區(qū)域全覆蓋控制技術(shù)廣泛應(yīng)用于海洋領(lǐng)域中資源勘測、信息收集和智能清潔等方面,是水面無人船控制技術(shù)的重要組成部分。在實際應(yīng)用中海洋環(huán)境錯綜復(fù)雜,該控制技術(shù)可以使無人船在保證航行安全的前提下盡可能提高區(qū)域覆蓋率,降低路徑重復(fù)率。本文以水面無人船區(qū)域全覆蓋控制系統(tǒng)為研究對象,對無人船在實際海域背景下路徑規(guī)劃與路徑跟蹤控制技術(shù)進行研究。針對課題特性,本文將該系統(tǒng)具體分為建立海域信息環(huán)境模型、全域覆蓋路徑規(guī)劃和精確路徑跟蹤控制技術(shù)三個核心環(huán)節(jié)進行深入的分析和研究,本文的主要工作如下:1、面向?qū)嶋H海域應(yīng)用背景,構(gòu)建柵格海圖。本文使用柵格法將任務(wù)區(qū)域劃分為一個個子區(qū)域,然后根據(jù)航拍圖來確定每個柵格的環(huán)境信息,對障礙物進行一系列膨脹處理,最終將任務(wù)海域劃分為可航行區(qū)域和障礙物區(qū)域,完成對任務(wù)海域的模型構(gòu)建。2、根據(jù)區(qū)域全覆蓋路徑規(guī)劃任務(wù)特性,在原始生物激勵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BINN)算法基礎(chǔ)上設(shè)計改進型生物激勵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃算、法。本文通過提出新的最優(yōu)點決策公式并重新定義生物激勵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,有效解決原始BINN算法存在的因兩個方向上的活性值相同導(dǎo)致決策困難及因活性值較低導(dǎo)致區(qū)域無法覆蓋這兩個問題,可達100...

【文章頁數(shù)】：86 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．２以色列的幾種典型軍用無人艇??Ｆｉｇ．?１．２?Ｓｅｖｅｒａｌ?ｔｙｐｉｃａｌ?ｍｉｌｉｔａｒｙ?ＵＳＶｓ?ｉｎ?Ｉｓｒａｅｌ??

?無人船區(qū)域全覆蓋路徑規(guī)劃與跟蹤技術(shù)的研究???Ｘ級水面無人艇長度為３?ｍ或更小，有效載荷有限，耐波性差，通常在低海況下使??用，續(xù)航時間只有幾個小時，為美軍發(fā)展的第一代無人艇，主要執(zhí)行支援特種部隊作戰(zhàn)??和海上封鎖任務(wù)，其主要代表是“海上貓頭鷹”號無人水面艇。通氣管級水面無人艇....

圖２．１柵格海圖??Ｆｉｇ．?２．１?Ｇｒｉｄ?ｍａｐ??２．２無人船數(shù)型?Ｉ??

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???（３）考慮所設(shè)計路徑規(guī)劃算法的復(fù)雜程度；??（４）考慮船載計算機的運算能力及信息處理速度等。??鑒于本文選取文獻［５７］中的ＣｙｂｅｒＳｈｉｐ?ＩＩ水面無人船作為驗證平臺，其尺寸（長ｘ寬）??為１．２５５ｘ〇．２９ｍ。綜合考慮上述各種因素，本文將柵....

圖２．２坐標系示意圖??Ｆｉｇ．?２．２?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ?ｆｒａｍｅｓ??

Ｉ?＊???無人船區(qū)域全覆蓋路徑規(guī)劃與跟蹤技術(shù)的研究???２．?２．１無人船空間運動坐標系及相關(guān)參數(shù)說明??本文參考ＷＧＳ８４描述和造船與輪機工程學(xué)會術(shù)語公報的體系等相關(guān)文獻資料，各坐??標軸方向按照右手系定義建立北東坐標系和船體坐標系，如圖２．２所示。??圖２．２坐標系示意圖?....

圖２．３無人船直線航行的仿真結(jié)果圖??Ｆｉ．?２．３?Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔ?ｄｉａｒａｍ?ｏｆ?ＵＳＶ＇ｓ?ｓｔｒａｉｈｔ－ｌｉｎｅ?ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ??

?大連海事大學(xué)碩士學(xué)位論文???０?１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１００??ｔ／ｊｆ??１?－??Ｓ?°????０?１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１００??ｔ／ｓ??１?－??＇■ｓ??ｉ?０???ｕ??？?ｌ?Ｉ?Ｉ?＞?Ｉ?？?....

本文編號：4017048