自主水下航行器同时定位与制图技术研究

为解决自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的精确导航与探测问题,采用同时定位与制图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法为核心,根据捷联式惯性导航设备(SINS)与AUV声呐组合的数据信息,采用扩展卡尔曼滤波器(EKF),研究一种基于惯性传感器与声呐的AUV定位与地图构建算法,对水下环境的EKF-SLAM算法进行仿真试验验证。仿真结果表明,经2次探测后,AUV定位精度获得较大提高,能够较好地完成AUV的水下导航、定位与探测任务。     

无人水下航行器外热源热机用无气体产生燃料

无人水下航行器(UUV)在军事领域正得到愈发广泛的应用,动力装置是其技术难点之一。无人水下航行器采用外热源热机,在续航力和航速上,都优于其他类型动力装置,且使用无气体产生燃料,可从根本上解决水下气体排放问题,提高航行隐蔽性,具有良好的军事应用前景。本文根据无人水下航行器的使用条件和技术要求,对适用于无人水下航行器外热源热机的无气体产生燃料进行了广泛考察,给出了可用于无人水下航行器外热源热机的无气体产生燃料和氧化剂的组合。     

复杂海域水下无人航行器航位推算算法优化

针对当前水下无人航行器航位推算算法存在误差大、工作效率低等不足,设计一种性能优异的复杂海域水下无人航行器航位推算算法。首先分析当前无人航行器航位推算算法的研究现状,找到引起各种无人航行器航位推算算法不足的因素,然后收集无人航行器航位推算数据,结合复杂海域水下无人航行器航位的随机变化特点,引入遗传算法优化支持向量机设计无人航行器航位推算模型,最后与其他无人航行器航位推算算法进行对比实验。结果表明,本文算法可以适应复杂海域水下无人航行器航位的变化特点,提高无人航行器航位推算精度,无人航行器航位推算速度快,获得比对比算法整体性能更优的无人航行器航位推算结果,具有十分明显的优越性。     

基于高斯滤波函数的水下航行器动力分析检测算法

水下航行器动力分析属于非线性问题,传统UT变换分析检测算法对于非线性问题的求解精度较低,因此设计一种基于高斯滤波函数的水下航行器动力分析检测算法。首先建立坐标系,对水下航行器的工作过程进行受力分析,并对水下航行器的运动和受力参数进行描述;随后引入高斯滤波函数,经过状态初始化、时间更新、量测更新的步骤,完成水下航行器动力分析检测算法设计。为了验证设计的算法具有较高的求解精度,设计水下航行器的冲击实验,根据冲击后的最大变形和最大等效应力对算法的计算精度进行判断。实验结果表明,设计的算法最大变形和最大等效应力的值均优于传统算法,验证了设计的基于高斯滤波函数的水下航行器动力分析检测算法具有更高的计算精度。     

水下航行器电子设备环境应力测试方法研究

水下航行器作为特殊的航行器,其特殊性直接反映在自身工作环境为高湿、高压的水下环境。在水下环境中航行器携带电子设备受到外界影响较大,传统的应力测试方法无法在水下环境中进行。因此,提出水下航行器电子设备环境应力测试方法研究。考虑到水下环境无法手动测量温度、压力等应力参数,提出方法采用电子感应信息技术,通过采用温度、压力传感器对电子设备相关参数进行采集;接着对应引入温度与压力算法,计算得到准确数据后,通过引入应力分析算法,对温度、压力数据进行综合性应力计算,得到电子设备的最终环境应力数值;最后通过仿真实验证明提出方法的可行性。     

通气超空泡形态及视景仿真研究

超高速航行器在水下运动时,其大部分表面被超空泡包裹,构成了一种新的流体动力布局,运动模式和运动特性完全不同于常规水下航行器。为了分析超高速水下航行器运动的稳定性,本文对超空泡生成机理进行研究,给出描述超空泡形态的数学模型,得到不同影响因素作用下超空泡形态的变化规律。为验证超空泡实时生成效果和超高速水下航行器运动过程各种动作功能,采用Vega Prime构建三维虚拟环境,在此基础上设计超空泡视景演示系统,通过ADI仿真系统实时解算超空泡和水下航行器运动数据来驱动超空泡视景系统,逼真地演示超空泡动态生成过程以及水下航行器高速运行轨迹和"空泡+航行器"的相对运动关系等关键技术。     

通气超空泡形态及视景仿真研究

超高速航行器在水下运动时,其大部分表面被超空泡包裹,构成了一种新的流体动力布局,运动模式和运动特性完全不同于常规水下航行器。为了分析超高速水下航行器运动的稳定性,本文对超空泡生成机理进行研究,给出描述超空泡形态的数学模型,得到不同影响因素作用下超空泡形态的变化规律。为验证超空泡实时生成效果和超高速水下航行器运动过程各种动作功能,采用Vega Prime构建三维虚拟环境,在此基础上设计超空泡视景演示系统,通过ADI仿真系统实时解算超空泡和水下航行器运动数据来驱动超空泡视景系统,逼真地演示超空泡动态生成过程以及水下航行器高速运行轨迹和“空泡+航行器”的相对运动关系等关键技术。     

基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制研究

提出了一种基于粒子群优化算法的水下航行器深度控制器参数优化设计方法。针对水下航行器运动参数变化的特性,采用粒子群优化算法收敛速度快、寻优特性好等特点,将其应用到控制器参数的优化设计中。仿真结果表明,利用粒子群优化算法进行优化设计的水下航行器深度控制器具有良好的控制性能。     

水下航行器水下障碍规避性能分析与仿真

水下航行器的障碍躲避是提高水下航行器生存能力的关键技术,针对信息融合跟踪算法避障容易误差偏差和局部收敛的问题,提出一种基于Kalman滤波量化融合规避的水下航行器水下避障算法。构建水下航行器的运动系统方程,采用方位信息的量化融合方法进行自适应路径规划,结合Kalman滤波进行障碍信息的干扰抑制,采用强跟踪滤波实现障碍参量信息量化融合规避,实现水下航行器水下障碍躲避。仿真结果表明,采用该方法进行水下航行器避障,能有效规避障碍目标,提高对障碍物的方位估计精度,有效规避的准确概率达到最优。     

基于小波模极大值的声纳图像特征提取与描述研究

海底地图特征提取,是水下航行器(AUV)在未知环境中同时定位与地图创建(SLAM)的关键技术之一.本文针对连续的多波束声纳图像,提出了一种基于小波模极大值法的图像特征提取与描述算法.运用小波模极大值法获取轮廓及模方位,并在轮廓图像中寻找极大区域;以极大区域中心点作为图像特征点,且将区域模方位、特征点区域图像重心坐标组合生成特征点特征向量.实验结果表明:对连续图像,该算法能提取稳定有效轮廓,在边缘上获得图像的特征点一致很好.