无人水面艇自主导航技术

作为无人水面艇的关键技术之一,自主导航技术决定着无人水面艇自主航行能力的高低。结合无人水面艇在实际航行和作业过程中自主导航所面临的问题,对无人水面艇组合导航及完好性监测技术、协同导航技术、路径规划技术和环境感知技术目前的现状、不足和发展趋势进行了总结和分析。为了更加精确、可靠地进行安全导航定位,即插即用全源导航是无人水面艇可采用的一种导航方式,并在此基础上开展了组合导航完好性监测工作。多目标规划综合最优及基于分层策略的自适应路径规划方法是解决动态时变环境下路径规划问题的有效途径。深度学习、数据挖掘、信息融合等人工智能技术将在提高环境感知信息的本质特征表述、充分挖掘多元异构数据间的有效信息,以及构建信息全面、立体、可靠的三维环境模型方面发挥主导性作用。     

无人艇航行规则及运动学约束下的改进RRT轨迹规划方法

现有的RRT算法没有考虑无人艇的运动特性,难以解决无人艇轨迹规划问题,也没有基于无人艇航行规则来考虑无人艇的动态避碰。针对上述问题,在无人艇航行规则及运动学约束下,提出了改进的双层RRT动态轨迹规划方法。在第一层框架中,改进了探索点及步长选择策略,并结合国际海上避碰规则公约与最短会遇时间建立最优位置窗口来构造四向扩展随机树,从而可以在考虑海事规则的前提下快速搜索出联通路径。在第二层框架中,考虑到无人艇的运动学约束,将上一层的联通路径点作为分段启发点,然后结合速度运动模型来限制无人艇的拐角与转弯半径,并基于速度运动模型得到的弧长计算出每一个节点的代价值,最终在动态障碍物环境中得到一条可行平滑轨迹。仿真与实船实验均验证了该改进算法的有效性,实验表明该改进算法可以有效地解决传统RRT算法离障碍物过近、路径不平滑、不符合无人艇运动学与无人艇航行规则等问题。其中,轨迹转折数目为0,与障碍物最近距离是传统RRT算法的两倍以上,最大转折角度指标远好于传统RRT算法。     

基于辅助变量最小二乘的无人艇模型辨识方法

无人艇模型是无人艇运动控制研究领域的核心,模型的精确性对控制算法的设计及验证有很大的影响.为了解决有色噪声对无人艇模型参数辨识时的干扰问题,提出了一种辅助变量最小二乘算法对无人艇模型参数进行辨识.对离散KT方程加入噪声,得到无人艇时间序列分析模型,根据Tally原理引入辅助变量对最小二乘算法进行完善并辨识模型参数.所做...