基于ODDD水下机器人故障诊断方法

近年来数据挖掘技术的快速发展使得利用水下机器人作业过程中积累的大量数据进行故障诊断成为可能。基于数据挖掘的故障诊断技术能够从数据中获取潜在的诊断知识。针对水下机器人推进器系统数据特征,提出一种基于聚类和距离的离群点检测方法(Outlier Detection based on DBSCAN and Distance,ODDD)。首先,对数据进行粗聚类,然后采用剪枝规则进行离群点检测,来实现故障诊断。仿真实验结果表明算法能够实现水下机器人快速有效的故障检测。     

基于RFID无阻塞扫描控制的机器人室内定位设计

针对RFID移动机器人室内定位中的标签扫描问题,提出一种基于六边形分布模式的RFID无阻塞扫描控制方案,用于机器人的室内定位系统设计和误差检测。首先,将RFID标签根据六边形模式进行分布,减小位置估计的静态误差;然后,阅读器利用固定信道分配(FCA)方法给每个标签分配ID,使阅读范围内标签ID都不相同;最后,当阅读器读取信息时,发送查询请求给范围内的标签,标签根据自身ID决定应答时隙,避免冲突。实验结果表明,相比基于树的扫描控制方案,本文方案能够降低标签/阅读器的复杂度,同时具有较小的位置估计误差和扫描延迟,可帮助机器人实现精确定位。     

基于OpenCV的水下机器人单目定位技术研究与仿真

针对水下机器人自主回收对接时的定位问题,提出了一种基于OpenCV的单目定位技术研究与仿真方法。首先确定回收装置回收侧的光源标记点信息;借助OpenCV算法库,通过对水下机器人自带摄像机的标定,得出反应摄像机固有信息的内参数;通过摄像机对回收装置光源标记点的识别,得出光源标记点在图像上的像素坐标,结合其世界坐标,得出反映回收装置在摄像机坐标系下位置和姿态关系的平移和旋转向量,进而确定水下机器人在回收装置坐标系下的位置和姿态信息。最后运用CATIA软件对摄像机拍摄模型进行建模和仿真,结果表明,本文所提方法不仅能快速地获得水下机器人的位置和姿态信息,而且定位精度高,满足水下机器人在自主回收对接时的设计要求。     

基于神经网络的水下机器人力控策略研究

水下机器人抓取物体时,物体与指尖存在力控制问题,但是由于动力学模型、被抓取物体位置和刚度的不确定性,采用传统阻抗控制方法不具有鲁棒性,因此对基于位置的神经网络阻抗控制方法进行了研究,构建了基于位置的神经网络阻抗控制器,采用三层前向反馈神经网络构建补偿器结构,基于 BP算法和Delta学习规则,得到了反向传播的更新规则;该神经网络控制系统具有很强的自适应性,可以很好地完成机器手抓取物体的任务;在水下机器人单手指上分别对软性材料(泡沫)和硬性材料(木块)施加5N恒定力进行反复的实验,结果表明,该方法具有较好的补偿和控制效果,为水下机器人的准确抓握和合理操作奠定基础。     

MC-ROV导航系统研究

针对研制的新型模态切换水下机器人(Mode-Converted ROV, MC-ROV),设计了一套以MEMS器件为主的微惯性组合导航系统,包括陀螺仪、加速度计、磁力计、深度传感器及微处理器等。系统采用互补滤波方法抑制陀螺漂移,设计卡尔曼滤波器计算姿态角。本文采用了改进的自适用卡尔曼滤波器,增大新近数据的作用,减小陈旧数据的作用,避免滤波发散,提高导航精度。水池实验表明结合互补滤波、自适应卡尔曼滤波能够获得比较精确、稳定的水下机器人导航信息。同时,基于实测数据进行的算法仿真表明改进后的渐消记忆指数加权自适应卡尔曼滤波可以在一定程度上改善导航效果。     

反向追迹法获取水下对空全景图像

在水下透过波浪对海面及空中目标成像,所获取的目标图像会发生畸变。为定量分析波浪对图像畸变的影响,建立一种理想的水下对空成像模型,得到透过波浪的全景图像。首先,在给定的成像模型下,运用主光线反向追迹法,由斯涅耳定律计算出与水下入射光线对应的水上折射光线的方向矢量,从而得到天球上目标点与成像靶面上单像素点的物像对应关系。然后,对整个成像靶面上的像素点进行遍历,形成水下对空全景图像。最后,在4种特殊的海面波浪波形下,利用MATLAB环境计算出天空圆形目标及背景的水下对空全景图像。计算结果表明:运用反向追迹法能够有效地计算出水下对空全景图像,通过调整波浪参数,可以定量分析图像的畸变程度。主光线反向追迹法适用于分析透过具有一阶可导波浪的水下对空全景图像的畸变特征,为研究更复杂波浪下的水下对空图像畸变特征奠定了基础。     

多子阵组合的短基线声学定位系统数据优化方法*

短基线声学定位系统是一种常用的水下声学定位设备,为提高适用性,常采用多阵元接收阵的方式进行水声定位,其工作时将带来冗余的测距数据和定位结果,而部分冗余数据的解算定位结果误差较大（以下简称奇异值）,其代入融合将导致最终定位结果的误差不减反增。为解决该问题,本文分析奇异值特征,提出了基于多子阵组合(Multiple Subarray Combination,以下简写MSC)的短基线声学定位数据优化方法。该方法将空间阵中划分出的各单元子阵进行筛选,对冗余数据进行优化,筛除会引入较大误差的中间数据,进而提高定位精度。计算机仿真及实际测试数据表明：该方法可实现整体声源定位精度的提高。同时与传统定位方法相比可有效减小运算量,提高整体定位系统的性能。     

基于模糊距离和DS证据融合的清洁机器人定位设计

针对现有清洁机器人定位算法具有的定位精度不高且难以保证在线定位的实时性问题,设计了一种基于模糊距离和DS(DEMPSTER-SHAFER)证据融合的清洁机器人自定位算法。首先,对清洁机器人的总体结构进行了建模和分析,并对其进行硬件设计,为了实现清洁机器人的实时精确定位,采用DS证据数据融合方法对多传感器采集的数据进行有效数据融合,为了进一步提高其精确性,引入了模糊距离,定义当前传感器采集数据与理想结果之间的距离,根据距模糊距离的大小自适应地调大或减少传感器采集数据分配信度的权重,将加权信度作为新的信度进行融合得到最终的融合结果。在不同的场地中进行实际试验,对文中设计的清洁机器人进行实际定位,实验结果表明文中方法能有效地进行定位,较经典的DS证据融合和其它方法具有较高的定位精度,且具有较小的时间复杂度和空间复杂度, 具有较大的优越性。     

基于9DOF IMU的AUV惯性导航技术研究

水下机器人（underwater vehicle）惯性导航技术是目前机器人控制技术的难点,通过加装不同类型的IMU组件,可以实现水下机器人姿态、方位等参数的测量,并将这些参数作为反馈输入来实现水下机器人的精确控制。针对低成本微惯性传感器的应用特性,采用Sparkfun、Arduino Mega和Raspberry Pi,设计了基于Raspberry Pi集中处理、Arduino控制板分布式控制的微小型捷联惯导系统,实现了水下机器人惯性导航系统的全部导航和制导参数读取,包含位置坐标、线速度、角速度、姿态角、方位角等信息,通过水池试验表明应用表明本系统满足Eco-dolphin的水下定航控制要求。     

系泊型远海浮体平台水动力特性数值研究

本文采用无网格移动粒子半隐式(MPS)方法,通过建立双向流固耦合模型和线弹性缆绳作用模型,实现了远海浮体平台在规则波浪中运动的数值模拟,探讨了不同系泊方式下浮体平台的水动力特性。研究发现二维情况下平台受波浪作用,缆绳拉力、平台纵荡、垂荡和纵摇响应均呈三角函数的变化规律。缆绳数目增加可有效控制平台纵荡范围并降低垂荡幅度。系泊点位置应尽量满足关于平台质心对称原则,避免平台受力不均,从而减小平台摇摆幅度。     

Acoustic-hydrophysical testing of a shallow site in coastal waters of the Korean Strait

The paper describes the results of testing experiments for solving problems of thermometry and positioning of an autonomous underwater vehicle (AUV) in the Korean Strait in a shallow sea with less than 10 m of water. The studies were conducted on acoustic tracks up to 615 m long, sensed with complex phase-shift keyed signals with a centeral frequency of 2500 Hz. Under field experiment conditions, it was shown that the resolution of the structure of pulse responses makes it possible to sense temperature changes less than one degree and to secure positioning of the AUV with an accuracy better than 1 m when operating in the near-bottom layer.     

A Novel Factor Graph and Cubature Kalman Filter Integrated Algorithm for Single-Transponder-Aided Cooperative Localization

Cooperative localization (CL) of underwater multi-AUVs is vital for numerous underwater operations. Single-transponder-aided cooperative localization (STCL) is regarded as a promising scheme for multi-AUVs CL, benefiting from the fact that an accurate reference is adopted. To improve the positioning accuracy and robustness of STCL, a novel Factor Graph and Cubature Kalman Filter (FGCKF)-integrated algorithm is proposed in this paper. In the proposed FGCKF, historical information can be efficiently used in measurement updating to overcome uncertain observation environments, which greatly helps to improve the performance of filtering progress. Furthermore, Adaptive CKF, sum product, and Maximum Correntropy Criterion (MCC) methods are designed to deal with outliers of acoustic transmission delay, sound velocity, and motion velocity, respectively. Simulations and experiments are conducted, and it is verified that the proposed FGCKF algorithm can improve positioning accuracy and robustness greatly than traditional filtering methods.     

Analysis and implementation of cross sync period underwater acoustical positioning techniques for underwater targets

I.IlltroductionWhenanactiveunderwateracousticalpositioningsystemissearchingforanunderwatertarget,itisnecessaryforittocompleteatransmittingandreceivingcycIewithineachworkingperiodinordertofindoutthelocationofthetargetcorrectly.Forexample,whenanunder-wateracoustica1synchronouspositioningsystemistrackinganunderwatertargetwithagivensynchr0nizingperiod,thepropagati0ntimeofthepositioningsignaltravellingfr0mthetaJrgettothearrayofthesystemshouldbelessthanthesynchronizingperiod0therwisetargetdis-tance…     

基于并行蚁群算法的长基线定位方法*

为了降低各个误差源对水声目标导航定位精度的影响,该文将水声目标导航定位问题抽象为带约束条件的非线性优化问题,并论证了最优化表达式参数求解过程与降低误差源干扰的过程具有同一性;设计了并行蚁群算法求其最优解。海试数据处理结果表明,该方法具有收敛速度快、解稳定和定位精度高等优点,能有效地降低各个误差源对水声目标导航定位精度的影响。     

单基阵三维纯方位水下信标声学定位方法

针对水下静止信标的纯方位定位问题,提出一种基于单基阵平台纯方位信息的定位方法。通过水下无人运动平台两次量测的空间角度信息建立非线性方程,利用拟牛顿迭代方法实现稳定数值求解。同时,对量测信息进行预处理和定位后置处理,以进一步提高算法的稳定性和精度。利用计算机模拟水下声传播环境进行定位仿真,结果表明,基于常规波束形成的方位估计结果,在方位量测误差标准差为1°时,所提方法的定位结果相对误差可达3.5%以内。同时,研究了不同方位量测误差条件下、不同海深测量误差条件、观测平台和目标不同态势下定位算法的定位性能。结果表明,此方法可用于对水下静止信标的声学定位,且鲁棒性好。     

结合主动时间反转算法的短基线定位研究

短基线声学定位技术是水下运动目标定位的重要研究内容。为了解决定位系统工作于浅水或近岸时多途扩展严重造成的时延估计误差和系统工作不稳定的问题,本文提出一种结合时间反转算法的短基线宽带应答定位技术,该方法利用短基线阵元发射宽带信号,通过应答器接收该信号时间反转处理后再返回给短基线阵元位置,实现信道多途的自适应聚焦,进而提高时延估计精度及信号检测的鲁棒性。仿真研究和湖上试验表明,该方法能够充分利用信道多途信息实现聚焦,减少信道多途对定位信号时延估计的影响,具有较强的抗噪声和多途干扰的能力。相对传统定位方法,该方法可以抑制短基线定位过程中误差及野点的产生,改善了物体定位导航的精度。     

环境扰动约束下的稀疏贝叶斯定位方法

针对匹配场被动定位技术对海洋环境扰动敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健匹配场处理方法。该方法通过分析环境扰动情况下的声场构成,建立了海洋环境扰动模型,同时结合水下定位问题的稀疏性,将匹配场被动定位问题表述为稀疏信号重构问题。然后,使用稀疏贝叶斯学习方法迭代更新目标位置及模型失配权向量,收敛至最优稀疏解作为目标定位结果。最后使用仿真数据和北厄尔巴岛的海试数据对算法进行了验证,仿真和实验结果表明:该算法在海洋环境模型失配情况下也能够准确定位,且能分辨水平间距为100 m的两个目标。因此,基于稀疏贝叶斯学习的稳健匹配场处理方法能够有效利用海洋环境扰动声场结构和水下定位稀疏特性,以增强匹配场处理的稳健性和定位精度,并且具有应对多源定位问题的能力。     

基于虚拟时间反转镜的短基线定位研究

海洋的多途效应是影响水声定位信号检测性能的主要因素。为了满足信号检测中的某种"最佳"准则,克服海洋水声信道的多途效应,本文基于信道的匹配滤波器-时间反转镜技术,提出虚拟时间反转结合匹配滤波器构造信号处理接收机的方法。通过计算机仿真和实验数据处理表明,经过基于虚拟时间反转处理的匹配滤波(TR-MF)接收机性能优于传统的匹配滤波(MF)接收机,并且将该技术应用在短基线水声定位系统中,提高了时延估计分辨力,改善了定位精度。     

水下分离式运载器空间间接定位算法建模

 提出分离式水面探测器与其载体——水下运载器在动态基准条件下的空间间接定位算法。通过对解脱点处的大地直角坐标系、水下运载器坐标系、分离式水面探测器坐标系间的平移、旋转变换,及基于直线加速度计的二次积分位移矢量运算,推导出水下运载器与分离式水面探测器在动态基准下空间间接定位算法的数学解析模型。仿真表明：该模型能真实反映分离后的水下运载器在分离式水面探测器位置处大地直角坐标系中的空间位置关系。