近年來,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicles,簡稱AUV)因其使用靈活、成本低、可靠性好等優(yōu)點,在海洋工程領(lǐng)域中起著越來越重要的作用,且正朝著多AUV協(xié)作的方向發(fā)展。而具備可靠的、高精度的協(xié)同導(dǎo)航技術(shù),則是實現(xiàn)多AUV協(xié)作的首要前提,其中主從式協(xié)同導(dǎo)航方法因其成本低、可靠性高、應(yīng)用靈活等優(yōu)點成為研究的主要方向,而利用測距信息融合主AUV的信息則是較為直接和有效的方式。本文開展了 AUV協(xié)同導(dǎo)航算法、基于測距的主從式AUV協(xié)同導(dǎo)航仿真及實驗等工作,主要的研究工作有:根據(jù)主從式AUV協(xié)同導(dǎo)航過程建立了導(dǎo)航的二維和三維模型、方程,在單主AUV領(lǐng)航的條件下仿真對比了幾種非線性貝葉斯濾波算法對導(dǎo)航精度的影響,結(jié)果證明了協(xié)同導(dǎo)航的有效性且使用不同濾波方式效果不明顯,故后文使用EKF進行仿真;引入了最優(yōu)權(quán)重分配方法(Optimal Weight Distribution Method,簡稱OWDM),通過計算主AUV每次測量的權(quán)重,來提高導(dǎo)航算法的精度,并通過仿真驗證了該方法的有效性。根據(jù)本文提出的協(xié)同導(dǎo)航模型進行了可觀測性分析,證明了主從AUV的相對位置關(guān)系...

【文章頁數(shù)】：98 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 多AUV協(xié)作技術(shù)及發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 AUV導(dǎo)航技術(shù)及發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.3 AUV協(xié)同導(dǎo)航技術(shù)及發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第2章 AUV協(xié)同導(dǎo)航算法
    2.1 AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)模型
        2.1.1 協(xié)同導(dǎo)航坐標系及參數(shù)定義
        2.1.2 坐標轉(zhuǎn)換
        2.1.3 二維協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)模型
        2.1.4 三維協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)模型
    2.2 非線性貝葉斯濾波算法
        2.2.1 擴展卡爾曼濾波
        2.2.2 無跡卡爾曼濾波
        2.2.3 容積卡爾曼濾波
        2.2.4 三種濾波算法協(xié)同導(dǎo)航仿真對比
    2.3 最優(yōu)權(quán)重分配方法
        2.3.1 最優(yōu)權(quán)重分配方法原理介紹
        2.3.2 仿真分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于測距的主從式協(xié)同導(dǎo)航仿真分析
    3.1 協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)可觀測性分析
        3.1.1 理論基礎(chǔ)
        3.1.2 協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)可觀測性分析
    3.2 基于測距的主從式AUV協(xié)同導(dǎo)航(二維)
        3.2.1 基于測距和擴展卡爾曼濾波的協(xié)同導(dǎo)航模型(二維)
        3.2.2 單主AUV領(lǐng)航協(xié)同導(dǎo)航(二維)
        3.2.3 雙主AUV領(lǐng)航協(xié)同導(dǎo)航(二維)
    3.3 基于測距的主從式AUV協(xié)同導(dǎo)航(三維)
        3.3.1 基于測距和擴展卡爾曼濾波的協(xié)同導(dǎo)航模型(三維)
        3.3.2 單主AUV領(lǐng)航協(xié)同導(dǎo)航(三維)
        3.3.3 雙主AUV領(lǐng)航協(xié)同導(dǎo)航(三維)
        3.3.4 幾種協(xié)同導(dǎo)航算法的對比
    3.4 本章小結(jié)
第4章 AUV平臺及協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)
    4.1 AUV實驗平臺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    4.2 AUV導(dǎo)航硬件系統(tǒng)
    4.3 AUV導(dǎo)航軟件系統(tǒng)
        4.3.1 基于MOOS-IvP軟件系統(tǒng)架構(gòu)
        4.3.2 基于MOOS-IvP的程序結(jié)構(gòu)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于測距的主從式AUV協(xié)同導(dǎo)航實驗
    5.1 實驗場景的仿真
    5.2 USBL測量的校準
        5.2.1 USBL定位原理和過程
        5.2.2 USBL測量延時的補償
        5.2.3 USBL定位偏差角估計
    5.3 海試實驗結(jié)果分析對比
        5.3.1 單主AUV領(lǐng)航協(xié)同導(dǎo)航實驗
        5.3.2 雙主AUV領(lǐng)航協(xié)同導(dǎo)航實驗
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻
作者簡歷及在學(xué)期間所取得的研究成果



本文編號：3758785