水下导航定位技术的探究

随着水下导航器技术的不断发展,导航系统成为水下航行器研究的主要技术核心,实现水下精确定位成为目前水下航行器定位导航系统研究的一个重要分支。本文对几种常用自主导航方式的优缺点进行了对比,提出采用组合导航方式可以提高导航的可靠性和准确度。     

水下航行器组合导航蔽障控制器的设计与实现

为了提高水下航行器的蔽障性能,进行组合导航蔽障控制器优化设计。针对水下航行器导航中容易出现横滚误差的问题,提出一种基于横滚小扰动误差补偿的组合导航蔽障控制算法,构建水下航行器组合导航蔽障控制对象模型,进行控制约束参量分析,设计组合导航蔽障的运动方程和控制目标函数,采用小扰动误差补偿方法进行横滚误差抑制,提高控制精度,在纵向运动的弹道模型下实现控制器的优化设计。仿真结果表明,采用该控制方法进行水下航行器组合导航蔽障控制的误差较小,收敛性和鲁棒性较好,性能优越。     

一种新型正浮力自主航行器设计与实现

介绍一种新型正浮力自主航行器的设计与实现。文中描述了正浮力自主航行器的工作模式、工作原理、外形设计、主要部件和控制系统等。该正浮力自主航行器通过其机翼产生负升力来克服自身正浮力,并结合其动力学控制面实现在水下运动。通过进行水池试验对正浮力自主航行器原理样机水面和水下运动的性能、控制响应等进行了研究。水池试验的结果验证和说明了新型正浮力自主航行器的环境适应能力强、安全性较高,并且其性能优异,具有良好的应用前景。     

某型AUV运载器的定位方法与误差分析

传统AUV依靠水下惯性导航设备自主定位的方法无法实时进行水下信息感知和系统控制。水声定位是AUV定位导航技术的一个研究领域,可用于水下运动目标定位与导航、水下静止目标勘测等。本文分析阐述三种经典AUV定位方法,进一步研究AUV快速定位解算原理,论证影响AUV运载器在深海工作时产生的定位误差来源并进行仿真试验分析,最终将研究成果应用在目前现有某型AUV运载器上,实现自身水下定位、导航与远程遥控。     

水下航行器运行系统的SysML模型设计

为在嵌入式水下航行器运行系统中,快速提取舰船通信关系维护所需的传输数据信息,增强通信信息传输稳定性,设计水下航行器运行系统的SysML模型。借鉴民机研制经验,以导航传感器作为核心应用设备,构建必要的导航数学模型,分析水下航行器运行系统的组成特性。定义船舶航行数据,通过构建语义映射关系,确定SysML理念相关的信息扩展能力,实现水下航行器运行系统SysML模型的顺利应用。实验结果表明,水下航行器运行系统SysML模型的舰船通信数据提取速率较快,能够有效增强通信信息传输稳定性。     

矢量推进方式下的自主式水下航行器纵向运动操纵性分析

提出一种针对无人自主式水下航行器的新型操纵方式--矢量推进方式;建立矢量推进方式下无人自主式水下航行器纵向运动方程.对矢量推进方式和普通推进方式下的水下航行器的操纵性进行对比性的操纵性仿真计算,计算结果表明,矢量推进方式可以满足水下航行器的操纵性要求.     

多无人水下航行器协同导航与定位研究

提出一种基于移动长基线的多无人水下航行器协同导航与定位方法.多无人水下航行器协同导航与定位方法对于解决大水深和远航程问题至关重要,在移动长基线算法中,主UUV装备高精度导航设备作为移动长基线节点,而从UUv装备低精度导航设备,两者之间通过水声装置米相互定位,利用传统几何关系解算从UUV,位置的算法将产生很大误差.基于扩展卡尔曼滤波的移动长基线算法能有效融合内部和外部传感器信息,提高导航精度.仿真试验对此进行了验证.     

基于EKF的AUV协同定位方法仿真与验证

自主水下航行器（AUV）协同导航定位技术是解决复杂作业环境下导航问题的重要途径,研究了单领航艇的主从式多AUV基于扩展卡尔曼滤波（EKF）算法的协同到导航定位问题。AUV协同定位时,主AUV内部装备高精度导航设备,从AUV内部装备低精度导航设备,外部配有测距装置,舰艇间是通过通信装置来交换自身位置和状态信息并同时测量通信双方的相对距离,通过信息融合对自身定位进行修正,利用EKF算法对系统中传感器所传递信息进行融合,对从AUV进行实时定位。通过仿真验证此算法可以显著提高导航定位精度。     

多自主式水下航行器轨迹精准跟踪控制方法

针对多自主式水下航行器轨迹跟踪控制中的不确定性问题,研究多自主式水下航行器轨迹精准跟踪控制方法。构建基于灰色预测的轨迹精准跟踪控制模型,利用灰色预测模型预测航行器航向角,构建一元多项式回归模型,拟合航行器初始航向角同预测航向角间的残差,优化灰色预测模型,提升航行器航向角预测精度。将航向角预测结果代入PID控制器内,通过计算航向角控制率确定位置误差、速度误差与加速度误差,通过控制上述误差实现航行器轨迹准确跟踪控制。实验结果显示该方法可在航行器不同运动特性下准确跟踪轨迹,并具有较好的控制效果。     

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。