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中国船舶科学研究中心自主作业能力是智能水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)的发展方向 ,本文介绍了用于AUV作业的一个视觉系统,描述了系统的硬件结构和软件体系,论述了水 下图像处理方法,详细描述了用于目标识别的神经网络的结构、建模及神经网络识别方法, 给出了神经网络特征向量和识别结果.
以势场方法的思想为出发点,提出一种基于速度势场的AUV局部避碰仿真方法.根据AUV的特点建立了空间碰撞危险区域和由水平面速度势场和垂直面速度势场组成的三维速度势场.该方法较好地利用了相对速度的信息.仿真实验证明此方法可以使AUV在水下多运动障碍物的环境中得到较好的局部避碰效果,为今后的海试打下了很好的基础.
研究设计了一个鲁棒H∞滤波器来解决自治水下机器人(AUV)航向控制系统中部分难以测量状态变量的估计问题,并将其应用在AUV的航向控制系统中.建立了自治水下机器人在体坐标系下水平面运动的运动方程,并在特定的工作点对方程进行了线性化处理,得到了自治水下机器人的控制设计模型.基于线性矩阵不等式(LMI)方法对AUV航向控制系统设计了一个鲁棒H∞滤波器,并对该滤波器应用于AUV航向控制系统进行了仿真试验....
以前视图像声纳作为环境感知系统,进行了智能水下机器人的局部路径规划.以串口接收图像声纳探测数据,建立环境数学模型.以数学形态学的方法去除环境数据噪声,以dt值传递法搜索最佳路径.海试实验验证了算法的可靠性.

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