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搜索结果: 1-15 共查到控制科学与技术 AUV相关记录19条 . 查询时间(0.055 秒)
近日,中国科学院沈阳自动化研究所在长续航力AUV(自主水下机器人)的基础研发方面取得新进展,相关成果以《基于多学科优化设计框架的长航程自主水下机器人概念设计》为题发表在海洋工程领域一区Top期刊Ocean Engineering上。
为解决现有仿真系统忽略海流干扰,不能直观反映模型实时运动状态的问题,设计了一套以3维视景方式呈现的半物理仿真系统,以直观地反映归航过程中、以及以类似直升机坐落方式进行对接回收的过程中AUV(自主式水下机器人)的运动状态.利用Multigen Creator软件对AUV和水下地形环境建模,通过VisualC++调用Vega的仿真界面库实现视景仿真;运动控制部分基于B样条理论设计归航时的全局路径规划方...
针对含有模型不确定与未知海洋环境扰动下的欠驱动自主水下航行器(AUV)的编队控制问题, 提出一种基于预估器的神经网络动态面(PNDSC) 控制算法. 将动态面法引入控制器的设计中, 采用神经网络逼近AUV模型中的不确定项与海洋环境的扰动, 并结合预估器设计了神经网络权值的离散迭代更新率. Lyapunov 稳定性分析表明, 闭环系统所有信号是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.
定位能力是自主水下潜器(AUV)工作的基础, 多AUV协同定位相比单艇定位具有更多的优势. 但在多传感器信息融合时, 由于各传感器处理信息所用时间不同, 而且艇间信息传输需要时间, 导致滤波量测量存在延迟, 严重影响了协同导航的滤波精度. 为此, 首先对广播式协同导航时间延迟误差机理进行深入分析, 然后提出一种基于量测更新的协同定位方法, 最后完成了相应的仿真验证. 结果表明, 基于量测更新的协同...
提出了一种将灰色预测和小波变换与标准粒子滤波相结合的灰色粒子滤波算法(GPF),并将其应用于机动AUV的航深内测。GPF针对机动AUV航深内测过程中由于AUV运动状态未知和测量噪声不断变化而导致的滤波失效问题,在粒子采样过程中结合了标准采样和灰色预测采样,保证了采样得到充分多的有效粒子。在计算粒子权重时,利用小波变换跟踪测量噪声统计特性的变化,提高了各粒子似然概率计算和权重分配的正确性。最后以外测...
针对在水下复杂环境中编队控制多AUV 协作的问题,设计一种使用人工势场和虚拟领航者并引入盲区设计 的多AUV 分布式协作控制方法。介绍一种用于AUV 集群在无障碍条件下的形成期望编队的反馈控制规律,详细分析 了基于虚拟领航者和盲区概念以减少通信量的控制规则,建立了AUV 编队的数学模型,通过反馈控制完成AUV 集群 的预定编队,在无障碍环境下达成一种能减少通信量的AUV 编队的协调与控制。仿真实验...
AUV 水下着陆策略研究     AUV  着陆  控制       2009/10/22
水下自航行器(AUV)的续航能力主要取决于其所携带能源总量.为了有效地减少能耗,提出了 一种具有变浮力系统、能够着陆坐底的小型AUV,它可以利用有限的能源实现长时间的海洋环境监测.首先 介绍了该AUV 的总体结构,然后对AUV 的着陆策略进行了详细研究.在对三种着陆策略进行对比的基础上, 选择下潜航行到位控制注水着陆策略作为最佳的水下着陆方案.该策略能够使着陆时的冲击力保持在安全范 围内,...
AUV (Autonomous Underwater Vehicle)自主导航的航位推算算法做了进一步研究并加以改进,以提高其自主导航精度.然后,利用AUV湖试所获得的数据,对本文提出的修正算法进行了验证.结果表明, AUV的自主导航精度得到很大提高,可以用于修正原来的自主导航算法.
本文针对“CR-02”AUV海试前的无动力下潜运动进行了预报.该文在建立AUV无动力 下潜运动数学模型基础上,研究分析了其稳态运动的特点,提出了下潜深度变化率和纵倾角 是描述AUV无动力下潜运动的重要参数,并获得了它们的解析表达式,无需使用计算机,就 能快速、方便、准确地确定上述参数,并选取适当的下潜压载,以提高下潜速度,减少下潜 时间,该方法具实际应用价值.
AUV波阵面水声精确定位     AUV  导航  定位       2008/7/28
本文提出在长基线自治水下机器人导航定位系统中用波阵面进行定位的方法 ,即用射线理论求出波阵面,用波阵面相交求出目标位置.模拟计算表明,对于深海导航定 位,利用这种方法可以较大地提高定位精度.
以地形勘查使命为背景,对AUV(自治式水下机器人)规划层使命与任务协调方法进行了研究.介绍了AUV控制系统的逻辑结构,采用分层Petri网对AUV规划层离散事件系统进行了建模,通过对向目标区域航行任务库所进行扩展阐述了任务规划层的分层Petri网模型.提出了一种基于改进RW离散事件监控理论的协调方法,分别阐述了AUV使命与任务规划层离散事件系统的监控与协调.最后,通过湖试试验验证了AUV规划层使命...
本文设计了一个模糊神经网络滑模变结构控制器,通过模糊神经网络对滑模控制律 的控制增益进行在线调整,并在海浪干扰条件下,用此控制器对AUV进行深度控制.仿真结 果验证了该智能控制方法具有很好的控制性能和鲁棒牲.
对国内外主要AUV水下对接系统进行了研究,从对接方式、对接传感器、控制策略、流体干扰和对接失误对策五个方面阐述了AUV水下对接系统的方法、技术现状以及发展趋势.
Abstract本文介绍了AUV跟踪水下管道的一种方法,讨论了几 种跟踪方式的优、缺点,给出了控制系统原理图和试验结果.
在未知海洋环境下的远程航海过程中,基于前视声纳的避障能力是AUV(自治式水下机器人)的一个基本要求.提出了一种基于多波束前视声纳的实时避障专家系统.介绍了声纳特性以及障碍物描述方法,给出了避障专家系统的结构,说明了避障专家系统的决策过程.结合当前任务执行信息设计了专家系统知识库,针对声纳图像设计并实现了一种可以给出避障和重规划指令的推理机.最后,通过湖试对AUV避障专家系统进行了验证. ...

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