Delphi开发环境下的实时数据采集程序设计

本文介绍了利用Delphi开发平台开发数据采集程序的两种方法，并结合某测深仪给出了一个编程的例子.     

欠驱动水下航行器三维直线航迹跟踪控制

针对欠驱动水下航行器的三维直线航迹跟踪控制问题,基于虚拟向导建立了三维航迹跟踪误差模型,采用反馈增益反步法设计航迹跟踪控制器,通过合理选择控制器参数消除了部分非线性项,与传统反步法设计相比简化了虚拟控制量的形式,并且能够避免基于视线法设计导引律时存在固有奇异值点的问题.基于李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环跟踪误差系统的渐近稳定性.最后将设计的控制器应用于欠驱动水下航行器进行仿真实验,结果表明控制器具有精确的三维航迹的跟踪能力,并对外界干扰和模型参数不确定性具有较好的鲁棒性.     

不用艏侧推时船舶定点控位方法研究

本文提出了不用艏侧推的船舶定点控位控制方式。其特点是仿效人类航海技巧,充分利用海洋环境作用在船舶上的力来实现船舶的定点控位。仿真结果表明,在高海情下,此控制系统可以实现无艏侧推船舶定点控位,并且在设定点变化时,船舶具有较快的运动响应速度。     

无人水下潜器回收过程中光学引导模式的研究

国际上,包括美国和法国等先进的西方国家都正在进行水下无人潜器UUV（Unmanned Underwater Vehicle）回收技术的研究．国内,哈尔滨工程大学的一个科研小组在这个领域 也正在开展一些探索性的研究,本文介绍了这个小组在光学引导方面最新的研究结果,主要 包括(UUV)回收过程的光学引导模式的模型和算法研究．本文研究出的模型比较精确,算法 对图片分析的精度较高,这有利于得到高精度的引导信息．     

失事潜艇高压援救快速减压控制仿真研究

研究快速对失事潜艇救生问题,高压援救/饱和减压技术是目前援潜救生领域的研究重点.针对现有失事潜艇通风系统不具备高压环境快速减压控制功能,且通风量无法满足破损状况下艇内实际需求.为改善失事潜艇通风条件,实现快速减压技术建模,开发了基于MPTT的减压模型和基于混杂Petri网(HPN)理论的失事潜艇高压援救过程控制系统.通过对系统的一系列仿真研究,结果证明系统能够稳定地维持失事潜艇艇内生存环境,能够执行快速减压操作保障艇员安全返回水面.     

多波束前视声呐在潜器避障中的应用研究

介绍了多波束前视声呐特性及其PC104处理机的功能;描述了避障系统的数据采集和传输方法;提出了用基于栅格图标的方法来完整描述声呐探测信息,从而构建出水下局部环境模型;采用带有增长率算子的运动映射直方图算法作为声呐传感器数据后处理算法,合理地表达了声呐数据的不确定性,克服了探测数据中混带的噪声;设计了基于声呐传感器的反应式避障算法,确保潜器能够及时、有效、安全地避开障碍物;最后通过湖上试验,验证了所作研究的正确性及可行性.     

基于多波束前视声纳的AUV实时避障方法研究

在未知海洋环境下的远程航海过程中，基于前视声纳的避障能力是AUV（自治式水下机器人）的一个基本要求．提出了一种基于多波束前视声纳的实时避障专家系统．介绍了声纳特性以及障碍物描述方法,给出了避障专家系统的结构，说明了避障专家系统的决策过程．结合当前任务执行信息设计了专家系统知识库，针对声纳图像设计并实现了一种可以给出避障和重规划指令的推理机．最后，通过湖试对AUV避障专家系统进行了验证．     

基于三维速度势场的AUV局部避碰研究

以势场方法的思想为出发点，提出一种基于速度势场的AUV局部避碰仿真方法．根据AUV的特点建立了空间碰撞危险区域和由水平面速度势场和垂直面速度势场组成的三维速度势场．该方法较好地利用了相对速度的信息．仿真实验证明此方法可以使AUV在水下多运动障碍物的环境中得到较好的局部避碰效果，为今后的海试打下了很好的基础．     

强化学习在移动机器人自主导航中的应用

概述了移动机器人常用的自主导航算法及其优缺点,在此基础上提出了强化学习方法。描述了强化学习算法的原理,并实现了用神经网络解决泛化问题。设计了基于障碍物探测传感器信息的机器人自主导航强化学习方法,给出了学习算法中各要素的数学模型。经仿真验证,算法正确有效,具有良好的收敛性和泛化能力。     

自治水下机器人深度的鲁棒H∞控制仿真

研究了鲁棒H∞控制在自治水下机器人(AUV)深度控制中的应用.根据刚体空间运动和流体力学理论建立了AUV垂直面运动的数学模型,并在特定的工作点对模型进行了线性化处理得到了AUV垂直面运动的控制设计模型.根据鲁棒H∞控制理论设计了自治水下机器人垂直面运动的深度控制器.仿真结果表明,该控制器在减轻/克服AUV运动模型的不确定性,严重的非线性和外界干扰等方面有明显的效果,具有很好的动态性能,系统的鲁棒性强.