摘要:

水下探测是实施海洋任务的先决条件和技术保障,也是近年来水下无人集群研究方向的技术难点和科研热点.然而,现有的声学和光学探测系统由于易受水下环境干扰因素影响,使其难以为水下无人集群提供精确的近场感知信息,也成为制约水下无人集群发展的技术瓶颈,因此探索水下新型探测技术十分必要.文中阐述了水下无人集群探测的特点与难点,从仿生人工侧线(ALL)阵列和信号处理两方面,综述和分析了水下无人集群仿生人工侧线探测技术的国内外研究进展,指出当前研究中存在的关键问题,包括人工侧线的感知原理、布局、微工艺,以及人工智能算法的应用,讨论了解决这些关键问题的途径.

摘要:

针对水下声学感知与信息交互系统常常受到混响或多途效应干扰,而光学传感也容易受到水质浑浊等环境制约的现状,为了解决仿生机器鱼在复杂水下环境干扰下的目标精确探测问题,文中提出一种基于仿生人工侧线(ALL)的水下运动目标智能探测方法.首先,通过经验模式分解(EMD)将ALL系统接收到的原始信号分解为不同的本征模态函数(IMFs),从而将有用信号与干扰进行分离;然后,在水中放置不同频率的振动物体模拟不同鱼类,通过IMFs中的特征频率进行水下运动目标的识别;最后,将IMFs的能量值频谱信息作为支持向量机(SVMs)的输入,从而智能识别水下运动物体的方位.将这一探测方法与ALL结合并进行水池实验验证,结果表明,文中所提出的方法相比于传统的如快速傅里叶变换(FFT)和神经网络等方法具有更好的探测性能.

摘要:

针对双观测站纯方位系统在定位多个目标时, 产生的大量虚假定位点使得量测数据依据目标数量和虚假量测数量都呈平方倍数增长的问题, 文中在最近邻域法(NNF)的基础上增加了一组事件,考虑了跟踪门内不存在有效量测的情况, 改进得出修正最近邻域法(MNNF); 简化了联合概率数据互联算法(JPDA)的计算步骤, 对公共区域中的量测统一做弱加权, 提出了修正概率数据关联算法(MPDA), 并对以上方法做了仿真及比较.结果表明, 利用该2种方法在双观测站纯方位系统存在"鬼点"的情况下有较为理想的估计结果, 并且MPDA算法的效果明显优于MNNF算法, 可有效跟踪目标.

摘要:

为了对水下机动目标进行航迹跟踪,采用双观测站被动跟踪系统,解决了单观测站利用纯方位角信息进行跟踪时的不可观测问题,建立了目标状态方程和被动观测方程.将扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)与交互式多模型算法OMM)相结合,应用于被动跟踪系统中.仿真结果表明,2种算法都能适用于水下机动目标被动跟踪.随着测量误差的增大,IMM-UKF算法比IMM-EKF算法表现出了更好的稳定性和更高的跟踪精度.

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本发明公开了一种数据驱动的仿生推进水动力性能参数采集方法，采集研究对象运动图像，进行模板匹配法对采集的运动图像进行分析，建立运动模态数据库，根据第一帧运动图像数据建立研究对象的几何模型，并对建立的几何模型进行网格划分，根据运动模态数据库的数据对几何模型及网格划分进行更新和迭代，基于流体动力学方法对迭代后的几何模型进行水动力性能参数求解，从而得到研究对象的水动力性能参数值，根据实验结果精确控制仿真过程中研究对象的运动形式，克服了传统简化运动模型带来的仿真计算不准确和适用范围窄的问题；利用数据库直接驱动仿生推进的水动力性能分析，避免了简化运动模型导致理论分析与实验不符的困境。xa0xa0

摘要:

本发明公开了一种水下复合仿生探测系统及探测目标融合识别方法，包括水下激光探测模块、人工侧线感应模块以及电场探测通信模块。利用激光探测装置采集信息进行近距离高精度测距、定向及水下目标成像；利用人工侧线装置采集的水流水压信息得到航行器相对速度、所处深度，以及定位水下振源；利用电场探测通信装置进行障碍物探测和水下通信，最后使用基于深度神经网络的融合识别方法，通过三类探测系统传感单元的信息融合，以及多个航行器之间的信息交互，为通过水下航行器集群控制执行复杂任务提供保障。通过不同探测系统得到的协同信息，实现水下航行器的高精度自主探测功能，为水下航行器进行海洋集群探测提供一种新的思路和途径。

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本发明公开了一种基于CPG模型的机器鱼闭环反馈控制方法，对于每一个CPG单元用于控制一个关节驱动舵机的运动角度的机器鱼，建立基于多个CPG单元构建仿生机器鱼的CPG模型，所建立的CPG模型能够很好地表征出运动神经元的生物学特性，同时该模型不仅可以对相位差、频率和振幅分别调节实现机器鱼的节律运动控制，还具有良好的参数突变适应性；根据CPG模型构建CPG网络结构拓扑图，根据获取的CPG模型周侧障碍信息及偏航角信息作为反馈项，利用Euler法离散化所建立的CPG模型，降低模型复杂度，方便求解；改善了机器鱼的运动协调稳定性与环境自适应能力，利用该种基于CPG模型的闭环控制方法，能够提高仿生机器鱼的游动灵活性，实现机器鱼的自主游动。

摘要:

本发明公开了一种水下机器人多传感器融合数据处理方法，基于多个传感器估计水下机器人的姿态、位置和速度信息；通过融合所有传感器测量数据，能够更好地消除具有明显误差的传感器测量数据，从而使水下机器人不易受到单个传感器故障的影响，更适用于水下机器人这类非线性系统；在构建状态向量时把角度偏差和速度偏差加进了状态向量，考虑了角度偏差和速度偏差对于状态更新的影响，来精确地估计水下机器人的姿态、位置和速度信息。通过假设过程噪声由滤波结果和观测结果得到，再用差分进化算法对所得到的过程噪声方差进行最优化选择来提高滤波精度。本发明适用于水下机器人类非线性系统来精确地估计水下机器人的姿态、位置和速度信息。