基于AUV航迹追踪的优化UKF算法

标准的无损卡尔曼滤波算法(UKF)是一种高效的线性化航迹追踪算法,但UKF控制策略中的AUV系统采样时间间隔一般都被设置为常数,这可能会影响导航预测结果的误差精度。文章在简要阐述标准UKF算法原理的基础上,通过两种判断与反馈机制,调整UKF算法每一步的采样时间间隔t,从而实现对系统采样时间间隔的自适应变化。由此提出了基于马氏距离的优化无损卡尔曼滤波算法(MUKF)与基于灰色关联度的优化无损卡尔曼滤波算法(GUKF),以实现对AUV航行轨迹的精确预测与控制。对比两种优化后的UKF算法的仿真实验结果,进一步验证了之前所提出的假设。基于AUV航迹追踪技术的两种优化UKF算法与标准的UKF算法相比,具有更高的航迹预测误差精度和鲁棒性。     

立体影像法船舱容量测量技术研究

目前国内外大容量计量应用最为广泛的是全站仪测量。其特点是单点测量精度较高,但对于较复杂或存在大曲面船舱壁的舱室而言,明显存在着采样点密度不足、人为影响因素较大、自动化程度不高等缺点。数字摄影测量的飞速发展为解决不规则复杂舱室的容量计量难题提供了新的方法。提出了一种基于结构光和近景摄影测量技术获取物体点云的便携式船舱容量测量技术,首先利用结构光为船舱内壁提供纹理信息,然后基于近景摄影测量技术获取点云,最后利用NURBS曲面拟合船舱内壁并计算体积。试验证明,该技术具有可行性和可靠性。