現(xiàn)如今,各國對海洋開發(fā)和競爭日趨激烈,面對未知復雜的海洋環(huán)境,人們對水下目標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)同目標搜索與定位研究展開如下:首先,針對未知環(huán)境下目標搜索與定位的重點、難點問題進行分析,并通過構建環(huán)境的柵格模型、AUV運動學模型、前視聲納模型和目標的特征模型,詳細分析了AUV自身運動限制、聲納中干擾噪聲和視覺閾值等限制的影響。其次,對AUV目標定位問題進行分析,本文利用Bayes概率估計對AUV的位置狀態(tài)信息做定位估計,在多AUV系統(tǒng)中,每個目標被多次觀測后,以最初觀測得到先驗信息的基礎上,不斷補充目標觀測樣本信息,得到后驗概率估計,因此可以不斷降低定位誤差,保障定位精度。目標位置估計前還需要準確知道AUV自身位置,利用優(yōu)化方法為AUV設計航路時,利用卡爾曼濾波降低AUV運動噪聲的影響,并通過仿真比較UKF與EKF,選擇估計效果較好的UKF應用。然后,考慮到搜索方法具有時效性,本... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

藍鰭金槍魚-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 AUV 團隊的協(xié)作控制，利用板載感應器來估計移動目標的這種情況下，AUV 需要使用相對板載感應器來估計其位置，同時進行跟蹤目標率定位和控制方法，考慮了個別 AUV 運動和感應能力，將目標位置的未來預性降至最低。對兩種不確定性的采取的措施是廣泛評估和比較：交互信息和擴濾波協(xié)方差的跡線。綜合考慮了傳感拓撲結構的原因，并結合高效拓撲切換技式時間復雜度生成局部最優(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撲結構和目標的移動。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，應同搜索挑戰(zhàn)并實現(xiàn)目標最小化的 AUV 總行程花費時間和距離，并提出一個簡，稱為 Lane Based Search（LBS）。然后，利用一個協(xié)同會合的 X 同步（XS使得 AUV 能夠進行協(xié)調它們的數(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、恢復操作。又設計一個方法來計算用于檢測的 AUV 故障的超并描述剩余的 AUV 隨后執(zhí)行調查任務。利用數(shù)值分析并進行了模擬比較 XS 合方案的性能，結果表明，XS 可以勝過其他會合計劃的總調查時間和 AUV 航

模型作為傳感器，開發(fā)出新的函數(shù)，其計算成本低，性能高。它可以應用于具的場景，如具有復雜和非均勻目標概率分布的多目標搜索。eng[27]等考慮了在城市環(huán)境中使用多個固定式無人機的綜合目標搜索，任務和每個單獨的無人機自主和分布式任務設計自主權的問題。開發(fā)了基于有限狀態(tài)FSA）模型的控制邏輯設計，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目標搜索算法。根據(jù)城市圖和目標探測概率圖信息，建立無人機的制導與控制。對于目標跟蹤，通過使系，例如相對位置、方位、速度比和最小轉彎半徑，并開發(fā)了一種系統(tǒng)化算成固定式無人機跟蹤移動目標的最佳在線路徑。此外，還針對一組無人機跟蹤的控制方法。最后，提出的分散算法并通過采用真實無人機模型的仿真進行評

【參考文獻】：
期刊論文
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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 2015
[2]有限位置馬爾科夫移動目標的最優(yōu)搜索策略研究[D]. 葉文敏.武漢理工大學 2013
[3]面向多目標優(yōu)化的多AUVs群體協(xié)同任務分配[D]. 呂洪莉.哈爾濱工程大學 2012



本文編號：2902905