未知洋流干扰下基于单领航者的多自主水下航行器协同导航

洋流估计问题是多自主水下航行器(AUV)协同导航方法中的难点之一.针对未知洋流情况,给出了1种基于单领航者的多AUV协同导航方法.通过设计主、从AUV间的机动轨迹,将从AUV的初始定位以及洋流干扰、测速误差的初始估计问题转化为非线性极小平方优化模型求解,提高了初始化精度;并进一步将洋流干扰等作为状态变量参与协同导航过程...     

一种自主水下航行器分布式控制系统

提出一种新的基于CAN总线的自主水下航行器(AUV)分布式控制系统。该控制系统具有良好的分层递阶体系结构,包括由综合显控台构成的任务层,由管理记录中心构成的协调层,以及由导航控制中心和底层执行机构控制节点构成的控制层。同时,将实时控制与非实时任务管理分离,由不同的功能节点实现,便于系统的维护和升级。航行试验中,分布式控制系统运行情况良好,AUV完整、正确地执行了航行任务,这充分说明该设计是成功的。     

洋流影响下基于单领航者的多AUV协同导航

自主水下航行器（AUV）的协同导航是海洋工程研究中的重要问题,洋流估计是其中的主要难点之一。该文基于＂未知定常＂的洋流特性假设,结合单通信和导航辅助AUV（CNA）领航的协同定位原理,建立了洋流干扰下多AUV协同导航的定位转移损失函数。利用损失函数极小化方法给出了协同导航的定位最优估计准则,借助该准则得到了洋流误差估计和协同导航算法,实现了对AUV较为实时精确的定位。仿真结果表明,该算法能够较好地解决定常洋流作用下的多AUV协同导航问题,且定位精度较高,实时性好。研究成果有望为多AUV系统总体设计、导航路径规划及跟踪等方面提供理论基础和研究手段。     

一种基于改进无迹卡尔曼滤波的自主水下航行器组合导航方法研究

针对自主水下航行器(AUV)导航系统对稳定性、精确性和实时性的需求,提出了一种基于改进无迹卡尔曼滤波(UKF)算法的捷联惯性导航系统/多普勒测速仪(SINS/DVL)组合导航新方法.通过分析中低精度组合导航系统的特点和误差模型,在系统的噪声模型为复杂加性噪声时,利用球面分布单形采样变换设计了一种简化UKF组合导航算法....     

水下航行器INS/GPS/DVL组合导航方法

针对自主水下航行器（AUV）受水下环境的局限难以提高导航性能的问题,提出了一种融合多传感器信息的INS/GPS/DVL组合导航方案,利用分散化滤波中的联邦Kalman滤波来实现AUV组合导航方案,通过动态信息分配系数优化了各子系统的导航信息,增强了AUV的导航性能。仿真结果表明,该方案充分提取了导航传感器的信息,有效地提高了AUV的导航精度和水下定位能力。     

水下航行器多推进器动力定位控制

主要研究远程低速水下航行器在大攻角和大侧滑角情况下不依靠舵而仅依靠垂推和侧推来实现动力定位,通过对水下航行器应用非线性控制方法实现水下航行器在纵平面内的爬潜定位和水平面内的旋转定位。分别建立水下航行器在攻角和侧滑角为90。的纵向和侧向在有2个垂推和2个侧推情况下的非线性运动模型,选用变结构控制方法进行控制,仿真并得到比较理想的效果。     

无人水下航行器发展与应用

无人水下航行器作为无人运载平台的一个重要分支,在民用领域和军用领域都发挥着极其重要的作用。首先介绍了几个发达国家UUV的发展现状及其未来发展计划,强调了UUV的应用领域,如海洋探测与开发、水雷对抗、潜艇对抗等等,在此基础上分析了UUV发展必须突破的几项关键技术,如能源问题、自主导航、协同使用等等。     

基于径向基函数神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多自主水下航行器协同定位方法

在多自主水下航行器(AUV)协同定位系统中,针对协同定位性能受到系统内部和外部等多种因素制约的问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络辅助容积卡尔曼滤波(CKF)的多AUV协同定位方法。当基准参考位置可用时,通过非线性CKF得到滤波新息、预测误差和滤波增益作为RBF神经网络输入层的输入,滤波误差值作为输出对RBF神经网络进行训练;当基准信号中断时,利用训练好的RBF神经网络,对CKF的滤波状态估计值进行补偿,进而得到新的估计状态。利用湖试数据,模拟多AUV协同定位系统输入存在误差情况下的协同定位实验。实验结果表明,所提方法与无RBF辅助的CKF方法相比,平均定位误差减小70%,具有更好的准确性和稳定性。     

自适应抗野值Kalman滤波算法在水下航行器组合导航中的应用

野值会严重影响滤波器的稳定性和滤波精度。以自主水下航行器(Autonomous UnderwaterVehicle,AUV)为应用背景,通过分析AUV中低精度组合导航系统的特点和误差模型,针对野值可能产生的影响,提出了一种由Sage_Husa自适应滤波和抗野值修正算法结合而成的自适应抗野值Kalman滤波算法。仿真结果表明,自适应抗野值Kalman滤波算法提高了滤波器的滤波精度和稳定性,具有较好的工程实用价值。     

双领航多自主水下航行器移动长基线定位最优队形研究

基于距离量测提出了多自主水下航行器 (AUV) 移动长基线定位系统,融合内部与外部传感信息进行从AUV水下定位。针对定位系统中AUV队形对定位性能造成的影响,基于Cramer-Rao下界(CRLB) 和Fisher信息阵(FIM) 建立了多AUV移动长基线定位系统定位性能评价函数,通过评价函数极大化实现定位性能最优化。重点研究了双领航者定位系统的最优队形,其最优队形为两个领航AUV与从AUV以90°分离角相对运动,且最优队形与AUV间的距离无关。仿真实验分别从间距及分离角两个方面对结论进行了验证。     

Cooperative Navigation for Autonomous Underwater Vehicles Based on Estimation of Motion Radius Vectors

A cooperative navigation algorithm for a group of autonomous underwater vehicles is proposed on the basis of motion radius vector estimation.Combined the dead reckoning data with the mutual range data through an acoustic communication network among the group members, the relative positioning problem can be solved. A novel approach for solving the relative positioning is presented by using a recursive trigonometry technique and extended Kalman filter(EKF). Simulation results verify the correctness and effectiveness of this navigation method.     

一种考虑时钟同步问题的多AUV协同定位算法

在多自主水下航行器（multi-AUVs）协同导航系统中,领航AUVs配备高精度导航定位设备,跟随AUVs配备低精度导航设备,领航、跟随AUVs均配备水声通信设备,跟随AUVs利用领航AUVs的广播信息获得其与领航者间的距离。本文针对领航AUVs与跟随AUVs问的时钟不同步问题,给出了AUV时钟相对偏移与相对漂移模型,并将跟随AUVs的时钟偏差作为未知量,提出了一种考虑时钟同步问题的multi-AUVs协同定位算法。仿真结果表明,该算法不仅可以大幅度提高跟随AUVs的协同定位精度,而且能够随时对跟随AUVs时钟误差进行估计,有效地提高了multi-AUVs协同导航系统性能。     

基于粒子滤波的混沌系统参数估计和滤波方法

混沌系统的参数估计是混沌系统控制和同步的前提。鉴于混沌系统具有初值敏感性、不能长期预测等特点,提出了一种基于粒子滤波(PF)的混沌系统参数估计和滤波方法,并将其用于Lorenz混沌系统的参数估计和滤波,在叠加噪声情况下对混沌系统进行仿真分析。结果表明,文中提出的滤波方法在估计偏差方面优于基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的混沌系统参数估计和滤波方法,对混沌系统的参数估计和滤波是一种有效的方法。     

水下自主导航机器人系统

在水下机器人被广泛应用的背景下,能够实现水下自主导航的机器人具有极高的应用价值。为了打破水下机器人运行需要人为干预的瓶颈,更好地发挥小型机器人水下的灵活性,设计并制作了一种可自主导航的水下机器人系统。该系统机械上采用Pro/E作为三维造型软件,用快速成型设计并制造了水下机器人的主体;硬件上使用摄像头采集数据,并使用红外测距模块及电子罗盘模块实现定位功能;嵌入式软件层将传感器数据进行采集后,对数据进行相应的图像识别和处理,最终识别障碍物并做出相应动作;同时,数据和视频流可通过无线模块传送到上位机,上位机将数据接收后进行相应显示,并可直接显示视频流,方便调试的同时也可对水下环境进行实时监控。该系统实现了自主的水底避障、探测,以及自行返回出发点的完整功能,对于水下探测活动具有一定的实用价值。     

AUV回收技术现状及发展趋势

基于当前AUV技术的发展形势及应用领域阐述了AUV回收的背景及意义,介绍了国内外AUV回收技术现状,并主要针对最新的自主回收技术,分析了其相关力学、控制以及导航等关键领域中的技术难点和理论方法,概括了相应的解决思路,探讨了AUV回收技术的发展趋势。     

主从式无人水面艇协同定位滤波方法与实验验证

多无人水面艇（USV）协同导航定位技术是解决复杂作业环境下导航问题的重要途径。针对单主艇的主从式多USV的协同导航定位问题,建立了协同定位的状态空间模型,然后将非线性模型绕滤波值展开,得到非线性系统的线性化模型;利用扩展卡尔曼滤波算法进行信息融合;针对双艇间的距离、角度与协同定位精度的关系展开研究,对协同导航滤波算法使用李代数法进行了可观测性分析。研究表明,控制相邻两时刻主从艇之间距离和角度变化量是提高协同定位精度的有效措施。通过仿真和实验验证,为下一步深入研究和路径规划奠定了基础。