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为解决船舶自动识别系统常出现数据丢失妨害海事监管和交通流采集的问题,本文利用内河中船舶时空轨迹具有相似性的特点,提出基于相似轨迹回归的残缺轨迹修复方法。通过插值法对时间周期不规律的AIS数据进行同步,提出相似轨迹快速搜寻方法从数据库中搜寻出相似轨迹。采用改进Hausdorff距离评估和挑选丢失轨迹的最相似轨迹,并利用粒子群优化算法和相似轨迹优化最小二乘支持向量机修复模型,进而修复残缺轨迹数据。实验结果表明:对于长距离残缺轨迹,本文提出的轨迹修复方法比BP神经网络和样条插值法精度更高,平均误差小于30 m;在时效性方面,本方法次于插值法,但优于BP神经网络。 相似文献
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环境干扰下如何实现精确、可靠路径跟踪控制是目前无人水面船(无人船)自主航行的关键和难点问题。从无人船路径跟踪控制的算法设计、系统实现和试验验证等三个层面开展研究:在算法设计层面,提出了考虑水流干扰条件下的自适应视距(Line-of-sight,LOS)制导算法以及基于LEM(Line-of-sightextendedstateobservermodelpredictive control,视距-扩张状态观测器-模型预测控制)的自适应路径跟踪控制方法;在系统实现层面,设计了无人船路径跟踪控制系统架构,并解决了MPC快速求解、系统状态采集与不可测状态观测问题;在试验验证层面,构建了在室外水池环境下的模型船路径跟踪控制试验平台,并在此平台上完成了MPC与比例-积分-微分(Proportional-integral-derivative,PID)路径跟踪控制对比试验,以及基于LEM与基于传统LOS的MPC路径跟踪控制(Traditional LOSMPC,TLM)对比试验。试验结果表明,构建的无人船路径跟踪控制系统运行稳定可靠,提出的LEM自适应路径跟踪控制方法具有更高的路径跟踪控制精度和可靠性。 相似文献
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为在船舶自主航行控制中提供参数精确的船舶响应模型,本文提出一种改进的多新息扩展卡尔曼滤波参数辨识方法。引入遗忘因子以降低历史干扰数据的累积影响,并从理论上分析了改进后算法辨识的收敛性,证明了改进后的辨识算法在一定条件下有界收敛。为验证所提出辨识方法的有效性,本文在获取真实的模型船Z型试验数据基础上,将改进算法辨识方法与传统扩展卡尔曼滤波辨识方法进行对比,结果表明所提出的改进算法辨识的船舶响应模型参数更加精确,预报均方误差可达到2(°)2以下。 相似文献
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