AUV控制系统规划层使命与任务协调方法研究

以地形勘查使命为背景,对AUV(自治式水下机器人)规划层使命与任务协调方法进行了研究．介绍了AUV控制系统的逻辑结构,采用分层Petri网对AUV规划层离散事件系统进行了建模,通过对向目标区域航行任务库所进行扩展阐述了任务规划层的分层Petri网模型．提出了一种基于改进RW离散事件监控理论的协调方法,分别阐述了AUV使命与任务规划层离散事件系统的监控与协调．最后,通过湖试试验验证了AUV规划层使命与任务协调方法的正确性．     

层次分析法在AUV智能决策中的应用研究

在海洋勘查使命中,AUV为了适应各种变化以完成使命必须进行智能决策并从多条恢复路径中选出最优者。为了寻求获得最优恢复路径的方法,分析了AUV智能决策的主要约束,建立了智能决策模型,基于层次分析法对AUV进行智能决策选取最优恢复路径的过程进行了定性的分析。仿真试验表明：AUV基于层次分析法所获得的最优恢复路径和专家的决策相一致,层次分析法能够有效解决多约束条件下AUV的智能决策问题。     

基于FPN的水下机器人智能控制中的协调级规划

针对海洋空间对接水下机器人作业过程用常规方法难以控制的情况,引入了分层递阶 智能控制方法;将模糊推理规则与佩特里网相结合的FPN（Fuzzy Petri Net）用于水下机器 人分层递阶智能控制的协调级规划中,使它能更好的反映出控制过程的事件驱动、时间驱动 和模糊信息等特性.     

基于组合EKF的自主水下航行器SLAM

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.     

模糊CMAC神经网络在潜艇深度及纵倾控制中的应用

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.     

多线程在VC++串口通信程序中的应用

本文通过一机房监控系统程序中串口通信对多线程的应用来介绍Windows 9X／NT操作系统中多线程的应用和VC 对多线程的支持。     

多UUV沿多条给定路径运动的协调编队控制

研究了在三维空间中多UUV的协调路径跟踪控制问题.应用分散控制策略将路径跟踪问题和个体间的速度协调编队解耦.在单个UUV的路径跟踪控制中引入视距导航(line of sight guidance)算法设计路径跟踪控制器,使得跟踪误差渐近收敛到零;引用图论知识设计协调控制器,使得多UUV沿期望路径的位置和速度在规定队形下达到一致,实现多UUV间的协调,而不影响空间域上的路径跟踪性能.     

水下无人航行器结构环境SFEKF同步构图定位方法

针对传统同步构图定位(SLAM)传感器具有数据量大、处理速度慢、实时性差的不足和基于扩展卡尔曼滤波的同步构图定位(EKF-SLAM)具有对水下无人航行器(UUV)位置估计精度低、甚至发散的缺陷,把带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器应用到了导航系统中,提出了基于多元测距声呐(MRS)的UUV结构环境SFEKF-SLAM(suboptimal fadingextended Kalman filter-SLAM)方法.首先建立基于霍夫变换的水下MRS特征提取模型,设计了基于SFEKF-SLAM的UUV导航系统,利用该系统可以对UUV的状态进行预测,结合MRS信息可以对UUV周围结构环境进行状态更新.海试结果验证了基于霍夫变换的水下MRS模型能够有效提取环境特征,基于SFEKF-SLAM的UUV导航系统相对于常用的基于EKF-SLAM的UUV导航系统具有更高的定位精度,能够构建更加精确的港口堤岸地图.     

全垫升气垫船四自由度运动仿真

为了研究全垫升气垫船的操纵性,建立了气垫船的运动仿真模型.通过船模风洞试验和平面运动机构试验分别得到了气垫船的空气动力系数和水动力系数,建立了空气动力和水动力数学模型;对各个方向的合外力进行合成,依照牛顿动量和动量矩定理,建立了全垫升气垫船的运动数学模型.利用冻结一解冻算法编制了气垫船运动仿真程序,并进行了操纵仿真试验,研究了气垫船的直线航行与回转运动的操纵特性.仿真结果表明所建立气垫船模型是合理的,所采用的算法是有效的.     

模糊滑模变结构控制在AUV纵倾控制中的应用

无人水下机器人(AUV)在潜浮运动过程中,纵倾角的控制对其在垂直面的运动状态起着关键的作用.尽管目前研究的控制方法对纵倾角有较好的控制效果,但是由于AUV不确定的非线性特性和模型参数,其控制性能并不理想.根据AUV垂直面的非线性模型,在特定的工作点对非线性模型进行了线性化,得到AUV垂直面纵倾运动的数学模型.设计了基于模糊控制理论的模糊滑模变结构控制器调整滑模控制的控制增益,并在海流干扰下用该控制器成功地对AUV进行了纵倾控制.仿真结果验证了该控制方法对运动模型不确定的AUV具有很好的控制性能,在外界干扰下,既保证了控制系统的快速性和鲁棒性,又能够有效地削弱抖振.