表面桨无人艇驱动控制系统设计

论文给出了表面桨(也称“半浸桨”)无人艇的底层驱动控制方案,描述驱动控制系统组成,针对表面桨无人艇在波浪中能快速起滑控制的问题,提出一种采用纵倾角度与船体姿态自适应控制的方案,提高表面桨无人艇滑行控制对海况的适应性,为解决表面桨无人艇高速滑行驱动控制提供有效解决方案。

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。

基于鲁棒控制器的水面智能高速无人艇控制技术

由于船体速度和负载的改变将导致模型中的参数发生扰动,海风、海浪、海流等因素也会对模型产生干扰。参数摄动、外部扰动以及模型的误差导致了水面智能高速无人艇控制的不稳定性。船舶数学建模中存在的各种不确定因素,对船舶操纵系统的鲁棒性能产生很大影响。本文通过建立无人艇的数学模型,利用鲁棒控制系统对模型的各项参数进行重点分析与优化,进一步提高整个无人艇控制系统稳定性。

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。

新型高速无人艇船型和水动力特性研究

无人艇作为最典型的海上无人智能平台系统得到了广泛的关注和开发,高性能无人艇船型开发是无人艇开发的重要组成部分。近期开发了一种用于无人艇的高速高耐波性船型,采用单体穿浪半滑行式设计。介绍了新型高速无人艇船型的概念设计方案及改进方案的船型设计特点。基于拖曳水池试验、自航模试验和CFD手段研究了该高速无人艇船型的水动力相关特性。研究结果表明该高速无人艇船型具有优良的快速性、耐波性和机动性。

一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法

针对高速无人艇自主航行时对视觉检测的实时性以及由于水面场景变化和波浪反射等干扰的鲁棒性需求,提出一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法.采用基于MobileNet的神经网络快速提取全图特征,设计SSD结构的检测网络融合各层特征图的结果以完成快速多尺度检测,并在嵌入式GPU NVIDIA Jetson TX2硬件平台上将算法实现并验证.结果表明,该算法能够实时检测多类水上特定目标,具有鲁棒性强、多尺度的特点,单帧视频的检测时间可以控制在50 ms以内.

非完全对称欠驱动高速无人艇轨迹跟踪控制

研究一类非完全对称欠驱动无人艇的轨迹跟踪控制问题,考虑系统阻尼系数矩阵和惯性系数矩阵非对角线元素存在非零项,且阻尼系数随着航速变化的情况,首先通过两次全局微分同胚变换将系统矩阵变换为级联系统的形式,使控制模型得以简化;然后基于简化后的模型构建轨迹跟踪误差模型,将轨迹跟踪问题转化为误差的镇定问题,同时基于级联系统理论和Lyapunov直接法设计了误差镇定控制器,该控制器能够实现非完全对称欠驱动高速无人艇的任意参考轨迹的跟踪控制,包括原点的镇定控制。最后通过仿真实验验证了所设计控制器的有效性。

高速无人艇动目标避碰规划方法研究

提出基于蚁群算法(ACA)实现高速无人艇对运动目标避碰规划的方法,该方法把避碰、路径最短和航迹跟踪等约束条件映射为目标函数,使得路径搜索过程快速高效。计算机仿真表明:该方法使高速无人艇能够较好的实现对运动目标的避碰;由此说明此项研究具有一定的可行性和有效性。

基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识

为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性,需要准确地获得无人艇操纵响应模型的各项参数.针对传统实验方法下获取模型参数缺陷,提出一种基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法.首先利用差分法对高速无人艇的二阶非线性操纵响应模型进行离散化,并通过变换将其转化成基于EKF的增广状态向量形式.基于四阶龙格-库塔法,仿真模拟辨识模型的输入数据,并对转化后的状态向量进行辨识,进一步解方程得到响应模型各项参数的辨识结果.对响应模型的各项参数进行敏感性分析,得到各参数对模型输出结果的敏感系数,从而对参数辨识结果误差分析论证.通过对原始模型和辨识模型的操纵运动仿真结果对比分析,验证了基于EKF所得到的辨识模型具有良好的泛化能力,能够更好的对高速无人艇进行操纵运动控制和预报.

单目视觉引导下的无人艇局部避障方法

针对无人艇(unmanned surface vehicle,USV)在作业过程中,需要及时躲避未被标注在地图上的漂浮障碍,并及时返回规划航道的问题,提出一种基于单目视觉的无人艇局部避障方法。避障方法使用YOLO网络识别图像中的障碍物,结合针孔成像原理和水体自由断面特点,解决单目视觉尺度不确定问题,从图像中恢复出障碍物的宽度及深度信息;针对无人艇惯性大,机动性差的特点,引入虚拟水道宽度等信息素,提出了改进的向量场直方图算法(vector field histogram plus,VFH+);算法参考当前障碍疏密,动态调整不同信息素对最佳航向角计算的影响,引导无人艇在兼顾全局导航信息情况下,应对未知漂浮障碍物快速自动局部避障。基于水动力模型和Gazebo仿真引擎搭建无人艇避障的仿真实验平台。在仿真中快速迭代研究算法的参数范围及控制效果,实现了无人艇在舱内空间和能量均有限的工况下,仅使用单目视觉传感器,兼顾全局路径规划和局部障碍信息,自动化高效躲避漂浮障碍,并在脱离障碍后回归原有规划路径的功能。

因子图框架下无人艇主从式协同导航算法

针对无人艇(USV)协同导航存在非线性量测和滞后信息的问题,提出一种基于因子图优化的无人艇主从式协同导航算法:对艇间测距信息进行因子建模,以捷联惯性导航系统(SINS)为核心构建从艇因子图框架;然后针对因子图优化算法计算量大难以实时融合的问题,借助滑动窗限制待优化节点数并利用增量平滑进行窗内变量更新;最后将滞后信息对应因子节点连接至因子图中历史时刻变量节点,实现对于滞后量测免补偿使用。仿真结果表明,所提方法在信息滞后小于1s时可获得与无滞后情况下大致相当的精度;以时长15s的滑窗为例,所提算法较传统滑动窗优化单步运行时间减少约91%,具有可实时实现的优点。半物理实验结果亦验证了所提方案的可靠性。

基于改进BFO优化的高速无人艇航向PD控制

针对无人艇高速航行过程中航向控制问题,提出一种基于改进细菌觅食算法优化的PD控制算法.基本细菌觅食算法使用固定步长易导致算法遗失局部最优解,文章设计了一种改进的分维自适应步长策略,以实现步长的自适应调整;针对细菌觅食算法的游动操作可能导致细菌重复的无用游动,提出了一种智能探针操作方法;引入一种自适应迁徙概率算法,优化细菌觅食算法的驱散操作;将改进后的细菌觅食算法融合到高速无人艇的PD航向控制系统当中,用于优化PD控制参数,并通过半物理仿真实验验证了所提出算法的有效性、可靠性和优越性.

水面高速无人艇自主控制系统研究分析

水面高速无人艇具有小巧、隐蔽、智能等优点,因其部署机动性能佳、使用方便、优势众多,无论是军用还是民用,都能在极端环境中完成执行人员难以执行的任务。其自主控制系统是控制的核心,直接关系到任务完成得圆满与否,成为当今世界各国的研究热点。通过对自主控制内涵的定义,分析了研究现状和发展趋势,针对国际上对自主控制系统的研究热点,剖析其关键技术。结合我国的研究现状提出相应的应对策略建议。

美国无人艇桥墩冲刷检测

美国密歇根州有400多座州级高速公路桥和1 200多座地方道路桥梁,大部分修建在河流上,大雨和融雪等会导致河水上涨,河流冲刷对桥墩安全性影响较大,必须进行系统地检查和监测。在涨水的河流调查桥墩冲刷情况非常困难,且作业危险,可使用搭载声呐的无人艇远程操作进行检测(见图1),快速且安全。

基于改进动态窗口法的无人水面艇自主避碰算法

为研究避碰规则、无人水面艇(unmanned surface vessel,USV)运动学特点和海上交通复杂度等因素约束下的USV自主避碰技术,在分析初始动态窗口法的基础上,考虑《国际海上避碰规则》(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)关于避碰行动时机、避让幅度、复航时机等方面的要求,建立融合避碰规则的动态窗口模型,设计融合避碰规则的动态窗口法。通过对比仿真实验验证该方法的可行性和有效性,具有一定的现实意义。

一种水面无人艇多任务点路径规划方法

为解决多障碍物环境下水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)多任务点路径规划问题,提出一种基于改进的快速探索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)的路径规划算法。在分析USV运动数学模型和经典RRT算法的基础上,将USV的运动数学模型融合到RRT算法中,预报两个任务点之间的路径曲线和距离;针对RRT算法随机性的特点,设计RRT路径优化算法,删除冗余路径点,得到优化路径;最后利用改进遗传算法,确定多任务点的访问顺序,生成多任务点路径,节省USV巡航路径距离。仿真结果证明,在多任务点及多障碍物存在的条件下,该方法能够确定一条合理的路径,具有一定的实际意义。

基于改进人工势场法的水面无人艇路径规划研究

路径规划是海面无人艇导航系统中最重要的任务之一,在实现海面高速无人艇路径规划时,如果使用人工势场路径规划,一般均会产生最小点问题,尤其在路径规划目标点位置附近存在有障碍物的情况下。针对基于人工势场法的无人艇路径规划算法中存在的这一缺陷,提出了基于改进人工势场法来解决这个问题,通过建立新的引力和斥力势场函数来避免局部最小点问题的出现,并通过仿真最终验证了该方法的有效性。

双推进无人艇轨迹跟踪控制系统设计

针对无人艇(USV)航行环境复杂,模型建立困难的问题,以双推进无人艇为研究对象,根据PID神经网络自学习和滑模控制对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识的特点,提出一种由外环的轨迹控制和内环的航速艏摇角速度控制组成的双闭环轨迹跟踪控制方法。其中航速艏摇角速度控制由两个单变量PID神经网络构成,轨迹控制采用动态系统全局渐进稳定定理和滑模变结构控制理论设计轨迹跟踪的位置控制律和姿态控制律,从而实现双推进无人艇轨迹跟踪。理论分析和实船实验均表明,该轨迹跟踪控制系统能够较好地实现无人艇对参考轨迹的跟踪。