移动机器人航位误差推算算法研究

航位推算是在已知移动机器人当前时刻位置的条件下,根据已知的移动速度和方向的变化规律,通过简单的数学公式计算,得到下一时刻移动机器人位置的方法。移动机器人常需要在高温、高辐射等恶劣环境下进行工作,精密的定位传感器系统将受有害环境的影响不能正常工作,航位推算将起到关键性作用。航位推算算法是开环算法,由于振动噪声等原因会引入推算误差。采用随机微分方程来构建噪声影响下的移动平台的运动模型,用高斯方法对Fokker-Planck方程进行求解,获得航位推算的误差概率分布。     

大深度无人潜航器总体结构设计

无人潜航器是探索海底世界的重要设备。分析了国内外深海设备现状,通过数字化设计,设计了6 000 m水深无人潜航器的总体结构,建立了潜航体的三维模型,根据三维模型加工了实际产品并进行了海上试验,验证了设计数据的可行性。     

基于卡尔曼滤波的车辆组合导航仿真研究

针对传统车载导航系统在复杂道路环境下定位精度偏低等问题,提出了应用全球定位系统与航位推算相结合的组合导航算法,使用卡尔曼滤波进行数据处理,实时调整参数值,将卡尔曼滤波器调整到运行过程中的最佳状态,从而提升导航系统的准确度。实验结果表明,所提方法可以提升车载导航系统的准确性和连续性,保证车辆定位曲线和车辆实际行驶路线基本吻合,但是定位误差会随着信号中断时间的延长而增大。     

自主水下航行器控制系统的设计及实现

在海洋观测、海底资源开发以及水下勘察等水下作业中,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)已经成为不可或缺的装备.航位推算是AUV在水下自主航行的关键技术.因此,介绍AUV的结构组成、硬件控制系统以及软件控制系统等,重点介绍了一种AUV自主导航的航位推算算法以及最后的湖试实验...     

移动机器人DGPS／DR组合导航技术研究

分析了变电站环境下DGPS的定位情况,针对该环境下GPS易受到干扰的特点,提出了DGPS／DR组合导航方案;通过对自主航位推算的误差特性的建模分析,设计了DGPS／DR组合导航算法;对实际环境下采集的DGPS,DR的数据进行了组合导航计算,结果表明：DGPS／DR组合导航系统克服了DGPS受干扰后的定位紊乱,提高了移动机器人的导航性能,达到了厘米级的导航精度。     

基于信息融合的小波神经网络航姿系统故障诊断方法研究

基于信息融合技术的思想,从航姿系统故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术,集小波分析与神经网络于一体的紧密型小波神经网络,并给出了具体的算法。通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合。此诊断系统充分利用了各种特征信息,有效提高航姿系统故障检测和诊断效率,同时为非线性系统的故障诊断提供了新的理论和方法。     

插值改进EKF算法在组合导航中的应用

为了提高GPS/DR组合导航定位的精度和稳定性,提出一种基于插值公式的EKF（扩展卡尔曼滤波）改进算法。插值滤波算法继承了EKF实时递推结构,利用基于Stirling插值公式的差分方法代替EKF中非线性函数导数的计算。将插值公式展开的一阶项和二阶项作为函数近似分别得到DD1、DD2（一阶、二阶差分）滤波算法。插值滤波不必计算函数稚可比矩阵,大大降低了计算的复杂度,并改善了EKF算法中泰勒展开线性化造成的较大误差。根据GPS/DR组合系统的状态和观测方程,采用EKF、DD1和DD2滤波算法分别估计目标的状态信息。对比分析表明,插值滤波的精度和稳定性好于EKF算法,应用范围更为广泛。     

某型无人水下航行器建模与仿真研究

为研究无人水下航行器的控制系统设计,建立其一般动力学模型。因为模型具有较高的非线性特征,采用小扰动原理及摄动原理对模型简化。根据简化的模型设计航速、航向、纵倾和深度控制器,并分别进行仿真,仿真结果证明了设计的鲁棒性和稳定性。     

自主航行器及其技术发展趋势研究

自主航行器在对未知自然领域的开拓及探索中扮演着不可或缺的角色,其重要性不言而喻。现介绍了自主航行器的技术特点及相关分类,并重点研究了其未来的技术发展趋势。未来自主航行器的技术重点主要将会集中于智能化、低成本、小型化、高精度、自诊断、高可靠性以及较强的环境适应性等方向。     

基于秩卡尔曼滤波的室内行人航位推算算法

针对采用卡尔曼滤波进行室内行人导航数据融合时精度较低的问题,在行人航位推算技术的基础上,提出了一种基于秩卡尔曼滤波(RKF)的行人航位推算导航(PDR)方法。RKF技术由于采用特殊的秩采样机理,可以很好地处理非高斯和非线性系统问题。通过将RKF技术和零速修正(ZUPT)技术相结合,对室内行人运动中测得的多传感器数据进行融合,实现更加精确的室内行人导航定位。首先,利用零速检测算法从MEMS传感器测量数据中分析得到零速信息;然后,利用得到的零速信息作为ZUPT和RKF算法的信息源参与融合解算得到最终的行人位置;最后实验结果表明,基于RKF的PDR算法相对于采用扩展卡尔曼的行人航位推算算法有一定的提高,使得室内行人导航定位误差减小了18.91%。     

基于无人艇载侧扫声呐的水下目标定位方法研究

水下目标高精度定位是无人艇开展海底测绘、航道清理、沉船打捞等任务的重要前提。 然而,现有的基线式定位方法无法对未知水域内的目标进行精确定位。 实际任务中,无人艇往往需要搭载侧扫声呐并辅以其他手段来确定水下目标的准确位置。 针对无人艇水下目标定位难题,首先对侧扫声呐水下目标定位过程进行建模,然后分析姿态误差对水下目标定位造成的影响,利用姿态矫正矩阵消除姿态误差,最后利用离散卡尔曼滤波算法对多点测量数据进行最优估计,得到水下目标的精确位置。仿真实验和无人艇集成实验结果表明,该定位方法能够有效的减小测量过程中的误差,平均定位精度达到 0. 334 m。     

Modeling and controller design of manta-type unmanned underwater test vehicle

This paper describes the mathematical model and controller design for Manta-type unmanned underwater test vehicle (MUUTV) with 6 DOF nonlinear dynamic equations. The mathematical model contains hydrodynamic forces and moments expressed in terms of a set of hydrodynamic coefficients which were obtained through the PMM (planar motion mechanism) test. Based on the 6 DOF dynamic equations, numerical simulations have been performed to analyze the dynamic performance of the MUUTV. In addition, using the mathematical model PID and sliding mode controller are constructed for the diving and steering maneuver. Simulation results show that the control performance of the MUUTV compared with that of NPS (Naval Postgraduate School) AUV II. This paper was presented at the 4th Asian Conference on Multibody Dynamics(ACMD2008), Jeju, Korea, August 20–23, 2008. Seung-Keon Lee received the B.S. and M.S. degrees from Pusan National University, in 1982 and 1984, respectively, and the Ph.D. degree from University of Tokyo in 1988. He is currently a Professor in the Department of Naval Architecture and Ocean Engineering, Pusan National University, Busan, Korea. His research interests are about the hydrodynamic force and mathematical model for the motion of surface and underwater vehicles. Joon-Young Kim received the B.S. and M.S. degrees from Inha University, in 1989 and 1993, respectively, and the Ph.D. degree from Hanyang University in 1999. He is currently a Professor in the Department of Ocean System Engineering, Jeju National University, Jeju, Korea. His current research interests are in unmanned underwater vehicle design and control.     

基于海流剖面的UUV辅助导航方法

为了解决水下无人航行器(UUV)携带的测速传感器在失效情况下无法正常导航的问题,提出了一种基于海流剖面的UUV辅助导航方法.该方法首先采用实时性较好的卡尔曼滤波技术对海流剖面数据进行滤波,并引入小波变换方法辅助确定卡尔曼滤波器观测噪声方差、根据导航速度的变化动态计算过程激励噪声方差;然后建立海流剖面-导航速度关系数据库,从而反演UUV的导航速度,进而通过船位推算方法实现对UUV的辅助导航.为验证该方法的有效性,分别就海试时多普勒测速仪(DVL)测得的UUV速度数据1/2有效、1/10有效、1/20有效以及长时无效情况下进行计算分析,试验结果表明:在DVL声呐数据间隔有效的情况下,海流剖面辅助导航可以达到UUV的导航精度(CEP＜0.5％)要求;且即使出现DVL声呐长时间得不到有效数据的情况,其导航精度也大大高于单纯使用UUV动力学模型进行辅助导航时的精度,说明海流剖面辅助UUV导航方法研究具有较大的意义.     

Study on denoising filter of underwater vehicle using DWT

In the step processing a digitalized signal,noises are generated by internal or external causes of the system.In order to eliminate these noises,various methods are researched.Among these noise elimination methods,Fourier fast transform （FFT） and short-time Fourier transform （STFT） are widely used.Because they are expressed as a fixed time-frequency domain,they have the disadvantage that the time information about the signal is unknown.In order to overcome these limitations,by using the wavelet transform that provides a variety of time-frequency resolution,multi-resolution analysis can be analysed and a varying noise depending on the time characteristics can be removed more efficiently.Therefore,in this paper,a denoising method of underwater vehicle using discrete wavelet transform （DWT） is proposed.     

基于CAD的自主式水下航行器几何模型参数化建模

为满足自主式水下航行器(AUV)多学科设计优化对几何模型创建过程自动化的要求,研究了基于CAD技术的AUV几何模型的参数化建模方法。首先对AUV几何模型特征进行具体分析,建立了AUV参数化的几何模型;然后在此基础上,以UG NX7.0软件作为开发平台,结合VC++工程应用,采用内部开发模式,驱动UG/Open API库函数,创建了AUV几何模型参数化建模的应用程序,并最终通过具体实例验证了该方法的可行性。     

基于LQG/LTR方法的分离式艉舵水下滑翔机运动控制仿真研究

基于水下滑翔机六自由度空间运动模型,研究了应用LQG/LTR方法的自动操纵控制方案,对分离式艉舵水下滑翔机在艏舵收回状态下的操纵控制算法进行仿真试验,通过数值仿真分析验证了所提出算法的有效性。     

遥测数据驱动的无人机飞行状态识别方法

无人机飞行状态的识别是无人机飞行状态分析必要的基础,可为无人机任务调度、智能维护维修和设计优化提供参考信息。无人机的遥测数据是对其飞行状态识别的重要依据,针对无人机遥测数据量大、各飞行状态持续时间不同、数据混有噪声、无法直接提供飞行意图信息等问题,提出一种基于切比雪夫特征提取和随机森林分类(Chebyshev-random forest,C-RF)算法的无人机状态识别方法。采用Chebyshev拟合法对遥测数据进行特征提取和降维,利用随机森林算法实现飞行状态的自适应分类。所提出方法将Chebyshev拟合系数计算简单、接近最佳拟合的优点与随机森林算法的训练速度快、分类准确率高和抗噪能力强等优点相结合,可覆盖无人机的各类样本且避免过拟合问题,实现了无人机飞行状态的有效识别。采用真实无人机遥测数据进行验证,总体识别准确率高于90%,少类样本亦可被准确识别,证明了所提出方法的有效性和实用性。     

小型水下视频检查机器人方案设计

小型机器人已成为各国研究的热点,介绍小型水下视频检查机器人的结构和工作原理．探讨密封方式的选用及电机的选择等问题。     

某水下航行体遥控吊具总体设计

针对某水下航行体的特殊使用环境及吊装过程进行了航行体吊具的设计,解决了当前该水下航行体在湖(海)试时布放困难及操作效率低等问题。文中提出的吊具采用无线电控方式来实现吊具对航行体的吊装与布放工作,提高了吊装效率及吊装可靠性。     

无人机电磁兼容传导与辐射测试项目剪裁法

为了更好的贯彻国军标GJB151A和GJB152A-97,提出了对传导与辐射测试项目的适用范围、频率范围、极限值大小进行剪裁的方法.通过对整流器和输入平滑滤波器上的共模与异模电流的计算得出,当测试频率为400 Hz时,若被测设备功率＞0.2 kVA且负载电流＞1 A,允许将CE101项极限值放宽5 dB.根据开关电源的拓扑结构模型与典型的开关电流波形,推导出当测试频段低于2 MHz时,允许将CE102项极限值放宽10 dBμV.通过RE101项测试配置图,得出距离发射源7 cm处测量的磁场密度极限值应是:30 Hz时为100 mG;60 Hz时为25 mG;120 Hz时为6.6 mG.根据发射源到接收天线耦合模型,确定在2～30 MHz频段中,RE102项的极限值不得剪裁.依照军标GJB3567-99<军用飞机雷电防护鉴定试验方法>以及在实际飞行场地中采用410A敏感度测试系统进行测试,结果显示,通过剪裁测试的无人机各机载设备能正常工作,未出现任何设备失灵或降级情况,说明该剪裁法能够满足无人机电磁兼容的要求.