一种不确定时变时滞的欠驱动UUV深度自适应全局滑模控制方法

    公开(公告)号:CN106444796A

    公开(公告)日:2017-02-22

    申请号:CN201610877456.5

    申请日:2016-10-08

    CPC classification number: G05D1/0692

    Abstract: 本发明提供的是一种不确定时变时滞的欠驱动UUV深度自适应全局滑模控制方法。步骤一:UUV通过自身传感器获取当前状态信息同时接收深度指令;步骤二:通过以上信息以及外界环境干扰信息建立的UUV时变时滞模型和全局滑模面;步骤三:基于UUV的时变时滞模型及设计的滑模面,设计自适应全局滑模控制率,实现UUV深度控制。本发明能够保证UUV在不确定时变时滞及外界环境干扰下的精确深度控制。

    一种基于密封舱密封性检测的水下无人航行器主动保护方法

    公开(公告)号:CN106394839A

    公开(公告)日:2017-02-15

    申请号:CN201610352532.0

    申请日:2016-05-25

    CPC classification number: B63G8/24 G01M3/32

    Abstract: 本发明属于水下无人航行器安全保护领域,涉及一种基于密封舱密封性检测的水下无人航行器主动保护方法。在密封舱密封工作完成后,实时采集温度传感器和压强传感器的数据,经过补偿和校正后得到气体的温度和压强,由理想气体状态方程得到理想气体体积的变化量ΔV,如果ΔV大于给定的阈值Vset,则发出报警信号,抛载装置上电。本发明具有很高的可靠性,避免了目前常用的以湿敏电阻为传感器的检测装置受潮,发生虚报的情况;对温度传感器进行自适应补偿,避免了因温度传感器的温度滞后性带来的损失;附有抛载装置,在密封性出现异常时,能够主动抛出压载,迅速上浮,应对速度快,最大程度上保护了密封舱内的设备,保证了水下无人航行器的安全。

    基于UUV的侧扫声纳图像辅助判读方法

    公开(公告)号:CN105869193A

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201610200682.X

    申请日:2016-03-31

    Abstract: 基于UUV的侧扫声纳图像辅助判读方法,涉及基于UUV的侧扫声纳图像辅助判读技术。本发明是为了解决现有方法判断错误率高的问题。本发明首先根据UUV记录的航速信息、航向信息、横摇信息及它们对应的经纬度信息,将各信息按两采样点之间的距离分成不同的区域块。然后将航速信息、航向信息和横摇信息量化为不同的色彩级,并将相应的颜色填充至相应的区域块中,形成不同颜色深度的色彩图像;最后将原始侧扫声纳图像进行分割,并将上述色彩图像处理后插入到分割后的侧扫声纳图像当中,实现航速图、航向图、横摇图与侧扫声纳图的融合,达到辅助判读的目的。

    一种UUV对圆形障碍物几何绕行的二维航路规划方法

    公开(公告)号:CN105843234A

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201610312415.1

    申请日:2016-05-12

    CPC classification number: G05D1/0692

    Abstract: 本发明提供的是一种UUV对圆形障碍物几何绕行的二维航路规划方法。一:从使命文本读取航路起点Ob、航路终点Oe和各圆形障碍物的参数;二:对各圆形障碍物进行膨胀处理,计算膨胀后的各圆形障碍物的参数;三:建立绕行点集合S,令规划当前点Oc为起点Ob,并放入绕行点集合S中;四:如果规划当前点Oc是航路终点Oe,或者规划当前点Oc和航路终点Oe可视,转步骤六,否则执行步骤五;五:对距规划当前点Oc最近的圆形障碍物进行几何绕行,得到绕行点并放入绕行点集合S中,更新规划当前点Oc,转步骤四;六:将航路终点Oe放入绕行点集合S中,规划结束。本发明通过简单的几何原理实现对圆形障碍物的绕行,可以使UUV在复杂多圆形障碍环境中快速、高效的获得一条安全无碰的二维航路。

    一种改进的全卷积神经网络的侧扫声纳图像特征提取方法

    公开(公告)号:CN110827238B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN201910932903.6

    申请日:2019-09-29

    Abstract: 本发明提供一种改进的全卷积神经网络的侧扫声纳图像特征提取方法,数据集的获取,并将数据集分为训练集和测试集,对数据集的目标区域进行标注;以VGG16网络为基础网络,搭建全卷积网络模型,并改进FCN模型的跳层结构;训练改进的全卷积网络模型,即训练FCNB模型;用训练好的网络对测试集的数据进行特征提取;定性评价特征提取结果,对比分析改进后与改进前的网络的特征提取结果。本发明保留了更多的细节信息,克服了传统方法抗散斑能力差、效率低、速度慢以及准确率低的缺点;有利于方法的泛化使用;特征提取效果得到了明显提升,该方法收敛性更好,稳定性更高。

    有向切换拓扑下多AUV编队队形一致性控制方法

    公开(公告)号:CN113433955B

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202110780170.6

    申请日:2021-07-09

    Abstract: 有向切换拓扑下多AUV编队队形一致性控制方法,它属于多自主式水下航行器的协调控制技术领域。本发明解决了在随机切换拓扑和编队队形变换时,现有控制方法的鲁棒性和稳定性差的问题。本发明在有向切换拓扑和变换编队队形情况下,通过反馈线性化方法将AUV运动学模型和动力学模型转化为二阶积分器形式,并在控制算法中加入水下航行器之间的相对位置信息和速度阻尼器,形成编队队形控制律。多AUV编队收敛速度提高,可以形成稳定的编队队形的速度更快,在切换拓扑和队形变换的情况下,控制器可以保持很好的稳定性和鲁棒性,多AUV系统可以收敛到期望位置。本发明可以应用于对多自主式水下航行器的协调控制。

    一种机动浮标在随机海浪干扰下的自守卫控制方法

    公开(公告)号:CN109870914B

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN201910194198.4

    申请日:2019-03-14

    Abstract: 本发明属于海洋浮标领域,具体涉及一种机动浮标在随机海浪干扰下的自守卫控制方法。包括机动浮标自守卫航行时的海浪方向估计、考虑波浪增阻问题的能量最优航路规划。海浪方向估计是在线实时预测机动浮标在自守卫区域内的浪向角,进而得到机动浮标自守卫航行时与海浪的遭遇角;在机动浮标自守卫区域内设置虚拟节点,采用A*算法对机动浮标进行能量最优航路规划;根据机动浮标所受到的波浪增阻与遭遇角之间的函数关系,将机动浮标在规划的航路上航行时的能量损耗作为目标函数,使得机动浮标在规划的航路上航行时的能量损耗最低。本发明可以有效地降低机动浮标在波浪增阻干扰下自守卫航行时的能量损耗,提高机动浮标的航行效率,应用前景广泛。

    一种基于电机推进模型的航位推算方法

    公开(公告)号:CN110597273A

    公开(公告)日:2019-12-20

    申请号:CN201910614261.5

    申请日:2019-07-09

    Abstract: 本发明涉及一种定位导航方法,更具体地说,它提供了一种基于电机推进模型辅助的航位推算方法。本方法通过收集GPS、DVL、ADCP及姿态传感器数据,利用电机推进模型建立转速与AUV相对海水的航速的模型,并基于模糊支持向量机训练改善模型精度,当DVL数据失效时,依靠电机转速及电机推进模型推算AUV速度,辅助AUV继续进行航位推算导航,提高了AUV的环境适应能力及导航的鲁棒性。

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