現(xiàn)如今,各國對海洋開發(fā)和競爭日趨激烈,面對未知復(fù)雜的海洋環(huán)境,人們對水下目標(biāo)的搜索和定位問題一直以來不斷研究,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)作為一種靈活性高、自主能力強(qiáng)的新型水下裝備是解決水下問題的重要手段。本文針對面向完全未知的水下環(huán)境中,多AUV協(xié)同目標(biāo)搜索與定位研究展開如下:首先,針對未知環(huán)境下目標(biāo)搜索與定位的重點(diǎn)、難點(diǎn)問題進(jìn)行分析,并通過構(gòu)建環(huán)境的柵格模型、AUV運(yùn)動學(xué)模型、前視聲納模型和目標(biāo)的特征模型,詳細(xì)分析了AUV自身運(yùn)動限制、聲納中干擾噪聲和視覺閾值等限制的影響。其次,對AUV目標(biāo)定位問題進(jìn)行分析,本文利用Bayes概率估計(jì)對AUV的位置狀態(tài)信息做定位估計(jì),在多AUV系統(tǒng)中,每個(gè)目標(biāo)被多次觀測后,以最初觀測得到先驗(yàn)信息的基礎(chǔ)上,不斷補(bǔ)充目標(biāo)觀測樣本信息,得到后驗(yàn)概率估計(jì),因此可以不斷降低定位誤差,保障定位精度。目標(biāo)位置估計(jì)前還需要準(zhǔn)確知道AUV自身位置,利用優(yōu)化方法為AUV設(shè)計(jì)航路時(shí),利用卡爾曼濾波降低AUV運(yùn)動噪聲的影響,并通過仿真比較UKF與EKF,選擇估計(jì)效果較好的UKF應(yīng)用。然后,考慮到搜索方法具有時(shí)效性,本... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

藍(lán)鰭金槍魚-21型號水下無人航行器

圖 1.2 無人駕駛協(xié)同路徑規(guī)劃ausman[14]考慮一個(gè) AUV 團(tuán)隊(duì)的協(xié)作控制，利用板載感應(yīng)器來估計(jì)移動目標(biāo)的這種情況下，AUV 需要使用相對板載感應(yīng)器來估計(jì)其位置，同時(shí)進(jìn)行跟蹤目標(biāo)率定位和控制方法，考慮了個(gè)別 AUV 運(yùn)動和感應(yīng)能力，將目標(biāo)位置的未來預(yù)性降至最低。對兩種不確定性的采取的措施是廣泛評估和比較：交互信息和擴(kuò)濾波協(xié)方差的跡線。綜合考慮了傳感拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的原因，并結(jié)合高效拓?fù)淝袚Q技式時(shí)間復(fù)雜度生成局部最優(yōu)控制。仿真說明了此方法的性能并根據(jù) AUV 的有力證明其靈活性以找到合適的傳感拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和目標(biāo)的移動。Yoon[15]研究合作搜算法，由于 AUV 的能源消耗、通信范圍、帶寬以及感測的視域范圍有限，應(yīng)同搜索挑戰(zhàn)并實(shí)現(xiàn)目標(biāo)最小化的 AUV 總行程花費(fèi)時(shí)間和距離，并提出一個(gè)簡，稱為 Lane Based Search（LBS）。然后，利用一個(gè)協(xié)同會合的 X 同步（XS使得 AUV 能夠進(jìn)行協(xié)調(diào)它們的數(shù)據(jù)匯總、控制信號傳播和通過移動輔助數(shù)據(jù)AUV 故障檢測、恢復(fù)操作。又設(shè)計(jì)一個(gè)方法來計(jì)算用于檢測的 AUV 故障的超并描述剩余的 AUV 隨后執(zhí)行調(diào)查任務(wù)。利用數(shù)值分析并進(jìn)行了模擬比較 XS 合方案的性能，結(jié)果表明，XS 可以勝過其他會合計(jì)劃的總調(diào)查時(shí)間和 AUV 航

模型作為傳感器，開發(fā)出新的函數(shù)，其計(jì)算成本低，性能高。它可以應(yīng)用于具的場景，如具有復(fù)雜和非均勻目標(biāo)概率分布的多目標(biāo)搜索。eng[27]等考慮了在城市環(huán)境中使用多個(gè)固定式無人機(jī)的綜合目標(biāo)搜索，任務(wù)和每個(gè)單獨(dú)的無人機(jī)自主和分布式任務(wù)設(shè)計(jì)自主權(quán)的問題。開發(fā)了基于有限狀態(tài)FSA）模型的控制邏輯設(shè)計(jì)，集成了四種操作模式，即起飛模式，操作區(qū)域模式和跟蹤模式。還介紹了一種高效的分布式多無人機(jī)目標(biāo)搜索算法。根據(jù)城市圖和目標(biāo)探測概率圖信息，建立無人機(jī)的制導(dǎo)與控制。對于目標(biāo)跟蹤，通過使系，例如相對位置、方位、速度比和最小轉(zhuǎn)彎半徑，并開發(fā)了一種系統(tǒng)化算成固定式無人機(jī)跟蹤移動目標(biāo)的最佳在線路徑。此外，還針對一組無人機(jī)跟蹤的控制方法。最后，提出的分散算法并通過采用真實(shí)無人機(jī)模型的仿真進(jìn)行評

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)蟻群算法的UUV三維路徑規(guī)劃方法[J]. 溫志文,蔡衛(wèi)軍,楊春武.  魚雷技術(shù). 2016(02)
[2]一種改進(jìn)馬氏距離的最近鄰數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法[J]. 王曉君,裴�？�,劉紅云.  導(dǎo)航定位學(xué)報(bào). 2015(04)
[3]基于單目視覺的AUV水下定位方法[J]. 蔡迎波,李德彪.  中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(04)
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[6]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型多模型AUV組合導(dǎo)航算法[J]. 王磊,程向紅,冉昌艷,陳紅梅,胡杰.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2015(04)
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[9]AUV純方位目標(biāo)跟蹤軌跡優(yōu)化方法[J]. 王艷艷,劉開周,封錫盛.  機(jī)器人. 2014(02)
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碩士論文
[1]AUV-SLAM的特征提取與匹配算法研究[D]. 鄭艷梅.中國海洋大學(xué) 2015
[2]有限位置馬爾科夫移動目標(biāo)的最優(yōu)搜索策略研究[D]. 葉文敏.武漢理工大學(xué) 2013
[3]面向多目標(biāo)優(yōu)化的多AUVs群體協(xié)同任務(wù)分配[D]. 呂洪莉.哈爾濱工程大學(xué) 2012



本文編號：2902905