用概率假设密度滤波实现同步定位与地图创建

针对杂波环境中传统同步定位与地图创建(SLAM)算法无法有效表达传感器多种信息以及容易发生错误数据关联的问题,提出一种基于概率假设密度滤波的SLAM算法。该算法将每一时刻传感器的观测信息和环境地图表示为随机有限集,建立联合目标状态变量;通过概率假设密度(PHD)滤波对机器人位姿和环境地图状态进行同时估计,并利用粒子滤波实现PHD滤波。在进行目标状态提取时,为避免聚类算法引入的误差,对粒子集进行时滞输出。提出的SLAM算法能准确表达观测的不确定性、漏检以及杂波引起的虚警等多种传感器信息,且避免了数据关联过程,使系统状态估计更接近真实值。仿真实验结果表明:与传统SLAM算法相比,新算法的机器人定位及环境构图精度提高了50%以上,为杂波环境下SLAM问题的研究提供了新的途径。     

UUV水流观测数据融合与可视化技术研究

为了克服传统利用坐底自容式和水面船走航式ADCP测量水流方法的不足,研制了一套携带两台不同频ADCP的水流观测UUV系统.并针对UUV携带ADCP在水下测量水流时不能够实时接收到GPS信号,从而导致水流信息因缺失地理位置信息而变得不够准确和全面的问题,提出了一种UUV位置信息和水流数据融合的方法.首先采用多项式拟合和基于小波分解与重构方法对各数据源进行滤波处理,使水流数据的可信度提高;然后采用时间配准方式将舰位推算算法得到的UUV经纬度位置信息与观测的水流数据融合,得到了在大地坐标系下完整、准确的水流流场信息.此外,为了模拟出直观、形象的水流信息,采用插值与逼近相结合的方法实现了对水流流场的可视化表达.     

基于杂波模型的天基目标红外探测波段选择

对美国国防支援计划（DSP）系统对导弹目标的探测波段及其选择方法进行了探索性研究。提出了一种基于背景杂波模型的波段选择方法。首先推导了简化的场景辐射参数表达形式,建立了场景空间杂波模型,给出了综合信噪比解析式;然后通过遍历目标辐射特性空间、背景杂波水平空间与谱段空间选择了最佳工作波段,使得探测系统在不同背景杂波水平下对辐射特性相似的一类目标的综合探测性能达到最佳;最后通过算例说明了该方法的有效性。经计算分析发现,系统最佳探测波段与场景的空间杂波水平以及目标的辐射特征密切相关;在不同的杂波水平下,选用两个目标辐射模板,DSP的最佳探测波段为2.73~2.85μm与4.2~4.43μm。     

一种新颖的“水托”形声纳云台设计

为扩大无人测量艇前视声纳的探测范围,需要为声纳设计一个云台,使其能够在一定角度内俯仰摆动。在该艇20节的调遣航速下,声纳受到的水阻力过大,给声纳转轴和传动装置造成很大的负载。针对该问题,基于水的不可压缩性提出了"水托"型声纳云台方案,利用计算流体动力学软件Fluent对声纳受到的水阻力进行了模拟计算,结果表明,无"水托"时声纳的水阻力模拟结果与计算结果基本一致,当声纳处于"水托"中时,其受到的水阻力大大减小,消除了无人测量艇调遣时声纳受到的水阻力给传动装置带来的负面影响。     

UUV自主航行路径规划方法

提出了一种UUV在复杂环境下自主航行路径规划方法。该方法基于蚁群优化算法实现UUV全局离线路径规划,采用滚动窗口方法和局部动态避障方法实现了UUV局部动态路径规划。通过加入"引导点"策略,将全局离线路径规划与局部动态路径规划相结合,既满足了UUV实时在线路径规划的要求,又考虑了规划路径的全局最优性或近似最优性,最终保证了UUV以较优路线到达目标位置。仿真实验表明该方法兼具路径的全局最优性以及规划的实时性。     

采用多伯努利滤波器的过采样点目标检测前跟踪

为了提高过采样体制下点目标的探测能力,提出了基于多伯努利滤波器的过采样点目标检测前跟踪方法。分析了时空过采样体制的成像过程,给出了时空过采样体制下的点目标成像模型,并将过采样观测过程等效建模为多个单采样线阵同时观测的过程。利用提出的模型,将单采样条件下的图像处理方法自然地扩展到过采样条件下。然后,根据等效观测模型,给出了针对过采样点目标的多伯努利预测和更新过程,并用序贯蒙特卡罗的方式实现了该检测前跟踪方法。最后,通过仿真实验验证了本文算法的有效性。实验结果表明:本文提出的方法能够在图像信噪比≥3的条件下,有效检测和跟踪过采样体制下的多个点目标,目标估计误差≤0.25pixel;与单采样检测前跟踪相比,过采样检测前跟踪能够探测目标能量更弱的小目标。因此,本文方法能够满足高精度天基点目标检测跟踪的需求。     

采用杂波模型进行天基目标红外探测波段的选择

为了及时发现导弹目标,美国国防支援计划(DSP)系统采用了大气吸收波段进行探测。本文对该系统的波段设置及其选择方法进行了探索性研究,提出了一种基于背景杂波模型的波段选择方法。推导了简化的场景辐射参数表达形式,建立了场景空间杂波辐射模型,分析了中短波红外吸收波段内背景杂波辐射的主要影响因素,给出了综合信噪比解析式。然后,在可能的目标辐射特性与背景杂波水平内选择出最佳工作波段,使得探测系统对辐射特性相似的一类目标的综合探测性能达到最佳。最后,通过算例说明了该方法的有效性。计算分析表明,系统最佳探测波段与场景的杂波辐射水平以及目标的辐射特征密切相关。在不同的杂波水平下,对两种发动机喷焰的目标探测时,DSP的最佳工作波段为2.73～2.85μm与4.2～4.43μm。     

蛙人探测声纳系统在奥帆赛中的应用

随着蛙人侵袭活动的猖獗,探测蛙人的声纳引起了注意,为此提出了水下安全防护系统.本文针对TRONKA声纳在水下安全防护系统中的应用进行了详细阐述.该声纳系统可探测、跟踪、分类活动和固定目标,并向岸站发出报警信号,以便对威胁进行防御,保护港口、舰船等的安全.     

主动声纳浮标基于CKF的潜艇目标跟踪算法

在航空反潜作战中,为了对潜艇目标实施精确打击,首先需要对潜艇进行精确定位。主动声纳浮标具有探测距离不受潜艇辐射噪声影响、定位精度高和定位速度快的特点,一般被用于攻潜前的定位跟踪。考虑潜艇对主动声纳浮标的机动规避,选取"当前"统计(Current Statistical,CS)模型对潜艇的机动运动进行准确建模;针对量测数据与目标状态之间的非线性问题,采用CKF(Cubature Kalman Filter)算法进行滤波。仿真结果表明,与最小二乘法(Least Squares,LS)相比,文中提出的算法对机动潜艇跟踪定位的性能更优。     

基于小波的无人潜航器航位推算算法研究

针对无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)在多普勒计程仪(Doppler velocity log,DVL)的量测噪声以及安装角偏离误差影响下,自主航行时不能满足长时间导航定位的问题,一方面基于Mallat算法的小波分解和单层重构方法对DVL量测速度进行滤波;另一方面,利用UUV湖试数据对传感器的安装偏离误差进行了校正。针对UUV在高纬度、长时间航行特点,采用地球参考椭球体作为地球几何形状的数学描述。最后对提出的导航算法进行了算法验证及自主导航控制试验,结果表明UUV的自主导航定位精度均小于0.5%,满足设计要求,并优于改进前的航位推算算法。     

基于模型预测控制的UUV路径跟踪控制研究

水下无人航行器(UUV)的路径跟踪控制是实现UUV多种军、民用途的重要技术基础。针对UUV路径跟踪控制中的欠驱动、非完整约束、模型的非线性,基于非线性连续模型预测控制算法设计了UUV垂直面路径跟踪控制器。建立了垂直面运动模型并基于状态空间模型给出了垂直面预测模型,通过给定性能指标,运用泰勒级数展开与李导数求解出了连续时间状态下的最优控制律,实现了欠驱动UUV路径跟踪控制。通过仿真实验,验证了垂直面路径跟踪控制器设计的有效性。     

基于A*

针对二维栅格地图下,移动机器人以最短路径遍历所有目标点的路径规划问题,提出一种基于启发信息扩展节点的 A*     

Computational path planner for product assembly in complex environments

Assembly path planning is a crucial problem in assembly related design and manufacturing processes. Sampling based motion planning algorithms are used for computational assembly path planning. However, the performance of such algorithms may degrade much in environments with complex product structure, narrow passages or other challenging scenarios. A computational path planner for automatic assembly path planning in complex 3D environments is presented. The global planning process is divided into three phases based on the environment and specific algorithms are proposed and utilized in each phase to solve the challenging issues. A novel ray test based stochastic collision detection method is proposed to evaluate the intersection between two polyhedral objects. This method avoids fake collisions in conventional methods and degrades the geometric constraint when a part has to be removed with surface contact with other parts. A refined history based rapidly-exploring random tree (RRT) algorithm which bias the growth of the tree based on its planning history is proposed and employed in the planning phase where the path is simple but the space is highly constrained. A novel adaptive RRT algorithm is developed for the path planning problem with challenging scenarios and uncertain environment. With extending values assigned on each tree node and extending schemes applied, the tree can adapts its growth to explore complex environments more efficiently. Experiments on the key algorithms are carried out and comparisons are made between the conventional path planning algorithms and the presented ones. The comparing results show that based on the proposed algorithms, the path planner can compute assembly path in challenging complex environments more efficiently and with higher success. This research provides the references to the study of computational assembly path planning under complex environments.     

动态环境下移动机器人路径规划的改进蚁群算法

研究动态环境下移动机器人路径规划问题,采用栅格法对机器人工作空间进行建模,在使用蚁群算法进行全局路径搜索过程中引入人工势场的概念,使蚂蚁对最优路径更加敏感;机器人针对动态环境中可能出现的不同类型障碍物分别执行不同的避障策略;同时提出一种最优路径预测模型用于预测在避障过程中是否出现新的最优路径。算法结合人工势场法和蚁群算法的特点,将全局路径规划与局部路径规划相融合以提高路径搜索的效率。仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于改进 A * 算法的四向穿梭车路径规划

针对传统四向穿梭车系统路径规划易出现路径交叉死锁问题,提出一种改进 A * 算法的路径规划算法。参考多辆穿梭车路径的路径交叉长度、路径冲突车辆总数对路径搜索的影响,使得多辆穿梭车路径分布均匀,减少车辆路径的点边冲突,降低实时路径检测中避让策略的复杂度,提高系统的稳定性与效率。栅格地图环境中,将该算法应用于复杂环境中的四向穿梭车路径规划,仿真结果表明,该算法在路径规划中是可行和有效的。     

面向路径规划的碰撞检测算法研究

为了提高虚拟环境下路径规划中碰撞检测的质量与效率,提出一种面向路径规划的连续碰撞检测算法。分析了面向路径规划的碰撞检测的空间与时间特点,给出了算法实现的基本流程。该方法综合运用投影技术和层次包围盒法,显著降低了计算的复杂度,便于运用在工程实践中,并在装配工艺设计工具上对其进行了可行性验证。     

基于A*算法和人工势场法的移动机器人路径规划

针对复杂非结构化环境下移动机器人的路径规划问题,提出了将全局与局部规划算法相融合的路径规划方法。首先,对传统A*方法进行了有效的改进,新的A*算法能够完成机器人的路径规划任务,利用二次A*搜索方法得到了优化后的路径点,缩短了移动机器人的行驶路径。进一步,动态切点法可以有效地对已规划路径进行平滑处理;然后,综合考虑路径和环境的情况,采用改进的人工势场方法对移动机器人进行了局部路径规划,通过增设虚拟子目标的方法解决局部极小值问题,利用自适应步长调节算法对移动机器人的步长进行了动态优化;最后,针对不同场景,利用数值仿真将该算法与传统算法进行比较,结果表明该算法在不同环境路径规划的问题上具有一定的先进性和优越性。     

机器人导航的自主选择搜索策略蜂群规划算法

为了减少机器人导航路径长度和路径规划时间,提出了基于自主选择搜索策略蜂群算法的规划方法。分析了人工蜂群算法原理,依据蜜蜂从自身认知、种群认知和其他个体认知等多种环境认知方式,对应给出了多种蜜源搜索方式;通过建立不同蜜源搜索方式的即时价值和后效价值模型,计算了蜜蜂选择不同蜜源搜索方式的概率,从而给出了蜜蜂对蜜源搜索方式的自主选择策略,在以上基础上提出了自主选择搜索策略蜂群算法。使用坐标旋转法将二维路径规划问题转化为一维,设计了两种环境下的导航路径规划仿真实验,在两种环境下自主选择搜索策略蜂群算法规划的路径长度均远远小于人工蜂群算法,且搜索到最优值的迭代次数也远远小于人工蜂群算法,充分证明了自主选择搜索策略蜂群算法在导航路径规划中的有效性。     

考虑足地作用的足式机器人环境表征与路径规划

足式机器人在行走过程中,足端与地面之间的相互作用影响机器人的地面通过情况。足地作用与地表的几何形状和地面的物理特性息息相关,因此仅基于几何特性地图进行路径规划难以满足野外环境下规避松软沙土等非几何危险的需求。针对该问题,考虑足地作用力学提出包含几何与物理特性的环境模型进行足式机器人路径规划。通过简化和统一软硬地面下的足地作用模型,提出表征地面法向松软特性和切向摩擦特性的参数化指标,结合几何特性构建更全面的环境模型。综合考虑影响机器人通过性的地面几何与物理特征,重构路径规划的优化目标,通过图搜索算法实现最优路径规划。以六足机器人Elspider为对象进行仿真和试验,验证了所提出的方法能够有效规避非几何危险,实现了更安全、通过性更强的路径规划。     

基于稀疏布阵的实时三维成像声纳系统

水下实时三维成像声纳系统可以有效地提高对水下目标探测及识别的能力,本文提出基于稀疏面阵的实时三维成像声纳系统,该系统包括3个部分:窄带信号发射系统、稀疏布阵接收系统及信号处理系统。信号处理系统在远场情况下采用二维FFT波束形成获得目标三维成像,近场情况下采用自聚焦二维FFT波束形成获得三维成像结果。相比于直接相移波束形成,稀疏布阵情况下采用二维FFT波束形成算法具有更小的计算量和内存需求量的优势。基于该成像算法,设计并实现一套实时三维成像声纳系统,通过多次湖上及海上实验对该系统进行测试,实验结果表明:该系统可以获得水下近场及远场目标的三维图像并满足实时成像的要求。