m/s的限定下，较好地完成巡边作业。随着硬件技术及智能算法的发展，Teng等[5]利用视觉技术建立边界特征来捕捉边界信息，在光照条件稳定的室内场景中研究了其巡边算法的应用效果。Lin等[6-7]基于人工蜂群的自适应神经网络控制算法，以巡边过程的角度和距离信息为控制量，采用仿真方法验证了该算法在速度小于1 m/s情境下的性能。Chen等[8-9]用模糊神经网络改善了人工蜂群算法，提高了对边界的适应性。Jhang等[10]比较了模糊1型和2型算法在巡边控制中的应用，指出了模糊2型算法在实时计算方面具有较好的性能。……