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基于组合EKF的自主水下航行器SLAM 总被引:2,自引:0,他引:2
针对标准扩展卡尔曼滤波(EKF)在噪声统计特性不准确、系统模型与实际模型无法完全匹配情况下滤波精度严重下降的问题,提出了一种基于Sage-Husa自适应EKF和强跟踪EKF组合的SLAM(同步定位与地图构建)算法.首先建立了AUV(自主水下航行器)的动力学模型、特征模型以及传感器的测量模型,然后通过Hough变换进行特征提取,最终采用组合EKF实现了自主水下航行器的同步定位与地图构建.海试数据仿真试验表明本文所提方法降低了噪声统计特性时变以及模型不精确对系统的影响,提高了SLAM系统的精确性和鲁棒性. 相似文献
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模糊CMAC神经网络在潜艇深度及纵倾控制中的应用 总被引:4,自引:1,他引:3
潜艇近水面运动情况下的深度及纵倾控制问题是一种非线性控制问题,潜艇自身质量及航速的变化、以及外界不规则海浪使得控制系统难于设计.一种称为模糊CMAC的特殊神经网络被用于补偿潜艇动态模型的非线性部分,基于李雅普诺夫原理而推导出的在线学习算法用于更新FCMAC的权值.仿真结果表明,此控制策略能较好地解决控制系统中模型非线性部分的影响,在较大的工况变化范围内保持良好的控制性能. 相似文献
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地形勘查使命执行过程中,AUV(自治式水下机器人)控制系统的规划层对于AUV自主智能决策起到了至关重要的作用,对于AUV控制系统规划层进行DEDS(离散事件系统)建模与仿真研究可以使我们深入地了解并验证AUV自主能力.介绍了AUV控制系统逻辑模型以及监督控制理论,采用分层PETRI网对规划层进行了离散事件系统建模,采用了一种改进的RW离散事件监控方法对规划层模型进行了协调,通过对于任务库所的扩展,详细阐述了这种分层结构.采用一种半物理仿真平台,对模型的几种典型状态进行了仿真研究,最后通过一个具体的使命对AUV控制系统的规划层模型进行了仿真验证,仿真结果表明规划层模型能够正确协调各个任务,处理突发事件,指导AUV最大限度完成地形勘查使命. 相似文献
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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. 相似文献
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考虑到船舶航向控制系统模型中存在参数不确定和外界干扰不确定性,比较在不确定项影响下灰色PID控制算法优点和传统PID控制算法的缺点,利用野本模型作为船舶航向控制系统的模型,提出了基于GM(0,2)模型船舶航向灰色PID自动舵的控制算法,并且利用VC++.NET进行了仿真研究,仿真结果显示灰色PID设计的自动舵能够很好地控制航向。 相似文献