基于改进DQN算法的应召搜潜无人水面艇路径规划方法

针对应召反潜中无人水面艇航向和航速机动的情形,提出一种基于改进深度Q学习(Deep Q-learning,DQN)算法的无人艇路径规划方法。结合应召搜潜模型,引入改进的深度强化学习(Improved-DQN,I-DQN)算法,通过联合调整无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV)的动作空间、动作选择策略和奖励等,获取一条最优路径。算法采用时变动态贪婪策略,根据环境和神经网络的学习效果自适应调整USV动作选择,提高全局搜索能力并避免陷入局部最优解;结合USV所处的障碍物环境和当前位置设置分段非线性奖惩函数,保证不避碰的同时提升算法收敛速度;增加贝塞尔算法对路径平滑处理。仿真结果表明,在相同环境下新方法规划效果优于DQN算法、A^(*)算法和人工势场算法,具有更好的稳定性、收敛性和安全性。

无人水面艇轻型鱼雷武器应用研究

轻型鱼雷武器应用于无人水面艇,可实现无人水面艇对潜艇目标的“发现即打击”。根据无人水面艇平台和轻型鱼雷武器的特点,提出无人水面艇轻型鱼雷武器的典型配置,总结轻型鱼雷武器在无人水面艇上的典型应用。从无人自主控制、安全性分析设计、长时间运行可靠性、模块化与快速部署、作战能力迭代升级等方面,讨论无人水面艇轻型鱼雷武器应用所面临的问题,并对部分问题针对性地提出解决途径,并开展试验验证。研究成果可用于指导反潜型无人水面艇以及反潜任务载荷设计、实现以及使用。

无人水面艇路径规划与控制实验平台研究

针对无人艇路径规划与避障控制等功能在真实环境下系统验证和评估不足的问题,提出一种具备多种传感器和控制系统的无人滑行艇实验平台。文中所开发的实验平台集成激光雷达、深度相机、全球定位系统(global positioning system,GPS)、超宽带(ultra wide band,UWB)定位系统、陀螺仪等多种传感器,并采用基于机器人操作系统(robot operating system,ROS)和Free_RTOS操作系统的主控制器和底层控制器。该实验平台不仅包括滑行艇本身、感知系统、底层控制器和远程监控系统等,还包括上层定位算法、路径规划算法和执行器控制算法。文中以1艘装载了多种传感器的无人滑行艇为实验对象,搭建了包括建图、定位与远程监控的综合实验平台,并且进行了滑行艇导航实验,验证了路径规划和避障控制算法的有效性,可为无人艇的技术发展和应用提供一定的参考。

面向无人水面艇的水下伪装目标检测方法

无人水面艇环境感知能力受限于待测目标背景复杂、形状多样和伪装等因素,常规方法难以在上述情况下准确对水下伪装目标准确检测与评价。针对探测场景的多样化和复杂化,基于多任务学习策略提出一种面向无人水面艇的轻量型伪装目标检测方法 MFLNet(Multi-Feature Learning Network),通过借助图像梯度感知任务来提升无人水面艇对水下伪装目标的检测能力。首先,将图像特征提取任务解耦为语义特征提取和梯度特征提取;然后,向高层语义特征引入图像梯度特征并通过多尺度通道注意力模块生成初始预测图;最后,经过逐层的特征修正生成对伪装目标的最终预测。实验结果表明:MFLNet在CAMO-Test和NC4K-Test数据集上,结构相似性度量Sα指标可达0.824和0.851,检测性能达到先进模型水平,相比同策略轻量化模型参数量减少65%,检测速度可达73.7帧/s,满足水下检测数据实时传送需求,具有一定的实际应用价值。

基于生物启发神经网络的无人水面艇实时避障路径规划

针对无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)自主航行过程中的避障与遵守海事交通规则之间潜在的冲突问题,设计基于生物启发神经网络并且遵守《1972年国际海上避碰规则》(Convention on the International Regulations for Preventing Collisions At Sea,1972,COLREGs)的实时避障路径规划方法。运用STM32嵌入式平台搭建包括超声波、红外激光、陀螺仪和GPS传感器的小型USV水面环境感知硬件架构,将多传感器输出的动态环境信息通过栅格地图映射到二维神经网络中。USV根据神经网络活性势图自动规划通向目标点的无碰撞路径。通过多种船舶航行交汇局面的实验,证明该方法既安全又符合COLREGs的要求。

基于改进TD3的欠驱动无人水面艇路径跟踪控制

针对模型参数未知和海洋环境干扰下的欠驱动无人水面艇(unmanned surface vehicles,USV)路径跟踪问题,提出一种基于改进双延迟深度确定性策略梯度(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)的控制方法。在运动学层次上,设计基于视线制导的航速航向联合制导律,引导USV准确跟踪期望路径。在动力学层次上,设计基于改进TD3的强化学习动力学控制器;采用基于时间差分误差的优先经验回放技术,建立包含路径跟踪成功和失败采样信息的双经验池,通过自适应比例系数调整每批次回放数据的组成结构;搭建包含长短期记忆网络的评价网络和策略网络,利用历史状态序列信息提高路径跟踪控制器的训练效率。仿真结果表明,基于改进TD3的控制方法可有效提高欠驱动USV的跟踪精度。该方法不依赖USV模型,可为USV路径跟踪控制提供参考。

波浪环境下无人水面艇改进MFAC节能控制方法

无人水面艇在运动过程中容易受到环境干扰的影响,尤其在受到波浪干扰后会导致其运动控制偏离期望路径,进而造成能量浪费。针对波浪环境下固定参数控制器对环境适应能力较弱的问题,将模糊控制方法与重定义无模型自适应控制方法相结合,设计了一种模糊重定义无模型自适应控制(FRMFAC)算法,该算法可以根据不同波浪的干扰情况自行调整控制参数;同时,采用视线法与FRMFAC算法对无人艇进行路径跟随控制;最后,通过与固定参数控制方法进行对比试验,验证了该算法的有效性和节能效果。对比仿真结果可知,使用可变参数的控制方法可以在有效提高无人艇对环境适应能力的同时起到节能效果。

基于物联网的无人水面艇航行状态监测系统设计

针对无人水面艇(Unmanned Surface Vessel,USV)航行状态监测及试航性能评估试验中的参数获取问题,设计一套USV航行状态监测系统。以物联网(Internet of Things,IoT)3层架构为基础,设计小尺寸、低功耗的监测方案。以多源传感器和STM32微控制器作为感知层,以远距离无线电(Long Range Radio,LoRa)网关及LoRa终端作为数据远程传输途径,以传输控制协议(TCP)作为数据远程传输协议,以云平台作为系统应用层,实现数据采集、传输和应用功能。基于监测系统要求,在应用层设置阈值实现航行状态预警功能。对系统功能及性能进行测试,结果表明,系统横、纵摇精度为±0.02°RMS,风速为(0.2±0.03)m/s,风向为±2.5°,所有监测参数技术指标均符合要求,且丢包率在通信距离小于1.4 km时为1.5%,较传统方法降低约22%。该系统可为进一步完善USV航行状态监测提供技术支持。

基于3D激光雷达的无人水面艇海上目标检测

无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)实现自主导航避障需要实时感知周围的环境信息,检测出威胁无人水面艇航行的障碍物,而3D激光雷达在无人系统障碍检测中起重要作用.提出了一种基于3D激光雷达的障碍检测算法,即将一个周期内的3D激光点云投影到2.5D栅格地图中,对障碍物进行聚类分割;对栅格中的原始点云数据进行特征提取,表示为椭圆障碍物.而多帧激光数据采用最近邻数据关联识别出其中的动态障碍物,并用卡尔曼滤波实时跟踪.基于电子海图的仿真激光数据验证了该方法在无人水面艇障碍检测中的有效性.

基于速度障碍法和动态窗口法的无人水面艇动态避障

速度障碍法是一种普遍应用在无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)上的动态避障方法,但传统的速度障碍法未考虑无人水面艇运动学性能与障碍物运动信息误差的影响,也未明确何时开始避障与结束避障.在速度障碍法的基础上,用椭圆表示无人水面艇与障碍物,给出一种求解椭圆切线的方法;将动态窗口法与速度障碍物法相结合,考虑无人水面艇的运动学性能,只使用无人水面艇在给定时间内能到达的速度和方向进行避障计算;通过比较碰撞时间与无人水面艇避开障碍物所需的时间来确定何时开始避障,并提出一种结束避障的判断方法;为了减小障碍物运动信息误差的影响,提出了一种虚拟障碍物方法.最后,通过仿真实验验证了该避障方法的可行性与有效性.

基于电子海图栅格化的无人水面艇全局路径规划

为解决无人水面艇自主避碰决策中的全局路径规划问题,提出一种基于电子海图栅格化建立环境模型的遗传算法全局路径快速搜索方法。通过对电子海图数据中的海洋环境信息进行提取,采用栅格法建立路径搜索空间的环境模型,并使用栅格标号对路径个体进行编码,利用一种随机快速搜索产生初始种群的改进遗传算法进行路径搜索,提高无人水面艇全局路径规划的收敛速度和优化效率。试验结果表明,采用改进遗传算法进行基于电子海图栅格化的无人艇全局路径规划具有一定的合理性和有效性。

无人水面艇研究现状与发展趋势

无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)是一种在水面进行自主航行的运载平台,属于海洋机器人的一个重要分支,在军用和民用领域均有广泛的应用前景.由于海洋环境恶劣,以及无人水面艇运动模型非常特殊(如模型高度非线性、强时滞性和时变性等),使得较于无人车和无人机等其他无人系统,无人水面艇的研究面临着特殊的挑战.从态势感知、航行规划和导航、控制这3个方面总结了无人水面艇的研究现状和主要成果,得出了无人水面艇在国内外不同的发展现状和趋势.最后还对无人水面艇的应用需求进行了分析与展望.

无人水面艇自主部署自主水下机器人平台技术综述

自主水下机器人(AUV)和无人水面艇(USV)作为组建海底空间站和观测网的重要工具,在近30年间,其相关技术蓬勃发展,逐步由单体控制向多海洋平台协同协作方向发展,其中利用USV自主布放回收AUV成为新的研究热点。综述了基于USV对AUV进行动态部署平台的最新进展;基于系统学观点从拖曳稳定性、拖曳动对接准确性和拖曳对接快速性3个方向来阐述USV部署AUV平台关键技术的研究和应用现状,总结了提高部署平台拖曳稳定性的措施,并对USV自主部署AUV平台的研究方向和研究重点进行了展望。

无人水面艇岛礁海域完全遍历路径规划

针对无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)对岛礁海域自主测绘时存在的任务计算量大、场景复杂等问题,提出了一种考虑主动方向的动态栅格法与启发式搜索算法.该方法基于动态栅格法进行环境建模,利用优先级启发式算法选择进行遍历的路径点,并在无人水面艇陷入死锁时通过启发式搜索算法产生走出死锁点的最优路径.仿真实验结果表明,该方法能使路径规划的性能得到较大的提升,且规划出的路径更为合理有效,满足无人水面艇对岛礁区域测绘时的路径需求.

一种面向多任务应用的无人水面艇

无人水面艇为海洋开发和航运发展提供了一种在危险情况下代替人工进行作业的安全途径。文章介绍了一种面向多任务应用无人水面艇,在简述无人水面艇结构和主要性能的基础上,进行了一系列应用实验,包括港口监控、水质采样、水文勘察、海事搜救。实验表明该无人水面艇在上述领域具有较好的应用前景。

无人水面艇收放技术发展趋势探讨

无人水面艇(USV)是当前无人系统研究的热点领域之一,由于USV收放技术涉及到回收引导、对接、挂脱钩等难点而成为目前的前沿研究课题。通过收集整理国内外现有及在研USV的收放技术要点,归纳出USV收放操作过程通常采用吊放式、艉滑道式、坞舱式3种收放装置。在此基础上,从设备配置、空间需求、波浪影响、母船航速、适应海况、操作情况和收放耗时等方面,分别对上述3种USV收放技术进行对比分析,得出艉滑道式收放技术更适合于USV收放需要的结论。同时,指出当前USV及其收放装置在实现自主收放时需要开展的实用化研究方向,期望能对USV及其收放技术的发展起到一定的指导作用。

基于模糊PID的无人水面艇直线路径跟踪

针对固定参数PID方法在无人水面艇直线路径跟踪控制中出现的大迴转问题,提出一种基于模糊PID的直线路径跟踪方法。在系统中增加模糊推理模块,利用航向与跟踪直线之间的偏差角以及无人艇位置与跟踪直线之间的距离误差,根据模糊推理的方法动态地调整PID参数。通过PID控制器实时调整左右两侧推进电机的输入电压,实现对给定直线路径的自主跟踪。仿真结果表明,在初始航向偏差角较大时,该方法克服了采用固定参数PID控制方法时出现的大迴转现象;在初始航向偏差角较小时,该方法在超调量以及调节时间方面的直线跟踪性能优于固定参数PID控制方法。

一种双电力推进无人水面艇的非线性建模、仿真和实验

针对水面艇运动过程中的非线性因素和线性化建模方法的不足,提出了一种由直流电机驱动固定双桨的无人水面艇非线性建模方法。基于所建模型采用直接数值求解方法对无人水面艇进行运动仿真,分析船体运动的全过程。海上实验结果与仿真结果相符,验证了所建非线性模型的正确性。与经典的线性化建模方法相比,非线性建模方法能更好地对无人水面艇运动的全过程进行分析。

主从式无人水面艇协同定位滤波方法与实验验证

多无人水面艇(USV)协同导航定位技术是解决复杂作业环境下导航问题的重要途径。针对单主艇的主从式多USV的协同导航定位问题,建立了协同定位的状态空间模型,然后将非线性模型绕滤波值展开,得到非线性系统的线性化模型;利用扩展卡尔曼滤波算法进行信息融合;针对双艇间的距离、角度与协同定位精度的关系展开研究,对协同导航滤波算法使用李代数法进行了可观测性分析。研究表明,控制相邻两时刻主从艇之间距离和角度变化量是提高协同定位精度的有效措施。通过仿真和实验验证,为下一步深入研究和路径规划奠定了基础。

基于量子蚁群算法的无人水面艇航迹规划

针对无人水面艇的航迹规划问题,本文采用了量子蚁群算法在海洋环境中为无人水面艇规划出一条航程最短、航行能耗最低和能够安全避障的航迹。量子蚁群算法既能体现量子并行计算的高效性,又拥有蚁群算法中较好的寻优能力。仿真实验结果表明:该算法能够避免局部极值和拥有比蚁群算法更快的收敛速度,并可以规划出无人水面艇在复杂海洋环境中的优化航迹。