基于视线导航的自主水下航行器编队轨迹控制

编队航行对于提高自主水下航行器的水下作业能力和生存能力具有重要意义,以组成三角形编队前行的三个自主水下航行器为研究对象,基于Leader-Follower编队控制思想和反馈线性化技术设计了d-φ编队控制率,同时,提出了一种变结构控制方法,该方法通过视线导引角计算保持横向轨迹误差最小,进而使自主水下航行器沿预设的航路前进.仿真结果表明所提出的方法切实可行,很好地解决了自主水下航行器协同控制中的编队轨迹跟踪问题.     

基于时间Petri网的实时多任务调度方法研究

Petri网是一种模拟和分析的系统工具，能有效地描述并发与并行、同步与异步问题。对时间Petri网在水下航行器制导系统仿真多任务调度中的应用进行了探索和研究。首先介绍了时间Petri网的基本原理，并以水下航行器制导仿真系统为例，将水下航行器制导仿真多任务系统划分为自导子任务、控制子任务、程序弹道子任务、目标运动子任务和指挥导引子任务，在建立和分析时间Petri网模型的基础上，给出资源的束双处理器条件下的最佳调度方案。仿真结果表明，通过该方法完成的多任务调度，能使水下航行器制导仿真系统多任务协调地在双处理器计算机环境下运行，满足水下航行器制导仿真系统分析研究的需求。     

基于Simulink/VRML的自主水下航行器编队控制仿真

针对多自主水下航行器编队协同控制问题，建立了基于Leader-Follower编队的数学模型，设计了编队控制律，并从理论上证明了控制律的稳定性。为了直观地表达自主水下航行器编队控制的效果，利用MATLAB的Simulink/VRML工具箱构建了水下航行器的编队控制的可视化仿真模型。仿真结果表明，提出的编队控制算法是有效的，所构建的仿真平台直观地表达了自主水下航行器的编队效果，该仿真模型易于扩展，且可以验证其它编队控制算法。     

AUV发动机的ADAMS/MATLAB联合仿真研究

通过对自主式水下航行器(AUV)双曲面凸轮式活塞发动机的剖析,基于ADAMS和UG得到发动机虚拟样机模型,基于MATLAB及Simulink工具箱建立了发动机的控制模型,基于ADAMS/Control模块与Matlab/Simulink接口得到联合仿真模型,使用发动机实车相关数据验证了模型的准确性.通过联合仿真得到发动机关键部件的运动曲线、受力情况和关键部件之间的间隙对运动与受力的影响,并指出了间隙上限.仿真结果表明该方法可行、有效、实用,为水下航行器发动机的设计和优化提供了理论依据和一种现代化方法.     

MATLAB下6自由度AUV的VRML建模及仿真

传统航行器的控制仿真研究是用仿真曲线来校验其控制模型的正确性,而利用虚拟现实技术不仅可以校验模型的正确性,还能实现比较好的人机交互,并将水下作业的仿真过程及其仿真环境直观的表现出来。为了研究水下航行器的可视化仿真,介绍了在MATLAB环境下自主水下航行器的VRML建模问题,运用VRML构建水下航行器运行的虚拟场景,并在Simulink仿真环境下利用MATLAB虚拟现实工具箱实现对水下航行器视景仿真的应用。     

水下航行器半实物仿真精度统计的CADET法应用研究

本文采用协方差描述函数技术，对水下自主航行器控制半实物仿真系统的仿真误差进行了统计分析研究，建立了相关的均值和协方差传播方程，计算结果表明，该方法的应用可以为航行器半实物仿真系统的仿真置信度评估提供依据     

自适应联邦H∞滤波在水下组合导航系统中的应用

为了提高自主水下航行器组合导航系统精度,选择了捷联式惯性导航系统、多普勒速度声纳、电子磁罗经和海底地形匹配作为水下航行器组合导航系统导航传感器,建立了水下航行器组合导航系统的状态模型和导航传感器观测模型,提出了一种基于RBF神经网络进行联邦滤波信息分配的自适应联邦滤波信息融合方法并进行了计算机软件仿真试验,仿真实验结果表明:采用RBF神经网络进行信息分配系数的自适应调整的改进自适应联邦滤波器的水下航行器组合导航系统的导航姿态、速度和位置精度得到了提高,满足高精度水下组合导航的要求.新型信息融合方法克服了传统滤波容易发散的缺点,有效地提高了水下航行器组合导航系统的容错性能和导航精度.     

波浪对鱼雷形长航程AUV微速操纵性的影响分析

在建立适合于鱼雷形长航程自主水下航行器(简称:AUV)微速操纵运动仿真的六自由度数学模型的基础上,基于线性波浪理论建立了波浪对鱼雷形AUV作用力的数学模型,并对 AUV在近水面做悬停运动以及下潜运动时的操纵性受海洋环境力的影响进行仿真研究,结果表明鱼雷形AUV在不同海况波浪的影响下可以稳定的完成定点悬停和垂直下潜运动;二级波浪对鱼雷形AUV操纵性的影响较小,四级波浪对鱼雷形AUV操纵的影响较明显;波浪对AUV操纵性的影响随深度的增加而迅速较小.     

潜空导弹运载器水下弹道仿真研究

在建立适合于运载器六自由度运动的数学模型的基础上,建立了光纤对运载器作用力的数学模型,然后对潜空导弹运载器的水下弹道进行了仿真研究.结果表明运载器运动稳定,控制规律合理.     

基于改进PID神经网络算法的AUV垂直面控制

针对一类小型低速自主水下航行器(AUV)的垂直面运动控制问题,设计了一种改进的PID神经网络控制器,实现对水下航行器在垂直面内深度和俯仰角的全局控制。利用REMUS水下航行器模型搭建了Simulink下AUV垂直面仿真控制系统,仿真结果表明,改进的控制方法克服了原方法中饱和区过大的问题,具有良好的动态性能同时能够适应不同的学习速率和网络初始权重,对水下航行器的工程实际应用具有一定参考价值。     

基于分层马尔可夫决策过程的AUV全局路径规划研究

自主路径规划是自治式水下机器人(AUV)自主能力的重要体现,是保障AUV在大范围复杂海洋环境中自主完成使命作业的关键技术之一。提出了基于马尔可夫决策过程的路径规划方法;并建立了基本的马尔可夫决策模型和结合状态聚类的分层马尔可夫决策模型,同时给出了两种规划的仿真实验及结果分析。实验证明,此类方法能够很好地求解大范围复杂环境内AUV的二维路径规划问题。     

基于前视声呐信息的AUV避碰规划研究

在复杂海洋环境中,利用前视声呐获取的障碍物信息指导自治水下机器人（AUV）进行局部避碰。主要采用强化学习的方法对AUV进行控制和决策,综合Q学习算法、BP神经网络和人工势场法对AUV进行避碰规划。强化学习的方法强调AUV在环境的影响中学习,通过环境对不同行为的评价性反馈信号来改变行为选择策略。并且在环境发生变化时,AUV通过学习来实现对新环境的适应,不断改进其自治能力,进而实现在不确定环境下的避障任务。开发了AUV运动规划的虚拟仿真软件系统,仿真实验证明了算法的合理性与可行性。     

基于大范围海图数据的自主式水下潜器全局路径规划方法研究

在大范围海图数据环境中，应用遗传算法(GA)对自主式水下潜器(简称AUV)的全局路径规划问题进行了研究，介绍了基于栅格的环境模型及其数据结构，讨论了GA的染色体编码方式、基于知识的初始种群生成方法与适应度函数，基于领域知识设计了五种遗传算子。通过仿真结果可以看出：采用可变长编码方式使路径描述简单、清晰，算法具有收敛速度快、求解实际问题效率高的特点。     

波浪干扰下的AUV纵向运动建模与模型预测控制

针对近水面航行的AUV,研究了其波浪影响下定深控制问题。基于弗劳德—克雷洛夫假设(Froude-Krylov Hypothesis),采用切片理论计算AUV近水面运动中受到的随机波浪干扰力和力矩,并以此作为扰动项建立随机波浪作用下AUV纵向运动的线性化数学模型。采用模型预测控制方法进行仿真研究,使AUV的航行深度和俯仰角达到期望值。仿真结果表明:该方法能够有效提高AUV近水面航行过程中的抗波浪干扰能力,系统具有良好的动态性能。     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

AUV Based Source Seeking with Estimated Gradients

This paper addresses the source seeking problems for an autonomous underwater vehicle (AUV) with the estimated gradients. The AUV is embedded with multiple sensors, which are only able to detect the signal strengths of the source with unknown distribution. To resolve this challenge, a sensor configuration is explicitly designed as a semicircle to estimate gradients of the signal field. Then, a controller is obtained via the estimated gradients to drive the AUV to approach the source. Moreover, an upper bound for the localization error is provided in terms of the radius of the semicircle and the signal distribution. Finally, the authors include a simulation example by applying the strategy to a Remote Environmental Monitoring UnitS (REMUS) for seeking the deepest point of a region of seabed in the South China Sea.     

基于因子图的协同定位与误差估计算法

针对多自主水下航行器协同定位系统中从艇的数据融合问题,首先建立了协同定位系统的数学模型,然后分析了速度误差及航向误差对从艇定位误差的影响,同时设计了协同定位及误差估计的因子图模型。接着,提出了基于高斯噪声的协同定位及误差估计算法,利用均值和方差在因子图各节点间传递完成对从艇位置、速度误差和航向误差的估计。为了验证算法的有效性,通过仿真实验和实船试验的离线数据对协同定位及误差估计算法进行验证。结果表明,所提算法可以有效降低从艇的定位误差,在从艇自主定位时尤其明显,大幅提高了从艇的导航定位能力。     

基于距离测量的双领航AUV间协同导航算法

针对多自主水下航行器(AUV)编队中因领航AUV一时无法借助外部有源位置信息进行实时校准,自身定位误差逐渐增大可能导致的编队解体问题,提出了一种基于距离测量双领航AUV间协同导航算法.在给出领航AUV航位推算误差模型的基础上,首先设计两个领航AUV分别基于忽略对方位置误差的估计自身误差的滤波算法,然后提出其位置误差的分别修正算法,最后通过对位置误差估计的可观测性分析,指出在直线航行条件下两个领航AUV可通过加、减速进行相对机动,保证其可观测性.仿真结果表明:两个领航AUV存在航位推算位置误差的情况下,随着滤波时间增加其定位误差可逐渐趋同,并收敛到其经、纬度定位误差的均值,验证了本文所提协同导航算法的可行性和有效性.     

行为驱动的仿真模型组合方法研究

针对目前海洋智能航行器仿真系统在开发过程中模型的动态行为很难验证的问题,给出了一个通用的基于行为的仿真系统开发框架,并提出了行为驱动的模型组合方法。首先在研究了仿真模型的行为特性的基础上,采用演算的进程表达式表示组合交互过程,描述状态转换和消息传递序列,利用其转换函数和进程推演验证组合过程的行为兼容性,然后通过水动力组合的应用实例具体描述了行为驱动的组合验证过程。最后给出了该方法在水下水下机器人和水面无人艇仿真试验中的应用情况,进一步证明了方法的可行性。