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基于神经网络补偿的滑模控制在AUV运动中的应用被引量：1: 2011年; 由于自主水下机器人水动力模型参数的不确定性及其强非线性,提出神经网络动态滑模面控制法。将系统分为确定与不确定部分,通过滑模控制实现对系统确定部分的控制,通过神经网络所具有的自适应调节能力实现对未知干扰与不确定部分进行补偿控制,提高系统的强鲁棒性。通过Lyapunov法验证了控制算法的收敛性;通过MATLAB仿真平台和半物理仿真平台,验证了算法的鲁棒性和抗干扰性。; 周焕银刘开周封锡盛; 关键词：自主水下机器人神经网络滑模控制半物理仿真

基于权值范围设置的多模型稳定切换控制研究被引量：4: 2012年; 针对线性加权多模型切换过程中权值难以确定问题,提出了具有Lyapunov函数的多模型稳定切换的充分条件,依据该充分条件可以确定加权多模型的权值范围和快速获取加权因子的取值,实现多模型的平滑切换.所提出的充分条件克服了多模型子系统必须稳定的苛刻条件,通过对自主水下机器人多运动模型切换过程的仿真实验表明,依据权值范围所给定的加权因子能够保证加权多模型切换过程中的渐近稳定性.; 周焕银刘开周封锡盛; 关键词：加权因子平滑切换 LYAPUNOV函数自主水下机器人

基于视觉的水雷目标识别方法研究被引量：2: 2012年; 水下目标识别一直是目标识别领域的研究热点,为此,以水雷目标识别为需求背景提出了一种基于视觉的水雷目标识别方法。该方法从水雷目标形状的本质特征出发,根据几何矩的物理意义,结合区域特征和边界特征构造了三个适合于水雷目标形状描述子,采用阈值判决的方法,实现水雷目标的识别。实验结果表明,该方法比基于不变矩的方法识别率更高,具有较好的稳定性,尤其适用于水下特定形状的目标识别和目标受到部分遮挡的情况。其中水下图像处理和特征的定义方法对水下目标识别具有指导和借鉴意义。; 苗锡奎朱枫许以军吴清潇郝颖明任申真; 关键词：水下机器人水下图像不变矩视觉

基于在线自优化PID算法的USV系统航向控制被引量：15: 2013年; 为了提高USV(水面机器人)系统在不同海况下的鲁棒性、解决USV系统耦合项纵向速度对航向的影响,提出在线自优化PID控制算法.此控制算法以状态误差与系统纵向速度为自变量,构建各控制参数的在线调整函数.利用李亚普诺夫函数法验证了所构建控制算法的稳定性.不同海况下的USV系统自主航向试验表明,在线自优化PID控制参数能够根据USV系统纵向速度与航向误差在线优化,在不同海况下具有较强的抗干扰能力与鲁棒性,且航向超调量降低到1.5%以下,无静态误差.; 胡志强周焕银林扬刘铁军; 关键词：航向控制 PID控制

仅方位角系统UUV轨迹优化方法研究: 2014年; 在主从式UUVs(Unmanned Underwater Vehicles)系统中,从UUV仅携带被动传感器测得杂波环境下的主UUV方位角信息,通过自主优化其运动轨迹以达到尽快实现与主UUV汇合的目的。分析对比不同的观测载体机动轨迹对仅方位角系统TMA(Target Motion Analysis)精度的影响后,充分考虑到本课题从UUV速度小于主UUV速度这一特殊情况,提出了一种适用于工程应用的基于动态距离最短的轨迹优化方法并且借鉴其它载体航路跟踪模式设计从UUV跟踪轨迹的整体过程,使用扩展卡尔曼滤波算法进行主UUV运动要素估计,采取边估计边优化的方法实时更新从UUV运动状态。仿真实验中与基于方位角变化率最大轨迹优化方法及基于最小化均方误差阵的迹的轨迹优化方法进行对比,结果表明该方法能够实现主从UUVs的汇合,验证了该方法的合理性。; 王艳艳刘开周陈华雷; 关键词：TMA

基于混合能量模型水平集的合成孔径声纳图像分割方法被引量：1: 2011年; 本文讨论了合成孔径声纳图像分割问题。首先介绍了Chan-Vese模型水平集方法,针对该模型存在的边界定位和重复初始化等问题,提出了一种改进的水平集方法。该方法的能量模型由区域信息项、边界信息项和距离约束函数构成的内部能量项三部分混合形成,既兼顾了全局优化特性和局部定位精度,又避免了水平集函数重复初始化,提高了运算效率。实验结果表明,该模型对于噪声干扰严重、边缘模糊的合成孔径声纳图像分割效果良好。; 邢玉秀刘纪元; 关键词：合成孔径声纳图像分割水平集

基于VxBus的高速数据采集卡驱动程序开发被引量：1: 2012年; 介绍了嵌入式操作系统VxWorks 6最新设备驱动模式VxBus的原理,分析了在该驱动模式下数据采集卡ADT650的驱动程序开发过程,ADT650数据采集卡是基于PC104总线的扩展板。通过PC104总线可将其与PC104嵌入式系统构成一个高性能的数据采集与控制系统,适用于结构紧凑,高可靠地嵌入式应用。设计并实现了数字量、模拟量信号采集的驱动程序和应用编程接口。在VxWorks嵌入式系统下实现了ADT650高速数据采集卡的驱动程序,对系统的扩展应用带来了极大方便。; 任申真谭亮李一平封锡盛; 关键词：VXWORKS 数据采集卡 PC104 应用编程接口

基于神经网络的自主水下机器人动态反馈控制被引量：13: 2011年; 针对自主水下机器人数学模型的强非线性及所受海流干扰无法确定等特点,设计了基于神经网络补偿器的动态反馈控制算法。通过对自主水下机器人系统数学模型研究,将系统分解为近似线性部分与非线性不确定部分。通过动态反馈控制实现对分解出的近似线性部分进行初步控制,利用神经网络所具有的自适应控制实现对不确定模型与干扰项进行补偿控制,提高自主水下机器人运动控制的鲁棒性。通过Lyapunov稳定判据证明了此控制算法的收敛性,通过Matlab数字仿真平台验证了此算法的抗干扰能力,在自主水下机器人半物理仿真平台上分别采用所提出的控制算法与PID控制算法对自主水下机器人系统定深运动进行了控制。研究结果表明所提出的算法具有更好的动态性能与强鲁棒性。; 周焕银刘开周封锡盛; 关键词：自主水下机器人神经网络补偿器动态反馈控制半物理仿真

AUV纯方位目标跟踪轨迹优化方法被引量：12: 2014年; 为了进一步提高自主水下机器人(AUV)纯方位目标跟踪能力,从AUV轨迹优化方面进行了研究.采用基于距离的分段轨迹优化方法:在跟踪目标的初始阶段以定位的位置误差GDOP(geometrical dilution of precision)作为优化对象,以期在定位跟踪的各个时刻能得到最优的定位精度;针对目标运动要素(位置、速度、航向等)估计趋于收敛的情况,提出了一种基于短期预测的轨迹优化方法,AUV根据物理条件限制预测双方短期状态,计算能够反映跟踪态势特征的收益函数,根据收益函数对自身某状态进行评估,估算出自身各个预测状态的综合收益后,选出综合收益最大的那个状态作为短期目标,执行能到达该状态的行为.目标运动要素估计中使用扩展卡尔曼滤波(EKF).最后,将该轨迹优化方法与基于GDOP的轨迹优化进行仿真对比,结果表明该方法能够实现AUV与目标较快汇合.; 王艳艳刘开周封锡盛; 关键词：自主水下机器人纯方位跟踪收益函数扩展卡尔曼滤波

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中国科学院知识创新工程重要方向项目(YYYJ-0917)

文献类型

领域

主题

机构

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