基于多约束的改进RRT*算法三维全局路径规划研究

针对快速搜索随机树*(RRT*)算法在三维状态空间寻找次优路径过程中收敛速度慢、规划的路径无法满足欠驱动水下无人潜航器实际航行约束等问题,建立考虑多约束的RRT*算法的改进算法。对于寻优过程速度慢的缺陷,改进算法通过增加随机树节点的概率引导措施,加大树扩展过程的目标趋向性,减少树节点随机拓展带来的冗余计算,从而加快随机树寻优的收敛过程;对于无人潜航器航行约束问题,利用潜航器的俯仰以及偏航角度约束结合原算法中的欧几里得距离进行节点间“伪距离”价值函数构建,从而使得规划路径进一步满足欠驱动水下无人潜航器的运动规律。经过Matlab仿真,在三维空间中相同迭代次数条件下,改进算法相比于传统的RRT*算法能够显著提高最优路径寻优的收敛速度,规划路径在俯仰和偏航角度变化符合水下无人潜航器的运动约束。

基于前视声呐图像的AUV目标识别与跟踪

声呐图像由于水体不均匀、边界不规则以及声呐设备本身性能的限制,导致图像噪声明显、亮度不均、分辨率低,使得水下AUV装备在使用前视声呐进行水下目标检测时难度较大。针对该问题,基于m750d声呐探测获得的AUV声呐数据,进行了数据提取、高斯滤波处理、扇形映射处理,并采用Jet映射对声呐灰度图像进行了伪彩色映射提高数据标注速度和精度,制作获得了4组2 500张声呐图像的AUV目标检测数据集;采用YOLOv4-tiny目标检测算法开展AUV目标检测研究,研究结果表明该方法在该数据集上表现优秀,mAP@0.50达到94.17%,FPS在22帧左右,说明该轻量级网络在水下AUV目标识别与跟踪应用上具有较好的应用价值。

基于差分进化算法的无人潜航器水平面水动力参数辨识研究

针对无人潜航器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)水动力参数试验和理论计算的困难性及以往辨识方法优化结果趋于局部最优解的缺点,提出一种基于差分进化(Differential Evolution,DE)算法的UUV水动力参数辨识方法,针对“海翔500X”进行动力学建模分析的基础上,利用该方法对其水平面运动水动力参数进行辨识,与实际值进行比较后,辨识误差在允许范围之内。将辨识结果与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法及最小二乘(Least Square,LS)算法的辨识结果进行比较,仿真结果表明,应用差分进化算法的参数辨识结果明显优于其他对比方法,证明了算法的有效性与合理性。利用辨识结果对水平回转运动进行预报,差分进化算法的预报回转轨迹与实验数据最为吻合,表明该方法可行、准确,对无人潜航器的水动力参数辨识问题具有指导意义。

2种典型AUV编队控制算法比较与局部优化研究

本文研究分析了基于领航者-跟随者的编队控制方法和基于路径跟随的编队控制方法等2种常用的AUV编队控制方法异同点。针对2种方法在路径点切换时航向变化较大的共性问题,提出采用B样条曲线对规划航路做在线的局部B样条拟合优化,对路径切换点处领航AUV的控制航向角作适度平滑处理。通过数值仿真验证了该方法可改善路径切换时,基于领航者-跟随者的编队控制中的跟随AUV目标跟踪位置变化速度和曲率,削弱了跟随AUV的点跟随难度;同时在路径跟随的编队控制中,利用B样条基函数自变量作为在切换点附近路径的同步控制参数的一部分,可提高切换点附近路径上编队的同步速度。

基于混合势场法的无人潜航器路径规划及编队方法研究

针对水下无人潜航器航行与探测作业应用过程中避障、航向保持、路径跟踪多参数控制以及欠驱动问题,提出一种混合势场路径规划及避障方法。以虚拟力的理念,将潜航器避障算法与路径跟踪算法进行混合,合并为统一的广义势场架构。该方法将避障、航向保持、路径跟踪等多自由度驱动问题进行统一,以单输出的形式展现,适合单舵控制的欠驱动水下无人潜航器。利用"海翔-H"混合动力水下无人潜航器进行实环境下的路径跟踪、单障碍避障、双障碍避障、多障碍连续避障的航行试验,验证混合势场法的有效性。

基于STM32的新型水下滑翔器姿态调节系统设计

针对现有水下滑翔器姿态调节系统存在的功耗较高和可靠性较低的问题,从降低功耗措施和提高可靠性2个方面着手,重点设计研究了一种基于STM32F103RBT6的新型嵌入式水下滑翔器姿态调节系统。通过对姿态调节系统驱动电源的分时控制以及采取的位置的反馈自纠错措施,设计一种新型的低功耗、高可靠性的姿态调节系统。经过试验测试验证,新型水下滑翔器姿态调节系统能够显著降低滑翔器整机功耗和提高滑翔器航行的可靠性,能够较好满足滑翔器对于远距离无故障续航能力的要求。

UKF和PF融合算法在动力定位船舶状态估计中的应用研究

针对船舶动力定位状态估计时使用扩展卡尔曼滤波导致模型失配而产生滤波精度不高甚至滤波发散的问题,设计一种融合无迹卡尔曼滤波和粒子滤波的动力定位船舶状态估计算法。该算法以粒子滤波作为整体框架,运用无迹卡尔曼滤波对粒子状态的每次更新进行最优化估计,从而最优化了每个粒子的状态,再根据每个粒子的重要性分布,得出船舶复合运动中的低频状态。Matlab仿真结果表明,该方法能够从含有高频和噪声干扰的测量信息中估计出的船舶低频运动状态,相比于直接使用UKF,该方法的滤波精度更高,滤波性能也比较稳定。

动力定位预测控制器船舶模型试验研究

使得船舶按照特定轨迹运动或者到达指定位置,并减少或者消除到达设定位置时的超调量是动力定位控制器研究中的关键问题;针对上述问题,运用预测控制的基本理论,结合自适应方法中的最小二乘辨识,设计了动力定位系统自校正预测控制策略;在Matlab仿真中,该预测控制器有效解决了模型失配和系统超调的问题;为了进一步验证该预测控制器的实际控制效果,利用船舶模型对算法进行了动力定位定点模式下的水池模型物理试验;在直接使用仿真参数的情况下,船模试验的控制效果并不理想;参数修改后,动力定位效果有了极大改善;试验结果表明,在实际控制中,为保证控制效果,艏向角度的控制应占最高权重;不能忽视船舶运动时的耦合现象。

混合驱动水下滑翔器主从互转式应急控制技术研究

水下滑翔器是一种长续航新型水下机器人,利用其高效的驱动方式能够航行数月,因而相比其他无人水下自主航行器,滑翔器控制系统的可靠性显得尤为关键;根据水下滑翔器长续航的工作需求,结合其分布式控制系统的架构形式,设计了一种主从互转式应急控制技术;通过CPU互监控以及建立公共存储区等手段,实现了控制器异常情况下的非复位式热切换,保证了滑翔器重要动作部件的正常运行;试验结果表明,利用主从互转式控制方式,可以极大地减小控制系统中主CPU宕机对滑翔器自主运行的影响,增加水下滑翔器的安全性能。

基于位置指纹优化算法的多传感器室内定位方法

针对无线信号可信度差、定位效率低的问题,提出一种基于位置指纹优化算法的多传感器室内定位方法。通过对指纹数据库中参考节点进行筛选,保留有效参考节点,利用无线信号强度在有效参考节点处的后验概率解算位置信息,从而减小噪声对定位精度的影响,降低算法复杂度;采用加速计、陀螺仪、磁力计、高度计多种传感器组合的方式提高航向与高度精度,在保留自主性的同时抑制惯导误差过快发散,并进一步利用位置指纹优化算法得到的定位信息作为观测量校正多传感器组合系统。仿真结果表明,位置指纹优化算法的平均定位精度达到0. 64 m,经过滤波融合后的室内定位系统位置误差在1 m内波动。该方法能够提高定位精度及实时性,满足室内定位需要。

基于自适应滤波的水下长基线导航定位技术

在水下实现高精度导航定位对于AUV的水下作业能力至关重要,针对水下复杂环境引起的噪声干扰问题,设计了一种基于自适应滤波的水下长基线导航定位方法。通过建立伪距辅助的长基线组合导航算法模型,解决AUV在运动过程中产生的水下时延误差;在组合导航算法基础上,进一步采用自适应滤波算法对系统进行信息融合,在线估计系统量测噪声,从而减小系统量测噪声在水下环境无法精确建模对定位精度的影响,在提高系统导航定位精度的同时改善系统的抗干扰性能。仿真结果表明,基于自适应滤波的水下长基线导航定位方法能够抑制水下噪声干扰,满足AUV水下长航时、高精度的定位要求。

基于实航数据的可变翼无人潜航器滑翔运动水动力参数辨识研究

可变翼混合驱动无人潜航器是一种新概念水下潜器,具有功耗低和航程长的优点,若利用尾部的推进器还具有良好的机动性。此外,其特殊的机械结构可实现开翼和合翼两种状态,适合在复杂的海洋环境中执行探索和监测作业。论文以中国船舶科学研究中心自主研发的原型样机“海翔500X”为研究对象,提出充分利用实航数据获取水动力参数的方法。对无人潜航器建立动力学模型和推导稳态关系;针对大深度环境中攻角数据不完备的问题,借助以往测量数据用RBF神经网络预报攻角值。将实航数据与稳态模型相结合,得到水动力参数的表达式,并将其与CFD及模型修正结果进行对比,验证了参数的可靠性。