AUV视觉与短基线定位自适应融合方法

为了使AUV(自主水下航行器)在水下自主对接过程中获得更可靠的定位数据,本文研究了基于视觉和短基线定位系统同时工作时的定位数据融合问题;由于卡尔曼滤波算法在进行数据融合时对于过程噪声与测量噪声统计数据具有依赖性的缺点,提出了一种基于模糊逻辑的在线自适应卡尔曼滤波定位数据融合方法;水池试验结果表明,该方法有效地提高了视觉和短基线融合后的定位精度,切实可行。

基于反步法的欠驱动UUV的3维路径跟踪控制

研究了欠驱动无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)在3维空间中的路径跟踪控制器设计及其稳定性分析问题.首先建立2阶积分器形式的欠驱动UUV空间6自由度运动模型和动力学模型.针对该运动模型,以位置误差作为虚拟控制变量,基于反步法(backstepping)设计路径跟踪控制器.根据李亚普诺夫理论,在理论上证明了所设计的路径跟踪控制系统是稳定的.该控制器实现了欠驱动UUV 3维空间的路径跟踪控制.仿真结果验证了控制器的有效性.