水下航行器多普勒导航系统误差辨识与修正

水下航行器(Autonomous Underwater Vehicles,AUV)在水下往往采用航位推算定位方式.由于存在传感器误差,航位推算的定位误差是随着时间发散的,而直接准确检测这类误差非常困难.对多普勒导航系统进行导航误差分析,简化航位推算算法,在此基础上推导出一种新的辨识AUV导航误差参数的方法.仿真结果表明,该算法能够准确辨识AUV导航误差参数向量,可以有效提高AUV自主导航精度,且方法合理、简单.     

基于前视声呐图像的AUV目标识别与跟踪

声呐图像由于水体不均匀、边界不规则以及声呐设备本身性能的限制,导致图像噪声明显、亮度不均、分辨率低,使得水下AUV装备在使用前视声呐进行水下目标检测时难度较大。针对该问题,基于m750d声呐探测获得的AUV声呐数据,进行了数据提取、高斯滤波处理、扇形映射处理,并采用Jet映射对声呐灰度图像进行了伪彩色映射提高数据标注速度和精度,制作获得了4组2 500张声呐图像的AUV目标检测数据集;采用YOLOv4-tiny目标检测算法开展AUV目标检测研究,研究结果表明该方法在该数据集上表现优秀,mAP@0.50达到94.17%,FPS在22帧左右,说明该轻量级网络在水下AUV目标识别与跟踪应用上具有较好的应用价值。     

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。     

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。     

基于自适应滤波器的AUV组合导航系统研究

为满足自主式水下航行器(AUV)应对水下复杂环境和水下高精度导航的需求,提出了捷联式惯性导航系统(SINS)、多普勒计程仪(DVL)、磁罗经导航系统(MCP)和地形辅助导航系统(TAN)的水下组合导航系统方案,设计了一种基于BP神经网络的自适应滤波算法,建立了卡尔曼滤波器的线性滤波方程和导航传感器的量测方程,根据数学模型进行仿真实验。仿真结果表明,导航传感器和基于神经网络的自适应滤波技术的应用大大提高了AUV的导航精度和自适应能力。     

重于水型AUV模糊路径规划与优化

为了实现重于水型自治潜器(Heavier-Than-Water Autonomous Underwater Vehicle,AUV)在未知水下环境中的局部路径规划。首先根据AUV的运动方程和机翼升力特性,在Matlab中建立动力学模型。设计模糊控制器,以声呐对障碍物探测得到的距离和方位信息作为输入量,实现了AUV在水下障碍物环境中的路径规划。最后,为提高AUV的能量利用效率,用遗传算法对模糊控制器的隶属度函数进行优化,并通过仿真试验证明了优化后AUV在避障期间能源消耗更少,说明该路径规划方法具有实际应用价值。     

自主式水下航行器水下回收融合引导技术方案及算法

[目的]为解决母艇携载的自主式水下航行器（AUV）在水下自主回收和对接的问题,基于惯导（INS）、声学超短基线定位（USBL）、光学等信号引导的多源数据融合,提出一种面向移动平台的AUV水下回收对接引导方法。[方法]为此,设计融合多传感器信息的扩展联邦卡尔曼滤波器,采用分散滤波并再经信息融合方法以提高滤波精度。分别以INS和USBL及光学探测信号作为子滤波器的输入信息,结合AUV水下回收对接过程中的5个阶段分别建立运动方程,最终得到适用于移动平台搭载的AUV水下对接引导系统的多源数据融合导航算法。[结果]仿真结果表明,所提方法具有可行性、系统鲁棒性和控制精度,[结论]可满足母艇水下回收作业对接的工程要求,以及作为AUV水下自主回收操作的技术参考。     

海岸声呐对AUV隐蔽突防影响研究

针对AUV抵近目标前沿海区执行任务而可能被海岸声呐探测,从而影响AUV隐蔽突防的问题。通过构建海岸声呐对AUV探测距离预估模型、海岸声呐对目标探测概率模型,从探测距离、概率2个方面,分析海岸声呐对AUV隐蔽突防的影响,给出了声呐探测距离与航速、海况对应变化关系及海岸声呐对AUV探测概率拟合曲线。在获取AUV航速、海况等级、海岸声呐布设位置等关键信息后,可预报声呐对AUV的探测距离及不同区域的探测概率。最后基于典型AUV任务态势设定了AUV隐蔽突防威胁等级表,提出AUV在不同情况下的隐蔽突防策略。     

Development trend and key technologies of autonomous underwater vehicles北大核心CSCD

为推进和引导我国自主水下航行器(AUV)的发展,总结国内外AUV的研究现状,提出其系列化、集群化、体系化、大型化的发展趋势。重点探讨AUV总体多学科优化设计、结构与材料设计、动力与推进、导航与控制、探测与通信等关键技术,为更好地利用AUV经略海洋,从而实现“进入海洋、探测海洋、利用海洋”的战略目标提出发展意见。     

AUV协同导航定位算法研究

随着地面及空中移动平台协同导航研究的成熟,人们开始将协同导航扩展到水下平台,这就使得AUV的协同导航成为近年来该领域的研究热点。针对水下特殊的环境,围绕AUV协同定位问题,人们展开了各种研究提出了许多新的方法和理论。本文即对近年来AUV协同导航领域的各项研究成果进行了简要介绍,提出一种基于Kullback-Leibler距离估计的协同导航算法,同时通过数值仿真验证该算法的有效性。本文最后总结AUV协同导航的研究现状并提出可能的研究方向。     

基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的协同定位算法

[目的]针对多自主水下航行器（AUV）在航行过程中的定位精度等问题,提出一种基于自适应渐消Sage-Husa扩展卡尔曼滤波的多AUV协同定位算法。[方法]首先,改进滤波算法中的自适应滤波器,由渐消记忆指数加权得到新息协方差估计值,并引入渐消因子修正预测误差协方差,以达到调节滤波增益的目的。然后,建立多AUV协同导航模型,得到基本的协同导航滤波过程,通过对速度、加速度及位置信息的融合,实现对跟随AUV位置状态的准确估计。最后,采用此算法与EM-EKF,EKF算法分别对AUV协同导航模型进行仿真,并对结果进行对比。[结果]结果表明,在噪声协方差不匹配时,所提算法与EM-EKF,EKF算法相比均方根误差（RMSE）分别减少17.82%和24.48%,平均定位误差分别减少17.87%和22.54%;在噪声协方差时变时,RMSE分别减少42.11%和51.23%,平均定位误差分别减少34.87%和46.90%。[结论]所提算法有效改善了滤波的可靠性、精确性和自适应性。     

海洋探测型AUV壳体设计与强度校核

近年来,由于海洋环境探测的需要,探测型自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)技术发展迅速。耐压壳体结构设计是自主水下航行器设计的重要组成部分。以《潜器系统与潜水器入级与建造规范》和《潜艇结构设计计算方法》为原则,对某海洋探测型AUV的耐压壳体结构进行设计,然后采用有限元仿真的方法对其强度和稳定性进行校核,最终得到满足设计要求的耐压壳体结构。     

自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别

[目的]为满足水下搜救、勘探、目标检测与跟踪等需求,[方法]针对研制的"探海I型"自主式水下机器人(AUV),利用其搭载的前视声呐开展目标识别试验,选取获取的运动目标图像中的典型帧进行目标检测和识别研究。阐述"探海I型"AUV的系统组成与工作原理。提出一种控制系统架构:以笔记本电脑配合水面控制箱为水面控制单元;以PC104工控板作为自动驾驶仪的主控单元;同时配备摄像头PC104板卡单独进行摄像头图像处理。采用三帧差分法检测声呐目标,并基于Hough变换的快速椭圆检测算法提取目标特征。[结果]湖上试验表明:研制的AUV运行可靠、正常,可满足水下工作的需求,声呐目标识别效果较好。[结论]该AUV控制系统架构和目标识别方法对于中、大型AUV的研制及视频、红外等其他领域的目标识别具有借鉴意义。     

基于加权信息增益的并行融合AUV协同定位方法

[目的]为提高杂波干扰下自主水下航行器（AUV）集群系统在协同定位过程中的全局定位精度,提高定位信息的实时性,提出一种以信息增益为评价标准的局部信息融合算法。[方法]通过阈值加权方法对观测数值进行粗差改善,进行局部信息滤波,优化观测值以使其更接近于真实值。从信息熵理论的角度考察各量测信息的可靠性,对多台主AUV的多组局部滤波信息进行优化。以信息增益为融合权值指标,融合多组局部滤波结果,生成唯一的被测从AUV定位信息。进一步地,考虑到主、从AUV之间的声呐探测以及水声信号的通信延时特性,局部信息滤波与信息增益融合算法会出现滤波数据异步的问题,提出一种局部信息滤波和信息增益加权方法的并行结构,通过实时更新机制,确保信息加权算法的输入值为最新时刻的局部滤波输出值。[结果]仿真实验结果表明,相较于多源局部滤波信息,所提融合方法能够有效降低局部滤波误差,提高定位精度,对局部滤波有进一步的优化作用。[结论]所提融合方法可有效实现多AUV系统的协同定位能力。     

虚拟现实技术在自主水下机器人避障模拟中的应用

当前研发的自主水下机器人避障数据获取难度较大,导致避障精准度降低,因此研究了虚拟现实技术在自主水下机器人避障模拟中的应用。采用声呐探测技术对不同水域的水下环境数据进行采集,通过虚拟现实技术将采集的声呐数据转换为三维场景。利用SOV视觉算法对三维场景避障数据进行分析与计算,根据分析结果对自主水下机器人避障算法进行修正,从而完成自主水下机器人避障模拟。通过仿真实验,采用传统避障方法与提出模拟方法进行避障精准度测试,通过数据证明提出研究的有效性。     

小型AUV动力定位建模与控制仿真

伴随着水下潜航器的进一步深入研究,AUV产品正朝着小型化、民用化的方向不断发展。以小型AUV为研究对象的水动力性能分析、路径规划、水下通信等问题成为AUV产品设计的核心所在。本文基于ITTC双参数波浪谱及漂移力计算公式,在Matlab中建立不规则波浪仿真模型,对AUV运动规律进行预测。搭建动力定位控制系统Simulink模型,基于粒子群算法优化PID控制器参数,对AUV进行定位控制研究。成功模拟小型AUV的工作水环境并搭建动力定位仿真台架,实现AUV的定位控制,为AUV水动力性能试验及动力定位系统的软硬件设计创造了条件,为小型AUV产品的设计实现奠定基础。     

基于主从同步的欠驱动AUV与移动平台水下对接控制

许多应用场合要求水下自主航行器(AUV)与水下移动平台对接来实现能源补充和信息交换功能。针对欠驱动AUV与移动平台的水下对接问题,采用主从式同步跟踪策略,提出AUV接收目标的状态信息并控制自身位置与目标保持一致的控制方法,从而将AUV水下对接的问题转化为AUV与移动目标保持同步运动的问题。在给出移动目标和AUV的水平面线性化动力学模型基础上,设计了在常值海流影响下,欠驱动AUV同步跟踪由卡尔曼算法估计的目标运动轨迹的滑模控制器。使用Lyapunov稳定性理论证明了离散滑模控制器的稳定性,并使用仿真实验验证该控制方案的有效性。     

一种水下航行器的SLAM算法应用研究

研究精确稀疏扩展信息滤波(ESEIF)的快速算法,提出一种三维水下航行器(AUV)的同时定位和地图创建(SLAM)算法。作者设计了一种大规模水下三维环境的SLAM解决方案,建立了三维环境的航行器运动、传感器观测及重定位系统模型,分析了方法实时性和定位精度。仿真实验证明:用ESIEF算法能高效地实现水下环境的SLAM,为项目研究提供了理论基础。     

基于四点阵声呐的水下目标三维坐标测量方法

针对目前单声呐测距定位不够准确的局限性,提出了基于四点阵声呐的水下目标三维坐标的测量方法。设计相应的集成控制电路,并采用粒子算法对目标轨迹进行优化,从而提高了对水下目标三维坐标的定位精度。根据仿真结果和实验结果,将目标仿真结果的实际值与预测值进行对比,实际值与实验值进行对比,验证此三维定位方法的有效性与精确性。     

AUV水下对接的发展与应用现状

为了更好地了解AUV水下对接技术,本文对AUV水下对接技术的现状进行梳理,介绍各个国家对于AUV水下对接系统的研究成果。同时,为进一步阐明AUV水下对接系统的结构,按照自动化实现难度对国内外的AUV水下对接系统进行归类总结。根据整个对接过程中使用的传感器、水下环境和需要的定位信息等因素,对国内外AUV水下对接系统的对接阶段进行划分,并分别讨论各个阶段所需要的导航传感器和定位信息。对于对接精度问题,从对接干扰、对接失误等方面阐述了AUV水下对接时存在的问题和解决方案,并归纳对接控制策略。最后结合AUV对接技术的最新成果,从多个方向探讨了其发展趋势。