水面无人艇集群系统研究

研制开发1套水面无人艇(USV)集群系统,使无人艇能够实现集群化运作。根据系统的功能需求,设计系统的整体架构,将整个系统划分为岸基基站子系统和无人艇子系统。基于模块化设计理念,再将子系统细分成各个模块,分别对各模块进行硬件选型与软件设计,使其有机的结合,建立具备多任务、长航时、高精度导航及较高智能化的集群系统。将系统运送至喻家湖湖区进行各项试验,实验结果表明,该水面无人艇集群系统具有良好的实时性、准确性与可靠性,能够满足集群化运作的要求。该系统的结构还可扩展至无人机、无人水下航行器等,对今后开展无人集群系统的协同化、智能化研究具有参考意义。     

水下拖曳体自主布放回收装置设计与研究

为了保证搭载于水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle)的水下拖曳体(Underwater Towed Vehicle)能够正常工作,并且能够自主布放和回收水下拖曳体,设计了一种基于无人水面艇的水下拖曳体自主布放回收装置。该装置主要包括绞车、液压系统、滑台、滑轨、起升架以及其他辅助机构,通过液压驱动绞车实现缆绳的收放,通过液压缸驱动起升架、滑轨和滑台实现3级布放回收。整套装置采用液压驱动,滑道式布放回收,该自主布放回收装置可靠性高,占用甲板空间小,满足无人条件下作业,提高了工作效率,工程应用价值高。     

无人水面艇收放技术发展趋势探讨

无人水面艇(USV)是当前无人系统研究的热点领域之一,由于USV收放技术涉及到回收引导、对接、挂脱钩等难点而成为目前的前沿研究课题。通过收集整理国内外现有及在研USV的收放技术要点,归纳出USV收放操作过程通常采用吊放式、艉滑道式、坞舱式3种收放装置。在此基础上,从设备配置、空间需求、波浪影响、母船航速、适应海况、操作情况和收放耗时等方面,分别对上述3种USV收放技术进行对比分析,得出艉滑道式收放技术更适合于USV收放需要的结论。同时,指出当前USV及其收放装置在实现自主收放时需要开展的实用化研究方向,期望能对USV及其收放技术的发展起到一定的指导作用。     

无人水面艇导航技术研究

无人水面艇是能够自主航行的无人水上航行器,在海洋勘探、海上救援和海上运输等领域具有重要意义,其海上自主航行的关键是自主航行与导航技术。无人水面艇导航技术主要包括单一导航方式和组合导航方式2类。本文以卫星导航、惯性导航及组合导航方式的无人水面艇导航技术为基础,对比不同导航技术的特点,总结无人水面艇导航技术发展趋势。     

某型无人艇综合健康管理系统分析

[目的]为确保无人艇(USV)航行安全,降低维修保障费用,推行高效的维修保障模式,开展无人艇综合健康管理(IVHM)系统分析.[方法]根据某型无人艇的功能结构,对若干关键设备和船体展开故障模式、影响及危害度分析(FMECA);基于运维需要,分析无人艇IVHM系统的功能需求,以设计其系统框架,并提出设计该系统所需的关键技...     

一种面向科研实验的无人艇

为对无人艇的相关技术进行实船验证研究,在分析科研试验对无人艇系统需求的基础上,设计和实现一种基于以太网的分布式无人艇系统。该系统利用微控制器实现对传感器数据和设备数据的分布式处理,并通过以太网交换机组建数据交换局域网;利用开源通信协议和开源库对系统软件进行开发;详细介绍无人艇系统的具体设计和实现过程。系统测试和实船试验结果表明,所设计和实现的无人艇系统工作稳定,能较好地完成指定任务。     

基于机器学习的实海域无人艇避碰算法智能演进方法

[目的]无人艇(USV)效能是指在给定时间内的特定海域完成指定任务的能力,是多层次多技术节点耦合作用的结果,而针对单一技术节点的传统优化方法,对无人艇效能的提升效果有限.[方法]针对无人艇自主系统的特点,从智能算法的角度,提出无人艇智能演进的2种主要形式:一是算法函数;二是算法参数.在此基础上,给出基于机器学习的无人艇...     

无人水面艇自主回收中的导航定位技术分析

无人水面艇的布放回收长期以来都是依靠人工进行,是制约无人艇在实际工程广泛应用的重要因素之一。导航与定位技术是无人艇实现自主回收的关键,然而目前无人艇回收过程基本还采用人工遥控手段,保障要求高、智能化水平低。本文阐述了无人艇自主回收过程中导航定位技术的应用现状,介绍了无人艇回收各个阶段的导航过程,对其中涉及的关键技术进行分析,包括无人艇多源导航信息融合技术和近距离视觉相对定位技术,最后对无人艇自主回收中的导航定位技术进行总结与展望。     

基于多智能体技术的水面无人艇测控系统研究

多智能体技术适合于解决复杂系统的设计.在简要介绍多智能体技术和水面无人艇测控系统的基础上,分析了将多智能体技术应用于水面无人艇测控系统设计的可行性,提出了水面无人艇多智能体测控系统模型和架构设计,并探讨了系统的开发方法.     

基于模糊神经网络控制的水面无人艇建模与仿真

水面无人艇(USV)的控制是智能控制与船舶控制的一个重要研究方向.由于船舶运动的复杂性,自动航向控制是水面无人艇研究中的一个关键问题,传统控制方法很难取得好的控制效果.本文对模糊逻辑和神经网络智能控制方法及其在船舶航向控制的运用进行了研究.选取滑行艇作为无人艇艇体,采用喷水推进装置,利用模糊神经网络对艇体的航向进行控制,利用Matlab软件对水面无人艇进行建模,对3种海况干扰无人艇的情况进行实时仿真,仿真结果基本令人满意.     

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。     

无人艇高度雷达波隐身探讨

无人艇高度雷达波隐身是其综合生命力的重要支撑,同时其雷达隐身实施复杂程度远低于大型舰艇,仅从外形隐身设计、隐身材料应用两方面开展无人艇雷达波隐身控制,即可实现无人艇的高度雷达波隐身要求。本文从高度雷达波隐身无人艇面临的雷达波隐身威胁、隐身关键技术、隐身适用性三方面开展探讨,为无人艇雷达波隐身需求研究、隐身性能实现、隐身作战研究提供参考。     

电子战无人机的未来发展趋势预测

近年来,随着微电子、计算机、人工智能、自动驾驶和信号处理等高新技术的发展以及各种灵巧、小型化电子战设备的成功研制,使得电子战无人机已发展成为能进行电子侦察、电子干扰、反辐射攻击以及战场目标毁伤效果评估等多种用途的电子战平台,受到各国军事部门的高度重视。本文就无人机的发展概况和应用进行概括介绍,并对未来电子战无人机的发展趋势作简要预测。     

国外UUV系统在海洋调查中的应用

通过对国外用于海洋调查的水下无人航行器(UUV)的型号与外型参数、所装备的海洋环境测量设备以及功能应用的总结与分析,可看到国外水下无人航行器(UUV)在海洋调查领域的应用现状,并提出水下无人航行器的应用前景。     

联网状态下水下无人潜航器的路径控制方法

传统的水下无人潜航器路径控制方法,在联网状态下,一直存在控制精度低、误差大,效率不好的问题,提出基于NURBS曲线拟合法的水下无人潜航器的路径控制方法。该方法采用传感器或者摄像机来侦测静态和动态障碍物,建立水下无人潜航器运动学模型,并获取其最小化rob路径长度的目标函数,分析潜航器所受约束情况。在此基础上,根据基本流体力学,确定潜航器所受阻力,引入滤波函数进行平滑处理,采用NURBS曲线拟合法,对水下无人潜航器路径进行控制。实验对比结果表明,采用改进的控制方法,在水下无人潜航器路径控制方面,其控制所需时间及精度均要优于传统的方法,具有一定的实用性。     

网络环境下无人水面艇航向控制器设计

无人水面艇自主航行中受到外部环境干扰及在控制中心-执行器网络通道中存在网络诱导特性(如网络诱导时延、数据丢包等)的影响,会降低系统性能,影响航向控制系统的稳定性。为了能使无人艇按照设定航向快速、稳定地航行,提出一种基于网络的无人艇航向控制策略。首先,建立基于网络的无人艇航向控制系统模型。基于这个模型,运用Lyapunov稳定性理论和凸分析方法导出能使网络环境下无人水面艇航向控制系统渐进稳定的控制律,并设计基于网络的航向控制器。通过仿真验证所提出方法和设计控制器的有效性。     

网络环境下无人水面艇航向控制器设计

无人水面艇自主航行中受到外部环境干扰及在控制中心-执行器网络通道中存在网络诱导特性(如网络诱导时延、数据丢包等)的影响,会降低系统性能,影响航向控制系统的稳定性.为了能使无人艇按照设定航向快速、稳定地航行,提出一种基于网络的无人艇航向控制策略.首先,建立基于网络的无人艇航向控制系统模型.基于这个模型,运用Lyapunov稳定性理论和凸分析方法导出能使网络环境下无人水面艇航向控制系统渐进稳定的控制律,并设计基于网络的航向控制器.通过仿真验证所提出方法和设计控制器的有效性.     

无人水下航行器滑模变结构控制研究进展

运动控制是无人水下航行器发展的关键技术之一。滑模控制作为1种重要的无人水下航行器控制策略受到国内外学者的广泛关注,取得了丰富的研究成果。本文简要介绍了无人水下航行器运动控制的特点和滑模控制的基本原理,并着重对无人水下航行器滑模控制以及滑模控制和自适应控制、模糊控制的结合进行了论述。     

Collision-avoidance under COLREGS for unmanned surface vehicles via deep reinforcement learning

ABSTRACT

Collision avoidance for unmanned surface vehicles (USVs) is significant for the fulfillment of autonomous navigation. Generally, classical collision-avoidance algorithms are proposed for relatively simple encounter situation, in this scenario only two USVs are stressed. Furthermore, to generate the rational manoeuvre operations, it is necessary that USVs should abide by International Regulations for Preventing Collision at Sea (COLREGS). However, COLREGS has not paid attention to rules for multi-USV collision-avoidance problem. Furthermore, those collision-avoidance rules in COLREGS have not been quantified for USVs. Following that, this paper utilizes deep reinforcement learning (DRL) algorithm to resolve collision-avoidance for USVs even in complex encounter situations. Within our DRL algorithm, related COLREGS is quantified properly and integrated into the DRL model, and then encounter situation of USVs is formulated as environmental observation value, accordingly a set of decision making is reached by decision-making neural network, and the reward function is designed for updating network parameters iteratively. Consequently, collision avoidance for USVs can be achieved eventually. By employing our DRL algorithm, collision avoidance for USVs under generous complex scenarios are resolved with the aid of corresponding intelligent decision-making operations. Simulation results verify the effectiveness of our DRL algorithm.     

带扰动观测器的欠驱动水面无人船轨迹跟踪控制

为实现三自由度欠驱动水面无人船在未知外界扰动下的轨迹跟踪,本文设计一种带扰动观测器的反步法轨迹跟踪控制器。首先,构造扰动观测器估计未知扰动,对纵荡以及首摇2个自由度方向上的控制量进行前馈补偿。然后,为增强系统抗扰动能力并加快误差收敛速度,将水面无人船位置误差的积分项引入控制系统,分别在运动学和动力学回路中构造虚拟控制律镇定跟踪误差,过程中结合神经动态模型技术,解决了传统反步法的微分爆炸问题,同时有效避免了控制过程中的控制不连续问题。最后,仿真实验验证了所设计控制器的有效性。