基于遗传算法的水下机器人模糊控制器优化设计

将遗传算法引入到水下机器人模糊控制优化问题中，用以自动寻优隶属函数参数和模糊控制规则，针对所采用的模糊控制器是连续型模糊控制器这一特点，对模糊规则和隶属函数采用了实数编码策略，并讨论了复制、交叉、变异等遗传操作在模糊控制器设计非线性寻优中的应用，最后针对水下机器人运动控制进行了计算机仿真，仿真结果表明，优化得到的模糊控制器与传统的模糊控制器相比具有响应快、超调小的特点。     

结合空间信息的模糊聚类侧扫声纳图像分割

目的 针对侧扫声纳图像具有背景复杂、噪声污染重等特点,提出一种结合空间信息的模糊聚类分割算法(FCM),以提高侧扫声纳图像的分割精度和分割速度。方法 采用结合组合邻域中值滤波的FCM算法,首先选取正十字邻域和斜十字邻域,分别计算两个邻域内的像素灰度中值;然后,结合其中的较小值,引入惩罚项,得到融合灰度信息和空间信息的灰度值;最后,对融合后的灰度图像进行FCM分割。结果 利用该算法对不同尺寸和不同目标的侧扫声纳图像进行分割,并将分割结果与其他5种聚类算法的分割结果进行比较,对比分析每种算法的分割精度和运算时间。结合中值滤波的FCM算法的分割精度和运算时间均优于传统的FCM算法和结合均值滤波的FCM算法,其中结合组合邻域中值滤波的FCM算法的运算速度较快,分割精度略高于结合传统中值滤波的FCM算法。结论 结合组合邻域中值滤波的FCM算法在对侧扫声纳图像进行分割时,具有较强的抗噪性、实时性和较强的边缘保持能力。     

欠驱动自治水面船的全局K-指数镇定控制方法

针对欠驱动自治水面船的镇定控制问题,提出了一种光滑时变反馈镇定控制律.基于全局微分同胚坐标变换将欠驱动自治水面船的数学模型转化为级联形式的非线性系统,并证明了原系统的镇定问题可简化为级联子系统的镇定问题.通过在状态反馈控制律中增加指数收敛控制项,获得了具有指数收敛速率的时变光滑镇定控制律,并证明该控制律能保证原系统的全...     

潜体水动力导数的CFD计算方法研究

操纵性是现代潜艇最重要的总体性能之一.研究潜艇的操纵性,需要对潜艇的操纵运动进行预报,因此求得所有的水动力导数值成为操纵性理论分析的前提.利用CFD技术和动网格技术数值模拟小振幅平面运动机构试验,求解了椭球体的水动力导数,并将加速度系数与理论值相比较.流场的求解基于RANS方程和RNGkEpsilon湍流模型,动网格的处理采用Hrvoje Jasak和Zeljko Tukovic的方法,压力和速度的耦合采用PIMPLE方法解耦.流场的控制方程采用有限体积法离散且分离式求解,网格运动的控制方程采用有限元方法离散,网格的分裂采用体和面同时分裂法.结果表明该方法是可行的,从而为潜艇操纵性的理论预报做出一些有益的探讨.     

Myring型回转体直航阻力计算及艇型优化

在水下智能机器人(AUV)方案设计阶段,针对如何在主尺度和巡航速度确定的前提下得到直航阻力最小的回转体形状这个问题,以Myring型回转体为研究对象,利用计算流体力学(CFD)方法计算其在水中做匀速直航运动时的阻力并与试验值比较以验证准确性。分别对二维和三维2种网格形式,标准和加强2种壁面函数的计算精度和计算效率进行了对比,并在此基础上探讨单独改变艏部或艉部形状时阻力的变化规律。再利用EXCEL、ICEM、FLUENT建立优化平台,基于多岛遗传算法在限制条件范围内对Myring型回转体参数进行全局寻优,寻找不同流速时阻力最小的Myring型回转体,为AUV设计阶段的阻力性能预报和艇型优化提供参考。     

基于改进贝叶斯估计的水下地形匹配辅助导航方法

以多波束测深数据为依据,提出了一种基于贝叶斯估计的智能水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)水下地形匹配辅助导航方法,针对在地形特征不明显区域该方法伪点增多的不足,引入了费希尔判据准则,提出了一种以最大有向特征参数作为二次判别依据的贝叶斯-费希尔估计方法,该方法有效地减少了伪点的个数,增强了地形平坦区域的识别率,对初始定位误差具有良好的鲁棒性。基于电子海图数据和多波束海上实验数据的仿真定位结果,表明了该方法的有效性和可行性。     

智能水下机器人技术展望

智能水下机器人作为一个复杂的系统,集成了人工智能、水下目标的探测和识别、数据融合、智能控制以及导航和通信各子系统,是一个可以在复杂海洋环境中执行各种军用和民用任务的智能化无人平台.由于水下机器人在海事研究和海洋开发中具有远大前景,在未来水下信息获取、精确打击和“非对称情报战”中也有广泛应用,因此水下机器人技术在世界各个国家中都是一个重要和积极的研发领域.基于实践和在相关技术难题上的经验,对智能水下机器人的发展现状和前景进行了描述,对这些问题可能的解决方案提出了建设性的意见.这些相关的技术包括:水下机器人载体设计技术、体系结构、基础运动控制技术、智能规划与决策技术、系统仿真技术、水下目标探测与识别技术、系统可靠性与容错技术等.随着科学技术的发展,人工智能技术将会在智能水下机器人上得到更为广泛的应用.然而水下机器人技术仍然处于基础研究和试验开发阶段,距离全面应用还有很长的路要走.     

改进人工免疫算法在水下机器人运动控制中的应用研究

基于生物免疫系统的生理特性,以免疫系统T细胞、B细胞与免疫应答为基础,引入了免疫算法,其结构简单,易于实现,但是由于忽略了免疫系统的记忆、自适应、细胞繁殖和自然死亡等复杂的机理行为,也不具有实时自调整的能力。结合梯度搜索方法和希尔函数,提出了一种基于Sigmoid非线性模型的自学习免疫控制算法。将该方法应用于水下机器人的运动控制系统进行仿真研究,结果表明了改进人工免疫算法的有效性。     

水下航行器水动力系数计算方法

为了高效地求取水下航行器的水动力系数,本文提出了一种空间拘束运动模拟方法。该方法仅需一次算例就可求得方程中的全部水动力系数,在保证计算精度的同时极大地缩短了计算周期。为了验证该方法的准确性,利用航行器完成了平面机构运动试验并模拟分析该试验的数值。2种计算流体动力学方法得到的水动力系数值接近。说明在设计初期,用空间拘束运动模拟方法代替现有的常规平面拘束运动数值模拟,快速求得设计艇型的水动力系数是可行的。此外,该方法的计算结果与水池试验数据的误差较小,进一步表明该方法的可行性。     

速度矢量坐标系下水下机器人动态避障方法

针对水下机器人能力有限问题设计了一种适应水下机器人能力的动态避障方法.以水下机器人对运动障碍物的相对速度信息建立速度矢量坐标系,在坐标系内,根据水下机器人速度矢量和障碍物速度矢量的相互关系以及水下机器人的能力,确定理论上能够避开障碍物的期望速度解集,然后按照满足碰撞时间条件的最小转艏避障原则求解水下机器人最优期望速度的大小和方向,使水下机器人能够以相对小的代价安全避开动态障碍物.仿真研究验证了此规划方法对躲避动态障碍物的有效性,该研究大幅度提高了水下机器人的智能水平.