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.     

基于自适应重采样的同步定位与地图构建

就移动机器人同步定位与地图构建展开研究,针对FastSLAM算法产生的粒子退化及粒子集重采样问题,提出了基于自适应重采样的FastSLAM算法。该算法首先计算粒子集的有效样本数,确定粒子退化程度。然后设定有效样本阈值,当有效样本数小于阈值时则进行重采样。仿真表明:与EKF-SLAM相比,基于自适应重采样FastSLAM重采样效率更高,鲁棒性更好,在机器人路径和陆标位置的估计上,也具有更高的精度。     

AUV实时任务协调方法研究

自主地形勘察是AUV的一项重要使命,其使命控制过程是使命规划模块依据使命文本进行全局路径和任务规划,得到执行使命的任务序列.任务协调模块在预规划任务序列基础上,监控系统状态并触发事件,任务调度器根据事件消息对任务进行实时调度,发送行为控制指令驱动AUV动作来完成使命.给出了AUV任务协调模块Petri网模型,用来描述任务层离散事件间逻辑关系.在此基础上提出了基于改进RW理论的AUV实时任务协调方法进行任务间协调,实现AUV任务的实时调度.最后在虚拟仿真平台上结合地形勘察案例验证了任务调度算法,结果证明AUV能够在无人干预下自主地完成整个使命.     

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。     

虚拟现实在多目标水下作业中的应用

基于软件平台Vega和Creator软件开发出多目标水下作业的视景仿真系统。文中详细描述了开发本仿真系统的意义、硬件系统的组成、系统软件的选择、模型的建立、虚拟海洋环境的生成,以及软件系统的设计与实现。仿真结果表明,该系统能逼真地演示出多目标水下作业的整个过程,能实现从多个视角有效地观察整个水下作业过程中各个物体的运动情况,并且满足不同情况下的仿真需要。该文最终建立一个基于水下作业的多目标动态的视景仿真系统,生成三维视景效果场景,做出视景仿真管理界面。     

利用船舶运动数据估计海浪方向谱的研究

有效的利用海浪方向谱的信息能够为船舶安全航行和动力定位控制提供帮助,传统的海浪谱估计方法使用波浪浮标等不能随船安装的仪器,不能用于作业中的船舶。对动力定位船舶进行定点作业情况下的海浪方向谱估计进行研究,提出一种基于船舶运动响应数据估计当前海浪方向谱的方法,采用多维AR算法估计船舶运动交叉谱,采用遗传算法求解海浪方向谱的最优参数,并对4种海况情况进行了仿真实验,验证了该方法的有效性。     

长峰波海浪的数值模拟仿真与频谱估计

针对船舶航行抑制海浪干扰需要,研究了海浪波形的建立方法.选取ITTC双参数谱作为海浪谱,通过频率等分法对其进行频率分割,计算重心频率作为谐波频率,根据长峰波海浪模型进行仿真,得出了时间和空间海浪仿真波形.采用Welch法进行频谱分析,仿真精确度达到了1.65%.该方法不失一般性,是一种工程实用方法,对船舶运动参数的预报和滤波,海浪预报、船舶动力定位等方面的研究具有重要意义.     

水下机器人动力定位中的海流及不平衡力估计

提出了一种基于Ｋａｌｍａｎ滤波的海流、不平衡力估计方法；同时应用了机理建模和神经网络建模的混合建模方法，用神经网络修正运动模型，有效地保证了滤波估计的准确性。并给出了仿真实验结果。     

潜器对接及其虚拟现实仿真技术的研究

海洋空间对接是援潜救生技术中最关键的内容．根据援潜救生机器人的作业特点，本 文对其进行了基于离散事件系统（DES）的作业规划［1］；给出了各阶段必要的信息 处理方法；并针对基于DES控制系统用常规方法仿真结果不直观的缺陷，设计了潜器对接虚 拟现实系统，最后展示了运用该系统对潜器对接过程仿真的结果．     

鲁棒H∞滤波器在AUV航向控制中的应用仿真

研究设计了一个鲁棒H∞滤波器来解决自治水下机器人（AUV）航向控制系统中部分难以测量状态变量的估计问题，并将其应用在AUV的航向控制系统中．建立了自治水下机器人在体坐标系下水平面运动的运动方程，并在特定的工作点对方程进行了线性化处理，得到了自治水下机器人的控制设计模型．基于线性矩阵不等式（LMI）方法对AUV航向控制系统设计了一个鲁棒H∞滤波器,并对该滤波器应用于AUV航向控制系统进行了仿真试验．仿真结果表明，该鲁棒H∞滤波器能够较好地抑制测量噪声的影响，较准确地估计出系统的状态变量，能够提高AUV航向控制系统的控制品质．