无人艇载水陆一体化测量系统集成优化技术

为提高水陆一体化测量系统的作业精度和性能,开展无人艇载水陆一体化测量系统集成优化技术研究。借助仿真分析手段,对艇型及设备布置进行优化研究,并开展多传感器集成、时间同步、盲区无缝和实时拼接技术研究,设计并集成了无人艇载水陆一体化测量系统。实验表明,无人艇载水陆一体化测量系统获得的水上水下数据的平均垂直误差为0.12m。所提出的无人艇载水陆一体化测量系统集成优化技术是可行的,可为测绘艇和水陆一体化测量系统集成提供理论依据。     

海上风电无人系统自主巡检应用构想

随着我国清洁能源的不断应用与发展,海上风电将成为清洁能源应用的重点方向。海上风电设施与风电桩基的运行维护与保障将逐步向智能化、自动化、无人化的方向发展。本文基于当前无人机技术与无人艇技术的应用现状,结合海上风电巡检的具体需求,将无人值守无人系统引入海上风电巡检应用中,提出一种基于无人值守的海空结合自主风电巡检方法,实现...     

反水雷无人艇的发展趋势分析

水雷作为一种重要的水中兵器,在历次海战中发挥了巨大作用。反水雷用于清除水雷,保护编队的航行自由。随着“零伤亡”战争理念日趋深入人心,雷区无人化成为反水雷的发展方向。综合对比了无人艇、无人水下航行器、无人机等无人平台的特点,分析了无人艇用于反水雷的独特优势,探讨了美国、英国、法国等反水雷无人艇的发展以及在反水雷中的应用情况,并研究了反水雷无人艇的发展趋势,为我国反水雷无人艇的发展提供了一定的参考。     

无人水面测量艇技术研究(三):自动导引挂接起吊回收系统

在利用无人水面测量艇进行水深测量作业过程中,如何提高测量艇在回收过程中的效率,保证在测量海域回收无人遥控测量艇的安全性成为当前亟待突破的关键技术问题。结合无人水面测量艇三体结构特点,研制出自动导引挂接起吊回收系统,该系统利用吊臂缆卡锁结构件实现对无人遥控测量艇的自动回收,整个回收过程可以在岸边或母船通过遥控实现,从而保证了测量作业人员的人身安全。     

水面无人艇在水面舰艇编队水下防御的发展展望

为提升水面舰艇编队水下防御能力,构建以水面无人艇为补充的编队水下防御装备体系是未来发展的重要方向.在总结国内外水面无人艇现状及发展趋势的基础上,分析了无人艇的发展必要性,结合水面舰艇编队防御鱼雷攻击的任务需求,开展了水面无人艇作战使用方法研究,并对其对抗效能进行了仿真分析评估.相关研究成果可牵引水面无人艇在水下信息对抗...     

操纵性约束下的无人艇区域覆盖路径规划

随着日益增长的水域开发需求,区域覆盖是无人艇面向应用的重要能力.然而,经典的平行线扫描路径规划在转弯处期望艏向角不连续,无人艇路径跟踪误差大,单位航程区域覆盖率低.为此,基于无人艇操纵性约束,提出平行线扫描路径规划方法.该方法根据扫海宽度与无人艇定常回转直径大小关系,结合无人艇艏向角连续约束,着重对回转段进行路径规划....     

测量无人艇研究进展综述

主要基于船体、航速、续航能力、作业海况、搭载仪器、操作方式以及主要用途等方面,详细阐述了国内外测量无人艇的技术参数,分析了国内无人艇的不足和重点攻克的技术,以及螺旋桨、喷泵两种推进方式的优缺点;分析了测量无人艇艇型、自动控制、载体总体设计及集成、环境感知、通信等关键技术及实现途径;指出测量一体化、智能化水平的提升、水陆一体化测量技术、组网测绘为测量无人艇未来的发展方向。     

无人艇载多波束组网测量系统

为了提高传统多波束测量的效率,开展无人艇载多波束组网测绘系统总体设计以及测绘/航行一体化、组网拼接、伴随控制等关键技术的研究。试验表明,该测量系统中两艘无人艇可伴随母船航行以及多波束设备实现了组网测量,测量效率提高二倍,数据精度符合相关规范。本文所实现的测量系统极大地提高了水深测量数据快速获取的能力,所研究得到的航行/测量一体化技术对于测绘无人艇的开发具有参考意义,所提出的组网测量作业方式对海洋测量、调查作业有着借鉴和启发意义。     

基于深度学习的水面无人艇目标检测算法综述

随着人工智能的发展,水面无人艇可代替人工进行危险任务作业,目标检测是其完成自主探测的核心技术。深度学习技术克服了人工特征提取精度低、通用性差等局限性,已成为图像处理的主流方法。 首先,对当前基于深度学习的目标检测算法的发展现状进行了全面总结,对算法分类进行了详细的定义,并指出了不同类型算法的优缺点及适用场景;然后,分析了无人艇水面目标检测技术的研究现状,指出了各类深度学习工作的贡献、优势和局限性;最后,总结了面向水面无人艇的深度学习目标检测算法中亟需解决的关键科学问题,并对可行的方案以及该应用研究领域的未来发展做了进一步的展望。     

多无人艇协同目标分配算法研究

未来战争中很多作战任务需要由多艘无人艇相互配合才能完成，多无人艇协同目标分配是无人艇自主协同控制研究的关键技术之一。为了解决多参数、多约束条件下的目标分配问题，改进贝叶斯优化算法中网络构造方式及需要存储大量数据的不足，提出了基于决策图贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs，DBOA)的多无人艇协同目标分配方法。根据无人艇的消耗、目标价值的毁伤和执行任务预计耗费时间 3 个决策变量，并结合约束条件构建了多无人艇协同目标分配数学模型。仿真实例表明，DBOA 算法收敛速度快，能够达到全局最优解，基于 DBOA 的协同目标分配方法具有良好的时间效率和分配效果。