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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。 相似文献
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基于粒子群改进算法的水下滑翔机路径优化 总被引:1,自引:0,他引:1
《舰船科学技术》2015,(8):140-145
水下滑翔机以其低功耗、低成本和低噪声等优势在海洋科研、环境监测、资源探测和军事侦察等领域具有广阔的应用前景。基于效率最优原则的水下滑翔机路径规划对降低滑翔机的功耗和快速到达指定位置至关重要。基于水下滑翔机效率模型的路径规划问题是一种非线性混合整数规划问题,针对此类问题在建立水下滑翔机效率模型的基础上提出粒子群改进算法。利用该算法,在效率最优原则下对水下滑翔机到达指定位置的路径进行优化。通过与其他算法比较可知,该算法能够比较快速地找到质量较高的最优解,适合解决非线性混合整数规划问题。 相似文献
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《舰船科学技术》2020,(4)
水下无人平台具有重要的军事价值,而航路规划是水下无人平台的关键技术。为了解决当前水下无人平台航路规划方法存在的规划时间长、无法获得最优规划航路规划结果的不足,提高规划航路规划效果,提出了基于蚁群算法的水下无人平台航路规划方法。首先建立水下无人平台航路规划问题的数学模型,给予水下无人平台航路规划的约束条件,然后建立水下无人平台航路规划的环境模型,并引入蚁群算法找到最优水下无人平台航路规划方案,最后对本文水下无人平台航路规划方法的性能进行了验证性测试。结果表明,相对于其它规划方法,蚁群算法不仅可以在短时间内找到最优水下无人平台航路规划方案,而且成功率更高。 相似文献
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[目的]为实现海上无人集群在执行任务过程中的安全航行和通信保持,开展无人艇(USV)和无人机(UAV)集群协同航迹规划问题的研究。[方法]采用禁入和禁出地理围栏进行场景建模,将规避威胁和障碍问题转化为地理围栏约束。针对平台之间的碰撞冲突和通信连接问题,提出基于时序检测的碰撞冲突和通信保持约束判断准则。以集群平均航行时间为航迹优化函数,将多约束条件转化为惩罚函数,采用自适应差分进化算法进行优化求解。[结果]仿真结果表明,所提方法能够在威胁和障碍环境中保持无人艇和无人机集群的安全航行和通信连接,并在满足多约束的条件下实现集群平均航行时间最短。[结论]该方法可用于海上无人集群面对威胁和障碍环境时的离线航迹规划,具有一定的应用价值。 相似文献
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