无人水下航行器的智能航行控制

水下无人航行器是探索未知水域的重要设备,但是传统水下无人航行器的智能航行控制系统,受到水域信号传播限制,造成智能控制范围较小,为此设计无人水下航行器的智能航行控制系统。使用水域深度变换器对智能控制器进行重新设计,根据水域深度变化进行不同方式的控制切换,优化PID控制器,改变水域信号传输方式,根据需求进行多传输方式的切换;使用粒子群算法对智能控制方式进行规划,对不同水域控制方式进行最优选择,实现航行智能控制系统设计。试验结果表明,设计的控制系统能在水下2 000 m内进行有效控制,比传统控制系统多出800 m的有效范围,因此本文设计系统具备极高的有效性。     

水下动平台与无人航行器的对接路径生成方法

分析水下运动平台回收无人航行器对接过程所处的环境特点与运动姿态特征,建立水下动平台与无人航行器回收过程模型,将回收过程分为跟随段、调整段、对接段和回收段。根据调整对接的水下导引控制特性,提出无人航行器对接路径基准轨迹生成模型,建立无人航行器回收对接航路点生成方法,并采用三次插值对航路点进行平滑,形成了水下动平台与无人航行器的对接路径,通过案例仿真计算分析,表明提出方法的有效性。     

美国海军水下无人航行器发展综述

本文综述了水下无人航行器（UUV）的基本概念、任务使命、美国海军发展UUV的概况以及关键技术。     

无人水下航行器与操雷

对未来水下信息战中用途广泛的无人水下航行器(UUV)与操雷进行了比较,分析了操雷的动力系统、控制系统、自导系统、内测系统、线导系统、操雷系统及操雷仪表等,提出应用成熟的操雷技术研究开发UUV,以及把操雷改装为UUV的技术捷径。介绍了成本低廉的人控水下航行器(MUV),建议利用MUV来部分替代UUV的技术。     

水下无人航行器主动目标自动检测方法研究

水下主动目标自动检测是反映水下无人航行器目标探测能力的一项重要指标,混响背景下的主动目标自动检测是其中的难点之一。该文将主动目标自动检测转换为图像分割问题,先用形态学重建或低通滤波算法预处理声图,再用分水岭算法从梯度图像中分割出目标。在此基础上提出了一种自适应阈值选取方法。经过海试数据的检验,文中方法具有较强的稳定性,与传统的恒虚警算法相比,可以有效降低虚警率。     

基于改进A~*算法的水面无人艇路径规划

本文基于传统的A~*算法理论,对算法进一步改进,提出一种改进的平滑A~*算法,并应用于水面无人艇的安全路径规划。该算法以传统的栅格建模为基础,对运动到障碍物顶角附近时进行判断并且做出圆弧转向处理,使航行体能够安全避开障碍物,使路径更加平滑安全。优化栅格建模方法,以实心表示障碍点,对同一地图不同起始点进行研究,改进折线转弯为圆弧,使路径和障碍物之间有足够的安全距离。在Matlab仿真环境进行仿真实验,结果表明,该优化算法可以明显改善无人驾驶船舶的安全性和可靠性。     

无人水下航行器网络控制器设计

传统无人水下航行器采用集中式结构设计,导致系统计算负担重、容错能力差、结构复杂.设计并实现了基于分布式结构的网络控制器,分析系统的工作原理,建立网络控制模型,设计网络控制器数据传输协议,并给出了硬件设计思路和软件开发,通过试验对网络控制器进行了验证。     

Application of A* algorithm for real-time path re-planning of an unmanned surface vehicle avoiding underwater obstacles

This paper describes path re-planning techniques andunderwater obstacle avoidance for unmanned surface vehicle （USV）based on multi-beam forward looking sonar （FLS）. Near-optimalpaths in static and dynamic environments with underwaterobstacles are computed using a numerical solution procedure basedon an A algorithm. The USV is modeled with a circular shape in 2degrees of freedom （surge and yaw）. In this paper, two-dimensional（2-D） underwater obstacle avoidance and the robust real-time pathre-planning technique for actual USV using multi-beam FLS aredeveloped. Our real-time path re-planning algorithm has beentested to regenerate the optimal path for several updated frames inthe field of view of the sonar with a proper update frequency of theFLS. The performance of the proposed method was verifiedthrough simulations, and sea experiments. For simulations, theUSV model can avoid both a single stationary obstacle, multiplestationary obstacles and moving obstacles with the near-optimaltrajectory that are performed both in the vehicle and the worldreference frame. For sea experiments, the proposed method for anunderwater obstacle avoidance system is implemented with a USVtest platform. The actual USV is automatically controlled andsucceeded in its real-time avoidance against the stationary underseaobstacle in the field of view of the FLS together with the GlobalPositioning System （GPS） of the USV.     

无人艇智能航路规划系统研究

近年来,随着人工智能等高新技术的发展,无人平台的发展日新月异,以无人水面艇为代表的无人平台受到国内外专家学者越来越多的关注。其中航路规划系统是实现无人艇正常航行和体现无人艇智能化的关键技术之一。目前大多数航路规划算法适用的场景主要为无人艇的自由航行,避碰能力单一,且未充分考虑无人艇自身欠驱动型以及机动能力的限制,很难满足复杂障碍环境下智能避碰的需求。本文设计基于分层规划的航路规划方案,提出多单元模块下的无人艇航路规划策略,并基于无人艇自身特性设计对应的轨迹规划单元。最后在GIS数据上,对所设计的智能航路规划系统进行仿真验证,实验结果验证系统的有效性和实用性。     

基于精确罚函数的无人艇航迹规划和自动避障算法

[目的]对于已知多个障碍物的局部水域,如何规划安全高效的无人艇(USV)运动航迹,是当前的研究热点.[方法]首先,采用简洁有效的圆形包络面和凸四边形包络面处理障碍物区域,并将避障问题转化为时间最优控制问题中的状态不等式约束;然后,利用控制参数化和时间尺度变换,将时间最优控制问题转化为最优参数选择问题;最后,对于由多个障...     

搜索算法在无人艇航迹规划中的应用

[目的]为了更加有效地利用无人艇(USV)执行复杂的海洋作业,需要可靠的航迹规划算法.针对现有路径规划算法研究,提出一种基于2D扫描思想的搜索扫描算法.[方法]首先,建立环境空间模型,在起点与终点之间存在障碍物的前提下,通过起点360°扫描获取周围障碍物信息,并确定子节点.然后,通过确定代价函数获取子节点,不断扫描最优...     

面向无人艇自主靠泊的分层轨迹规划与试验

针对欠驱动无人艇自动进港和靠泊问题,提出一种基于混合A*搜索和贝塞尔曲线的路径规划算法。

该方法通过混合A*搜索在非结构化环境下快速搜索出一条满足无人艇非完整性约束且无碰撞风险的轨迹。在此基础上,基于广义沃罗诺伊图提出曲线优化算法,使得搜索算法得到的轨迹更加平滑且远离环境障碍物,从而引导无人艇在受限水域完成进港任务。同时,针对“最后一公里”靠泊问题,引入四阶贝塞尔曲线,用于生成靠泊路径从而引导船体平稳且精准入泊。

仿真和外场试验结果表明,无人艇能够实现自主避障且精准驶入泊位,靠泊精度指标均小于1.0。

所提路径规划算法能确保欠驱动无人艇实现进港和靠泊任务,可为智能船舶的进一步发展提供思路。

     

基于Pixhawk开源飞控项目的无人艇开发

针对Pixhawk开源项目的特点,开发一型基于开源飞控的无人艇平台。首先围绕Pixhawk项目的特点,从硬件框架、软件框架以及MAVLink通信协议3个方面对其进行介绍。通过相关的实船试验,验证了所开发无人艇平台的可行性及有效性。     

小型水下机器人在复杂水下地形中的目标搜寻应用

针对水下目标搜寻工作所遇到的现实困难及搜寻作业的特点,提出一种在局部水域范围内基于小型ROV的水下小目标搜寻方案,以提高水下复杂地形中的目标搜寻效率。工程应用实践证明该方案具有高效率、低风险及低成本等特点。     

鱼雷型无人水下航行器鲁棒控制器设计

针对鱼雷型无人水下航行器航行过程中外界环境干扰复杂,航行体系统内部干扰严重的特殊问题,并同时考虑系统参数剧烈变化造成的系统不确定性,设计纵向鲁棒控制器。该控制器采用 PID控制器作为标称控制器控制标称受控对象。利用非线性状态观测器估计受控系统中的不确定性和外界环境干扰,并通过补偿控制律补偿,使整个闭环控制系统具有鲁棒性。将此方法应用于鱼雷型无人水下航行器鲁棒控制器的设计,可大大提高鱼雷型无人水下航行器航行过程中对干扰的抑制和对不确定性的适应能力,保证鱼雷型无人水下航行器在整个航行过程中的姿态稳定,以保证航行任务的完成。     

Local path planning method of the self-propelled model based on reinforcement learning in complex conditions

Conducting hydrodynamic and physical motion simulation tests using a large-scale self-propelled model under actual wave conditions is an important means for researching environmental adaptability of ships. During the navigation test of the self-propelled model, the complex environment including various port facilities, navigation facilities, and the ships nearby must be considered carefully, because in this dense environment the impact of sea waves and winds on the model is particularly significant. In order to improve the security of the self-propelled model, this paper introduces the Q learning based on reinforcement learning combined with chaotic ideas for the model＇s collision avoidance, in order to improve the reliability of the local path planning. Simulation and sea test results show that this algorithm is a better solution for collision avoidance of the self navigation model under the interference of sea winds and waves with good adaptability.