基于自适应阈值的AUV完全自主温跃层探测方法研究

海洋温跃层是一种重要的海洋现象。本文的研究基于自主水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）,提出了一种梯度阈值可调的温跃层探测方法,其阈值可根据海洋温跃层分布特性自适应修改,同时针对AUV温跃层探测中水体分层厚度选取的问题,提出了一种根据温度梯度峰值点个数自主确定其大小方法,可实现AUV完全自主探测温跃层。根据AUV外场实验数据,把本文方法同峰值法、平均梯度法以及最优分割法进行了比较分析,结果表明该方法简单有效。     

自主潜航器海洋环境监测发展及运用

 自主潜航器（AUV）能对水下环境进行动态监测,是一种新型海洋环境监测平台。AUV用于海洋环境监测的有效载荷主要是为满足水下探测、测量和通信而配置的水声、电子和光学等设备。按功能任务划分,AUV的海洋环境监测载荷通常包括海洋探测设备、测量设备和通信设备等。介绍了国内外AUV装备研发情况及其海洋环境监测设备,梳理了AUV海洋环境监测运用现状,探讨了AUV海洋环境监测运用发展的方向。     

多AUV水下协作搜索研究现状与展望

随着各国对海洋研究的不断深入，海上作业越来越频繁，作为探索海洋的重要工具，自治水下机器人（autonomous underwater vehicle，AUV）在海事搜索方面的发展也越来越受到关注。多AUV协作搜索控制作为多AUV研究的主要方向之一，在促进海洋科学与工程技术进步、海洋资源探测与开发、国家海防安全与海洋战略实施等方面有着十分重要的意义。首先，综述了近些年来多AUV协作搜索控制的国内外研究现状；然后，从AUV自身和环境的外界约束，以及海洋探测等方面，分析了多AUV水下协作搜索控制研究所面临的技术难点和存在的问题；最后，通过分析当前多AUV协作搜索控制的进展和实际需要，对多AUV协作搜索系统的发展趋势进行了探讨。     

遗传算法在AUV局部路径规划中的应用研究

利用遗传算法（GA）实现AUV（自主水下机器人）对于运动目标的自主避碰,根据前视声纳信息探测到的障碍物距离信息,AUV的运动信息以及航迹规划信息.算法采用了二进制编码规则,并把避碰、航迹跟踪等约束条件作为适应度函数的影响因子,将AUV的下一步的航向和速度作为避碰算法的输出结果.仿真表明,AUV对动目标的自主避碰效果良好、避碰和航迹回归路径平滑.     

基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.     

基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.     

AUV同时定位与跟踪算法研究

为了提高自治水下航行器的水下适应能力,对比目标跟踪与协同导航的概念,并仿照同时定位与制图方法,提出了基于EKF-SLAM框架和FastSLAM框架的自治水下航行器同时定位与跟踪算法.根据装备在携带低精度自定位传感器AUV上的声纳传感器持续探测非合作目标并估计目标航迹的同时,利用探测到的AUV与目标间的相对信息修正其自身航位推算带来的累积估计误差,从而提高AUV的自定位精度,AUV的定位和目标的状态估计同时进行,且要满足一定的精度.仿真比较了所提出的两种算法的精度,并验证了算法的有效性和一致性.     

改进模糊层次分析法在AUV总体性能评价中的应用

摘要： 为了便于设计者合理地对无人自主潜水器(AUV)设计方案的总体性能进行评价并选择出优异的设计方案,根据AUV的功能用途和其技术性能,结合专家的意见,构建了AUV总体性能评价体系．并引入改进模糊层次分析法,求解出AUV评价指标体系中各评价指标的权重．应用实例对比分析表明,该AUV总体性能评价模型能客观地反映AUV的总体性能;评价过程清晰,简化了大量计算,是一种全新、高效的AUV设计方案评价方法．该评价方法能有效地将多目标问题转化为单目标问题,可用于AUV研制方案的评价、优化．     

全驱动AUV动力定位系统滑模控制研究

针对自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)动力定位控制易受浪流扰动影响的问题,提出了一种基于扩张状态观测器的全驱动AUV动力定位系统滑模控制(sliding mode control,SMC)方法.结合团队设计的"探海Ⅰ型"自主水下机器人,建立AUV空间运动模型,以滑模控制...     

副热带太平洋海温异常对赤道海洋的影响

利用完全耦合的气候模式进行敏感性试验, 定量研究副热带太平洋不同经度带的海表面温度异常(SSTA)对赤道太平洋的影响。研究发现, 赤道表层和温跃层海温对副热带太平洋(20°?30°N)西部、中部和东部SSTA的热力响应是相当的。 研究中强调大气?海洋耦合在副热带SSTA影响赤道温跃层过程中的决定性作用, 并提出一种间接的、较“海洋通道”机制更为快速的机制: 副热带SSTA引发局地大气的气旋性响应, 继而引起局地海洋内区的上升流和其面向赤道一侧海洋内区的下沉流, 该下沉流造成的局部温跃层暖异常向着赤道传播, 导致赤道温跃层增暖。     

副热带太平洋海温异常对赤道海洋的影响

利用完全耦合的气候模式进行敏感性试验,定量研究副热带太平洋不同经度带的海表面温度异常(SSTA)对赤道太平洋的影响。研究发现,赤道表层和温跃层海温对副热带太平洋(20°—30°N)西部、中部和东部SSTA的热力响应是相当的。研究中强调大气海洋耦合在副热带SSTA影响赤道温跃层过程中的决定性作用,并提出一种间接的、较"海洋通道"机制更为快速的机制:副热带SSTA引发局地大气的气旋性响应,继而引起局地海洋内区的上升流和其面向赤道一侧海洋内区的下沉流,该下沉流造成的局部温跃层暖异常向着赤道传播,导致赤道温跃层增暖。     

神经网络权值和阈值的优化方法

为确定多层神经网络权值和阈值建立了真实的最优化求解方法,即将网络总体平均误差建立为目标函数,以权值和阈值作为设计变量,采用梯度法和共轭梯度法对网络权值和阈值进行优化计算·通过 Ｂ Ｐ 算法、梯度法和共轭梯度法对相同实例网络权值和阈值计算,验证了所提出的优化方法的有效性,实现了权值和阈值的快速准确计算·     

神经网络权值和阈值的优化方法

为确定多层神经网络权值和阈值建立了真实的最优化求解方法,即将网络总体平均误差建立为目标函数,以权值和阈值作为设计变量,采用梯度法和共轭梯度法对网络权值和阈值进行优化计算·通过ＢＰ算法、梯度法和共轭梯度法对相同实例网络权值和阈值计算,验证了所提出的优化方法的有效性,实现了权值和阈值的快速准确计算·     

梯度图像的阈值选取

为了较精确地提取目标的边缘轮廓,针对梯度图像的特征,提出在canny边缘检测算法基础上,采用自适应阈值消除噪声,探测较精确的边缘轮廓。由于光学成像和高斯平滑滤波等作用,梯度图像中边缘上噪声的分布是呈近似单边正态分布,所以根据梯度图像的灰度均值与方差确定自适应阈值。通过实验仿真比较,采用自适应阈值获得了较准确的边缘轮廓。     

矢量推进自主水下航行器动力学建模及仿真

采用单矢量推进器进行航向控制的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV),与采用传统的鳍舵进行航向控制的AUV相比,具有更好的低速操控性及定位精度.根据单矢量推进式AUV的特点,将AUV的推力视为螺旋桨转速及矢量推进器摆角的函数,运用Newton-Euler法建立了AUV的6自由度运动学模型和动力学模型,采用四阶五级龙格-库塔方法对单矢量推进式AUV动力学模型进行了求解,在Matlab环境下对其动力学行为进行了仿真预测,并通过水域试验验证了所建模型的正确性,为控制系统的设计奠定了基础.     

基于混合遗传算法的图像分割识别方法

本文基于遗传算法（GA）与共轭梯度法（CG），提出了一种混合算法，将其用于图像分割问题寻求最佳阈值，该方法具有遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的强大局部搜索的特点。试验结果表明，新算法具有快速收敛性和全局最优性。     

基于惯性原理的图像边缘检测技术

针对Canny算法对噪声比较敏感,检测到的边缘不够光滑,且需要人为指定高、低阈值等问题,提出了一种自适应Canny边缘检测算法。首先,利用Canny算子的基本原理,提出了一种计算梯度的新方法;然后,根据图像梯度信息自适应地生成高、低阈值;最后,根据惯性原理进行边缘跟踪,使边缘更光滑。实验结果表明:该算法不仅能够根据图像梯度信息自适应地生成高、低阈值,还保留了原Canny算法的定位准确的优点,对噪声还具有一定的抑制作用。     

基于自适应Canny的红外图像边缘检测算法

针对Canny算法需要人工设定高斯方差值和双阈值,红外图像存在噪声大、边缘模糊等缺点,提出一种基于自适应Canny的红外图像边缘检测算法.该算法采用自适应中值滤波代替高斯滤波计算梯度的幅值和方向,对梯度的幅值在3×3邻域内进行非极大值抑制,并根据图像灰度使用Otsu算法,自适应获取高低阈值,用高低阈值算法检测和连接边缘.实验结果表明,该算法减小了均方误差,提高了峰值信噪比和平均结构相似度,能有效提取红外图像边缘.     

基于单波束测距声呐的水下机器人避障仿真研究

针对多波束声纳体积大,成本高的局限,利用单波束声呐的探测波束依次旋转,依次获取自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)前方的左、中、右3个区域的障碍物距离信息.通过设计合适的环境障碍状态与有效的避障行为集合,并利用强化学习选择适合AUV自主避障的障碍状态-行为组合.仿真实验表明,根据单波束传感器提供的障碍物信息,通过强化学习获得的状态-动作组合,可以保证AUV躲避前方90°开角的障碍物,达到安全航行的要求.     

一种基于Canny算法的自适应边缘提取方法

分析了Canny边缘检测算法的性能,针对Canny算法的不足提出了一种改进检测方法。算法根据图像的梯度信息特征,用梯度的熵和标准差能自适应地调整高低阈值,提高了边缘检测的自动化程度。