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为将视觉惯性里程计(VIO)有效地应用到水下场景中,提出一种适用于自主水下机器人(AUV)执行近距离作业任务时的水下VIO.针对水下环境中缺乏角点以及存在大量重复特征的特点,该系统在视觉部分使用了基于直接法的数据关联方式,在特征点提取过程中将像素点的梯度模作为特征提取的标准;为保证提取出足够多且有效的特征点,采用动态调... 相似文献
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针对Multi-AUV编队执行复杂海底地形勘探任务的实际需求和问题,提出Multi-AUV的编队协同控制策略。首先采用领航-跟随思想和反馈线性化方法推导出编队控制律,使Multi-AUV编队可以维持在恒定的几何队形进行巡航,实现高效的并行作业;其次为使搭载的设备获得更佳的扫描效果,引入基于最小二乘法估计的高度控制方法,以保持AUV处在期望的距底高度;然后针对执行梳状探测路径中存在的路径变换和极端地形避障问题提出路径变换优化策略和避障策略,最后通过计算机仿真试验验证提出的编队方法和策略在执行海底复杂地形探测任务中的有效性。 相似文献
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本文主要研究水下直升机（autonomous underwater helicopters, AUH）的首向无模型控制问题。AUH圆碟形的外形使其具有灵活的首向机动性,但也使AUH的首向易受外部扰动和模型失配的影响而出现振荡和超调。针对AUH的首向稳定控制问题,提出一种无模型参数自适应滑模控制方法。首先,利用系统输入/输出测量数据建立动态线性化数据模型,基于离散无抖振滑模控制算法设计无模型自适应滑模控制器。其次,分析了AUH的主要动力学参数发生大范围变化时,使用无模型自适应滑模控制器获得的控制输出存在超调和振荡的原因,提出一种控制器参数自适应调节律,解决了控制输出的超调和振荡问题。在被控对象参数大范围变化的情况下,所提出方法获得了具有一致性的首向控制效果。该方法仅需要首向控制输入/输出测量数据,实现了AUH的首向无模型控制。通过仿真和湖上试验,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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