基于VRX的无人水面船智能控制虚拟仿真实验平台设计

船舶智能控制课程实践环节通常需要高投入且具有较高风险,虚拟仿真技术可以为学生提供了一个低成本、无风险的学习环境。该研究设计了一套基于VRX的无人水面船智能控制虚拟仿真实验平台,构建了无人水面船模型的基本结构并确定控制算法与无人船的通信方案;针对所使用的无人船建立其运动学模型和动力学模型,并根据实验结果对模型进行修正;设计了基于反步法的轨迹跟踪控制器,对算法的轨迹跟踪效果进行系统测试。通过三维虚拟场景展示了无人船跟踪航行过程,运行效果表明该虚拟仿真实验平台为学生提供了一个安全便捷的实践应用平台,有助于激发学生的学习兴趣。

基于细菌觅食-改进蚁群优化算法的水面无人船路径规划

为了解决水面无人船全局路径规划问题,提出了一种细菌觅食-改进蚁群优化算法(bacterial foraging-improved ant colony optimization algorithm,BF-IACOA)。相较于传统蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACOA),该算法在路径搜索策略上考虑水面无人船航行需要尽可能减少转向次数和完全规避过大转向角的约束,引入转向角启发因子,综合求解转移概率;同时引入细菌觅食算法的繁殖操作和趋化操作,改进信息素浓度的更新方式,解决传统ACOA容易陷入局部最优解和收敛速度较慢的问题。仿真结果表明,相较于传统ACOA,BF-IACOA的全局搜索能力得到较大幅度的提升,并且收敛迭代次数减少超过30%;在实际水域环境模型下,BF-IACOA可以通过14次迭代为无人船规划出全局可行路径。

基于扰动观测器的水面无人船自适应模糊控制器设计

为了使水面无人船(USV)获得更好的跟踪性能,本文设计了基于扰动观测器和命令滤波器的自适应模糊控制器.对于该系统存在建模不确定性和外部环境的扰动,采用模糊逻辑系统(FLS)和一个新的扰动观测器对其进行逼近和补偿.在扰动观测器和控制器中加入了一个新的自适应参数,用来改善控制精度.基于此,本文设计了命令滤波反步控制方法,可以保证系统在所有状态下都是有界的,且跟踪误差在有限时间内小于规定的精度.仿真结果显示该方法有效,且可以满足给定的控制精度.

自适应量化神经网络滑模无人船编队控制

针对复杂海洋环境下欠驱动水面无人船(unmanned surface vehicle,USV)编队控制存在的模型不确定性、参数摄动、控制输入量化等问题,提出一种自适应量化神经网络滑模控制算法。在USV运动学子系统中,设计基于内外环控制策略的制导律,解决USV欠驱动问题。由于所采用的动力学模型中含有未知项和外界环境干扰,故在USV动力学子系统中通过使用径向基函数神经网络实现对干扰的估计。采用一种线性解析模型来描述输入量化过程。所设计的控制系统不需要量化参数的先验信息。基于输入-状态稳定性理论证明了系统稳定性。通过仿真实验验证了所提算法的有效性。

基于改进快速行进法的水面无人船全局路径规划

为解决将快速行进法用于水面无人船(unmanned surface vehicle,USV)全局路径规划所得路径安全性低和复杂度高的问题,对快速行进法进行改进。为提高所规划路径的安全性,设置障碍物时间场函数使USV能远距离避障。为降低所规划路径的复杂度,设置梯度拐点评价函数使USV转向次数减少。通过MATLAB分别对改进快速行进法与传统快速行进法、快速行进平方法进行对比分析,仿真结果验证了本文所提算法的可行性和有效性。

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。

基于聚拢装置的无人水面垃圾清理船设计与仿真

针对市面上采用的大型垃圾清理船清理水域面积小、无法实现全自动运作等问题,设计一款具有双体船结构的无人水面垃圾清理船,其由打捞装置、聚拢装置、切割装置组成。选用铝合金材料制作打捞装置,选用大扭矩金属齿轮舵机作为打捞装置的驱动元件,采用PWM信号精确控制打捞装置主动轴的旋转角度,增大了打捞范围。切割装置中高速旋转的刀头可以将漂浮物切断并将其归入打捞区域,聚拢装置可将漂浮物聚拢在打捞区域,实现垃圾清理船的快速打捞。结合电控系统可以实现自主巡航、智能避障、自动清理漂浮物的效果。通过ADAMS仿真测试,验证了无人水面垃圾清理船的有效性。

基于动态事件的水面无人船故障检测

在基于网络控制的水面无人船(unmanned surface vehicles,USV)系统中,针对系统执行器故障和使用通信网络出现的网络延迟、数据丢失,以及海洋环境扰动,研究基于动态事件触发的水面无人船系统的故障检测问题。首先,量化影响因素,构建了一个考虑网络延迟、丢失、海洋扰动和执行器故障同时存在的水面无人船系统的动力学模型。并在此基础上构建了一个基于动态事件触发的无人船系统故障检测框架,给出了动态事件触发的条件。然后,利用李雅普诺夫稳定性理论给出了残差系统渐近稳定的判据和系统故障检测框架的参数设计方法。最后,通过仿真实验验证了所提出的故障检测方法的有效性。

面向无人船感知的低对比度水面图像增强方法

近年来,越来越多国家和地区将发展的眼光聚焦于资源丰富的海洋。加快无人船相关技术的研究对我国提升海洋装备水平有着重大的战略意义。在无人船运行过程中,经常会遇到低对比度的水面图像,在对其进行增强时,传统的图像增强算法需要人工设置参数,且运行效率低。针对以上问题,本文用卷积神经网络重构了MSR算法,提出MSRN模块,使用深度学习方法替代人工参数。同时引入通道级视觉注意力机制与编解码结构,提出MSSEN模型。实验表明,MSSEN模型对低对比度水面图像增强效果明显。除此之外,基于MSSEN网络,本文提出低级视觉任务与高级视觉任务结合的框架,以端到端的形式完成图像增强与水面目标检测识别的任务,提升了整个算法的性能与效率。

基于故障树-贝叶斯网络的水面无人艇远程控制系统可靠性分析

水面无人艇(USV)远程控制系统的可靠性,直接影响到USV航行安全.文中建立基于故障树与贝叶斯网络相结合的可靠性评估模型.基于USV远程控制系统各设备之间的故障关系构造相应的故障树模型;将远程控制系统故障树映射成贝叶斯网络,利用所构建的贝叶斯网络模型进行评估分析.通过实例分析表明:该模型可实现对故障的反向推理,找出影响系统可靠性的主要因素,计算出系统的可靠性.

基于改进动态窗口法的内河无人水面艇避碰算法设计

针对内河拥挤水域无人水面艇(USV)多船自主避碰问题,提出一种基于改进动态窗口算法的USV动态避碰方法。简化障碍物预测轨迹,提升算法的避碰效率;结合《中华人民共和国内河避碰规则》,引入新的规则评价函数,并建立USV的避碰动作、避让角度和复航时机模型。通过机器人操作系统(ROS)和Gazebo仿真试验验证该方法的可行性和有效性。仿真结果表明,该避碰方法具有一定的实用意义。

基于改进粒子群算法的海流环境下无人水面艇路径规划

针对海流环境下无人水面艇(unmanned surface vessel,USV)的多目标路径规划问题,构建USV的多目标路径规划模型,并提出一种改进的粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法。采用自适应惯性权重来平衡算法的全局和局部搜索能力,避免算法过早收敛;引入精英反向学习策略提升算法跳出局部最优解的能力。仿真结果表明,改进的算法具有更好的寻优能力和鲁棒性,能够有效解决海流环境下USV的路径规划问题。

无人水面测量艇技术研究(一):船型及推进方式设计

目前,无人水面舰船代表了海洋测量装备自动化、智能化的发展趋势,是海洋测量技术研究的热点。针对浅水区域水下地形复杂、暗礁众多、涌浪较大的特点,对无人水面测量艇水深测量技术进行研究,涉及的关键技术包括船型及推进方式设计、测量设备加装测试、无线数据传输功能、测量艇吊放回收技术等,本文主要围绕船型及推进方式展开研究,提出三体喷水推进无人水面测量艇设计方案,基于该方案实现的测量模式具有很强的机动性和高效性,必将极大地提高测量部门在浅水区域水深数据的快速获取能力。

基于扰动观测器的无人水面船鲁棒轨迹跟踪

为实现三自由度无人水面船(USV)在风浪流引起的海洋环境干扰下的轨迹跟踪,设计一种非线性扰动观测器(NDO)和动态面控制(DSC)的鲁棒控制器。首先,提出一种新的NDO来在线估计并补偿外界环境干扰。与传统干扰观测器不同,该扰动观测器具有有限时间收敛的特点;然后,在运动学回路中利用反演法设计虚拟控制律来镇定跟踪误差,并其通过一阶低通滤波器避免了由对虚拟控制求导而带来的计算复杂性,同时通过NDO对未知海洋干扰进行实时补偿,利用Lyapunov稳定性定理证明了USV闭环系统的误差信号半全局最终一致有界(SGUUB)。最终,仿真实验证明了所设计控制策略的有效性。

基于深度学习的水面无人船前方船只图像识别方法

建立基于图像识别系统的水面无人船(USV)感知平台,采集内河船舶图片数据库建立船只单次多重检测(SSD)深度学习框架,通过使用预训练模型参数调优并微调分类框架实现较高的内河船舶检测准确度。试验结果表明,不同天气状况下的识别算法的查全率和查准率均能保持在70%以上。

带扰动观测器的欠驱动水面无人船轨迹跟踪控制

为实现三自由度欠驱动水面无人船在未知外界扰动下的轨迹跟踪,本文设计一种带扰动观测器的反步法轨迹跟踪控制器。首先,构造扰动观测器估计未知扰动,对纵荡以及首摇2个自由度方向上的控制量进行前馈补偿。然后,为增强系统抗扰动能力并加快误差收敛速度,将水面无人船位置误差的积分项引入控制系统,分别在运动学和动力学回路中构造虚拟控制律镇定跟踪误差,过程中结合神经动态模型技术,解决了传统反步法的微分爆炸问题,同时有效避免了控制过程中的控制不连续问题。最后,仿真实验验证了所设计控制器的有效性。

基于改进霍夫变换的水面无人船水界线检测方法

准确的水界线检测是水面无人船(unmanned surfaced vessel,USV)导航和自主避障的关键;同时也为水面图像处理提供有效区域。针对复杂背景下水界线检测实时性和鲁棒性欠佳的现象,提出一种改进的水界线检测方法。首先,使用Canny边缘检测提取图像的边缘信息;然后,使用基于边缘梯度信息的Hough变换,限定参与水界线拟合的边缘像素点的梯度方向;并删除对水界线没有贡献的边缘像素点,同时缩小累加器空间;最后,使用加权长度确定水界线,以此抑制标准Hough变换对纹理性区域边缘像素点造成的虚假峰值。实验结果表明该算法可准确、高效地检测出水界线。

融合改进动态窗口法与速度障碍法的无人船局部路径规划

为解决传统动态窗口法未考虑无人船的运动特性,规划路径绕行于障碍物稠密区外围,路程偏长,且与动态障碍物距离过近,动态避障效果不佳等缺点,提出融合改进动态窗口法与速度障碍法的无人船局部路径规划算法。首先,对于无人船的运动特性,在速度选择中考虑艏摇角速度及漂角的影响;其次,提出障碍物搜索角这一概念,更好地处理障碍物对无人船航行造成的影响,使得无人船可穿行于障碍物稠密区而不发生碰撞,且可大大缩短航行的路程与时间;最后,融合速度障碍法,并根据无人船与动态障碍物的相对速度提出新的动态窗口法评价函数,使得无人船在避碰安全的情况下以较快的速度避开动态障碍物。数值仿真结果表明,改进方法规划的路径曲折少、更平滑,有利于无人船的航行,在路径长度、航行时间与平均速度等方面均优于传统算法,并且具有更强的动态避障调节能力。

基于非线性干扰观测器的无人船与自主水下航行器协同运动控制策略

面向水域探测场景的立体化、多样化、复杂化,基于领航-跟随编队控制的思想,提出了水面无人船(Unmanned Surface Vehicle,USV)和自主水下无人航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)跨介质异构体协同运动控制策略.首先,该控制策略考虑了未知环境干扰等因素带来的动力学建模误差,设计了非线性干扰观测器用以估计误差影响;其次,利用动态自适应前视距离改进视线法(LOS),在制导层面解决AUV欠驱动控制问题,结合级联系统分析USV-AUV编队控制问题,通过反馈线性化设计AUV跟随控制器;最后,采用李雅普诺夫理论证明了基于改进制导律的USV-AUV编队控制系统的一致全局渐进稳定.湖试结果表明,所提出的USV-AUV编队控制策略是有效的.

基于漂角估计的无人船局部动态避障方法

为了提高无人船局部动态避障的规范性、安全性和稳定性,提出基于漂角估计的无人船局部动态避障方法。首先,根据国际海上避碰规则(COLREGS)选取动态窗口法(DWA)的速度空间;其次,根据预测的障碍物运动状态选择动态窗口法中无人船的无碰预测轨迹;最后,考虑海洋扰动,利用横向位置误差估计漂角,并在无人船的航向上进行补偿。仿真实验结果验证了所提方法的有效性。