一种基于高斯过程回归的AUV自适应采样方法

针对区域海洋特征环境快速观测的需求,提出了一种基于高斯过程回归的小型自主水下机器人(AUV)自适应采样方法.首先,通过比较高斯过程回归(GPR)中使用不同的回归推理方法的估计准确度和计算效率,确定AUV的合适采样间隔时间;在此基础上,根据AUV实时观测的数据进行GPR分析,预测未观测区域环境数据,并通过计算预测区域梯度极值和预测不确定度引导AUV进行在线路径规划;最后使用该方法,对具有不同特征分布的区域环境观测过程进行仿真.结果显示,本方法与常规方法相比,能够更高效地获得观测区域的低误差特征分布估计,更快地获得观测区域热点区特征,更好地适应观测区域特征分布不同的情况.     

基于神经网络补偿的滑模控制在AUV运动中的应用*

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。     

从有缆遥控水下机器人到自治水下机器人

文章给出了水下机器人的定义,依据定义进行了分类,简要回顾了败类 重要水下机器人的进展,指出了无人无缆自治水下机器人（AUVs)是当今水下机器人研究与开发的热点,介绍了最近20年沈阳自动化研究所与国内外有关单位合作,在水下机器人领域从无人有缆遥控水下机器人（ROVs)到AUVs的研究开发工作,它从一个侧面反映了我国在这一领域的进展情况。     

基于权值范围设置的多模型稳定切换控制研究

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.     

“探索者”号自治式无缆水下机器人控制软件体系结构

本文详细介绍了我们为“探索者”号自治式无缆水下机器人（以下简称ＡＵＶ）设计的控制软件体系结构。该体系结构可分为使命控制，运动监控与设备操作，实时调度和实时处理四个不同的控制层次及一个全局数据区五部分。     

远程自治水下机器人三维实时避障方法研究

海洋环境通常是不确定、非结构化和未知的，而远程AUV（LAUV）的避障声纳对环境感知有一定的局限，因此很难建立起精确、完整和统一的三维环境模型．LAUV实时避障是一个实时性很强的动态过程，它不但与环境有关，而且还与LAUV的运动学约束、动力学特性和操纵性有关．针对上述问题本文提出了一种基于复合控制的三维实时模糊避障方法．     

介绍三种感应同步器角度编码方法

园盘式感应同步器是一种高精度的角度传感器,目前国外采用感应同步器构成的角度编码器,其精度可达22位至25位,即±0.15角秒至±0.038角秒。由于感应同步器具有精度高、可靠、寿命长、制造方便、维护简单等一系列优点,因此它在工业、国防和科研上得到越来越多的应用。     

基于模糊推理水下作业系统运动控制研究

水下作业系统是运动学冗余系统.本文将模糊推理方法融入基于任务优先运动学控制算法,对系统载体与机械手进行协调运动分配,同时对系统多个任务进行优化.通过带有3自由度水下机械手的水下作业系统进行算例仿真研究,说明运动控制算法的有效性,     

基于卡尔曼滤波预测的无偏量测转换方法

针对在目标跟踪系统中通常使用量测转换方法将球面坐标系下的量测量转换到笛卡尔坐标系下,传统量测转换方法在互距离测量误差增大时跟踪性能有所下降的问题,提出一种基于卡尔曼滤波预测的无偏量测转换方法。采用无偏量测转换方法变换量测量,基于卡尔曼滤波预测值,结合无迹变换算法估计转换量测方差。仿真结果表明,所提出的转换量测卡尔曼滤波算法较现有方法具有更高的跟踪精度和可信度。