本文選題：自主水下航行器 + 回塢�。� 參考：《浙江大學》2016年碩士論文

【摘要】：近年來,自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,簡稱AUV)在海洋工程領域發(fā)揮了越來越重要的作用。一方面,日益復雜的應用場景對AUV續(xù)航能力和自主性的要求不斷提高；另一方面,由于受自身攜帶能源和水下通信速率的限制,目前的大多數(shù)AUV水下工作的時間仍然較短,仍然需要頻繁地布放和回收。水下回塢能夠讓AUV補充能源、上傳數(shù)據(jù)并接受新的任務,正是解決這一矛盾的有效方案。本文基于實驗室研制的小型AUV平臺,開展了回塢過程的導航技術、路徑規(guī)劃、導航系統(tǒng)實現(xiàn)等工作,主要研究工作有：根據(jù)AUV回塢運動過程建立了三維導航模型,提出了改進的容積卡爾曼濾波(Modified Cubature Kalman Filter,簡稱MCKF)算法,大幅減少了濾波的計算量。針對超短基線(Ultra Short Baseline,簡稱USBL)輔助AUV回塢導航場景下存在的測量值延遲問題,分析對比了多種的延遲測量值濾波算法。同時,為避免測量野值(Outlier)對導航精度的影響,將MCKF和基于殘差的野值檢測方法和相結(jié)合,提出了抗野值MCKF濾波算法,進一步提高了濾波性能和穩(wěn)定性。針對欠驅(qū)動AUV的運動特性,研究了基于Dubins路徑的回塢路徑規(guī)劃算法�？紤]到水底地形復雜,可能存在一些危險區(qū)域,提出了一種已知地形信息情況下基于圖論的二維回塢路徑規(guī)劃算法,能夠在多項式時間復雜度內(nèi)得出最優(yōu)Dubins路徑。在此基礎上,給出了一種適用于三維回塢場景的次優(yōu)方案。在算法研究的基礎上,基于小型AUV平臺和MOOS (Mission Oriented Operating Suite,簡稱MOOS)開源軟件,實現(xiàn)了整套回塢通信和導航系統(tǒng)。針對MOOS框架通信機制存在的不足,提出了基于Push模型的改進方案。并在MOOS框架下,實現(xiàn)了基于MCKF算法的導航程序,通過仿真和水池試驗初步驗證了其在實際應用中的可行性。
[Abstract]:In recent years, autonomous Underwater vehicle (AUV) plays an increasingly important role in the field of marine engineering. On the one hand, the increasingly complex application scenarios require the ability and autonomy of AUV to continue, on the other hand, due to the limitation of its own energy and underwater communication rate, most of the current AUV work under water is still relatively short time. There is still a need for frequent placement and recycling. Underwater redocking allows AUV to replenish energy, upload data and accept new tasks, which is an effective solution to this contradiction. Based on the small-scale AUV platform developed by the laboratory, the navigation technology, path planning and navigation system realization of the redocking process are carried out in this paper. The main research work is as follows: according to the AUV redocking process, a three-dimensional navigation model is established. An improved volumetric Cubature Kalman filter (MCKF) algorithm is proposed, which greatly reduces the computational complexity of the filter. Aiming at the problem of measurement delay in ultrashort base-line Ultra Short baseline (USBL-assisted AUV redocking) navigation scene, this paper analyzes and compares various filtering algorithms for delay measurement values. At the same time, in order to avoid the influence of outliers on navigation accuracy, an anti-outliers MCKF filtering algorithm is proposed by combining MCKF with outliers based on residuals, which further improves the filtering performance and stability. According to the motion characteristics of underactuated AUV, the redocking path planning algorithm based on Dubins path is studied. Considering the complexity of underwater terrain and the possibility of some dangerous regions, a graph theory-based two-dimensional redocking path planning algorithm based on graph theory is proposed, which can obtain the optimal Dubins path in polynomial time complexity. On this basis, a suboptimal scheme for 3D redocking scene is presented. On the basis of the algorithm research, the whole redocking communication and navigation system is realized based on the small AUV platform and the open source software of MOOS Mission Oriented Operating Suite. Aiming at the deficiency of MOOS framework communication mechanism, an improved scheme based on Push model is proposed. The navigation program based on MCKF algorithm is implemented under the framework of MOOS, and its feasibility in practical application is preliminarily verified by simulation and pool test.
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN96

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