發(fā)布時(shí)間：2022-09-30 12:05

　　地球上海洋面積龐大,而且海洋中存在大量的資源,所以人們對(duì)海洋研究的熱情日漸高漲。自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）作為探索海洋的重要手段,在軍事上和民用上都有著廣泛的應(yīng)用。近年來(lái),隨著學(xué)者們對(duì)多機(jī)器人系統(tǒng)的研究,多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位技術(shù)也得到了重點(diǎn)關(guān)注。多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位技術(shù)就是使用少數(shù)配有高精度導(dǎo)航設(shè)備的主AUV來(lái)提高僅配有低精度導(dǎo)航設(shè)備、低成本從AUV的定位精度。本文研究的是基于距離信息的多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位技術(shù),主要做了以下幾方面的工作:首先,本文論述了 AUV在水下航行時(shí)幾種常用的導(dǎo)航方法,對(duì)多AUV協(xié)同導(dǎo)航的相關(guān)基礎(chǔ)與模型進(jìn)行了介紹,其中包括AUV在航行時(shí)常用的傳感器、坐標(biāo)系、參數(shù)定義和多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位的水下通信測(cè)距技術(shù)及其運(yùn)動(dòng)學(xué)模型。其次,針對(duì)單領(lǐng)航者的多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位算法,引進(jìn)移動(dòng)矢徑方法,建立數(shù)學(xué)模型,并利用基于Lie導(dǎo)數(shù)的非線性系統(tǒng)觀測(cè)性秩判據(jù)法對(duì)該系統(tǒng)的可觀測(cè)性做出了分析和討論。然后,對(duì)不同的采樣周期和領(lǐng)航者與跟隨者之間的路徑復(fù)雜度對(duì)定位結(jié)果的影響做出了討論,針對(duì)在航行過(guò)程中有洋流干擾的情況,重新建立數(shù)學(xué)模... 

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外AUV研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外AUV的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)AUV的研究現(xiàn)狀
    1.3 水下AUV導(dǎo)航定位方法
        1.3.1 航位推算
        1.3.2 慣性導(dǎo)航
        1.3.3 水聲導(dǎo)航
        1.3.4 地球物理導(dǎo)航
        1.3.5 仿生學(xué)導(dǎo)航
        1.3.6 組合導(dǎo)航
        1.3.7 協(xié)同導(dǎo)航
    1.4 多AUV協(xié)同導(dǎo)航應(yīng)用的研究現(xiàn)狀
    1.5 多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位算法的研究現(xiàn)狀
    1.6 本文主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排
    1.7 本章小結(jié)
第2章 多AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)的相關(guān)基礎(chǔ)與數(shù)學(xué)模型
    2.1 多AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)中的導(dǎo)航傳感器
    2.2 AUV參數(shù)定義及導(dǎo)航系統(tǒng)常用坐標(biāo)系
        2.2.1 AUV參數(shù)定義
        2.2.2 導(dǎo)航系統(tǒng)常用坐標(biāo)系
    2.3 坐標(biāo)變換
        2.3.1 線速度轉(zhuǎn)換
        2.3.2 角速度轉(zhuǎn)換
    2.4 水聲通信協(xié)同定位方法
    2.5 AUV運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
        2.5.1 AUV三維空間運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
        2.5.2 AUV二維空間運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
    2.6 本章小結(jié)
第3章 單領(lǐng)航者的多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位算法
    3.1 單領(lǐng)航者協(xié)同導(dǎo)航定位原理
    3.2 基于移動(dòng)矢徑的單領(lǐng)航者多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位原理
    3.3 單領(lǐng)航者的多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位系統(tǒng)可觀測(cè)性
        3.3.1 非線性系統(tǒng)的觀測(cè)性分析
        3.3.2 協(xié)同導(dǎo)航定位系統(tǒng)觀測(cè)性矩陣
        3.3.3 輸入對(duì)系統(tǒng)可觀測(cè)性的影響
    3.4 有洋流干擾的單領(lǐng)航者的多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位研究
    3.5 仿真分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 多領(lǐng)航者的多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位算法
    4.1 基于多領(lǐng)航者AUV的協(xié)同導(dǎo)航定位原理
    4.2 基于EKF的多領(lǐng)航者AUV協(xié)同導(dǎo)航定位算法
    4.3 基于UKF的多領(lǐng)航者AUV協(xié)同導(dǎo)航定位算法
        4.3.1 UT變換
        4.3.2 無(wú)跡卡爾曼濾波算法的實(shí)現(xiàn)
    4.4 基于CKF的多領(lǐng)航者AUV協(xié)同導(dǎo)航定位算法
        4.4.1 容積卡爾曼濾波的相關(guān)規(guī)則
        4.4.2 容積卡爾曼濾波的實(shí)現(xiàn)
    4.5 EKF、UKF、CKF三種濾波算法比較
        4.5.1 濾波精度比較分析
        4.5.2 復(fù)雜度比較分析
    4.6 Sage-Husa自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波
    4.7 仿真分析
    4.8 本章小結(jié)
第5章 基于因子圖的多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位研究
    5.1 因子圖表示方法
    5.2 和積算法
    5.3 基于因子圖的多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位研究
        5.3.1 算法描述
        5.3.2 算法推導(dǎo)
    5.4 仿真分析
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于多源信息融合的多AUV協(xié)同導(dǎo)航方法研究[D]. 黨媛芳.哈爾濱工程大學(xué) 2017
[3]多AUV協(xié)同導(dǎo)航定位算法研究與性能分析[D]. 袁華潤(rùn).哈爾濱工程大學(xué) 2015
[4]基于多元信息融合的AUV慣性導(dǎo)航系統(tǒng)方法研究[D]. 于聰.中國(guó)海洋大學(xué) 2012



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