基于无人机/无人艇的最优动态覆盖观测技术

针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)/无人艇(unmanned surface vehicle,USV)对海面区域的最优动态覆盖观测问题,提出了一种以最大化观测收益为指标的航路优化方法。采用区域分解、子区域分配、航路规划相结合的分层求解思路:首先,根据信息密度等先验知识,采取基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的区域特征提取理论,从任务区域中提取出若干个子区域;然后,将子区域进行排序与分配,从而将复杂的协同优化问题转化为多个简单的单UAV或USV航路规划问题;最后,各UAV或USV在分配的子区域内采用并行滚动时域控制(receding horizon control,RHC)算法进行航路规划。仿真结果表明,本文提出的GMM-RHC方法具有更高的观测效率,可有效解决无人机/无人艇最优动态覆盖观测问题,具有重要的应用价值。     

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。     

混合模拟退火与粒子群优化算法的无人艇路径规划

针对水面无人艇路径规划中单独使用模拟退火算法存在的不足,以提高无人艇在执行任务时的安全性为研究目的,解决传统无人艇在航行中未考虑来往船只而导致的碰撞危险,提出了模拟退火算法与粒子群算法相结合的混合路径规划算法,利用该算法的高收敛性和容易跳出局部最优等特点,结合避碰规则,实现海事无人艇在同一静态环境下对遇、交叉和追越三种会遇局面的最优路径规划。仿真结果表明:本文提出的算法可以实现无人艇在复杂水域条件下快速路径规划,使与他船的自动避碰行为成为可能,给出的路径规划具有可行、有效,能够为无人艇安全的航行、顺利的执行任务提供保障。     

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。     

结合速度障碍法的无人艇编队控制策略研究

在实际的工程运用中,领航者–跟随者算法无法解决无人艇在编队形成过程中的相互碰撞问题,往往需要提前确定编队初始状态,避免编队无人艇之间的相互碰撞。针对该缺陷,将速度障碍法引入领航者–跟随者算法,并将威胁评价引入速度障碍法中,以解决无人艇在编队过程中的相互碰撞问题。建立了无人艇的运动仿真平台,并对提出的无人艇编队控制策略进行了仿真试验。试验表明：该算法提高了编队控制的稳定性,降低了编队形成过程中的碰撞风险。     

基于粒子群算法的浮筒配置优化问题的研究

针对传统的验证法在解决浮筒配置问题中存在的计算量大、计算时间长、工作重复性强等缺点,提出了一种将浮筒纵向位置配置和浮筒充气量综合考虑、一体优化的方法。文章将各种合理性校验准则作为约束条件,通过逼近沉艇起浮瞬间和浮起后的平衡状态,来求取各对浮筒的纵向位置和充气量,将浮筒配置问题转换为一个多目标、多约束的最优化问题。在此基础上,根据粒子群优化算法的特点,提出了一种双向搜索策略,来求解浮筒配置优化问题。这种方法简单实用,计算时间短,无需人工干预,算法运行一次可获得多组配置方案供决策人员选择。算例表明用这种方法来解决浮筒配置问题是可行的、有效的。     

无人艇组网测量应用场景研究及精度分析

针对无人艇载多波束组网作业在海道测量中尚处于研究和试验推广阶段,成熟案例少等问题,结合海道测量作业实际,制定了大范围开阔水域测量、浅水水域测量、沉船搜救、海底小目标探测等特定场景,对无人艇组网测量作业模式进行验证,通过对采集的多波束数据进行主检测线比对分析,参照现有标准、规范对分析结果进行评估,结果表明无人艇组网测量作业模式能够适应不同场景实际需求,数据准确性满足规范指标要求和现实需要,对无人艇（组网）测量作业方式推广应用具有指导意义。     

基于AFSA的高速无人艇操纵模型参数辨识

为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性能,准确地建立无人艇操纵运动模型十分关键.针对传统模型试验求解模型参数较为复杂的问题,提出一种基于人工鱼群算法(AFSA)的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法.通过差分将操纵响应模型离散化处理,变换构造相应的辨识模型,然后基于AFSA对状态向量寻优求解,辨识得到无人艇操纵...     

定位精度优化驱动的水下无人平台航路规划方法

航路规划指在有障碍物的环境中,为无人平台规划出无碰撞的最优路径。以水下定位为任务的航路规划为水下无人平台规划出高定位精度指标的最优路径,对于提高水下无人平台的工作效率至关重要。 传统的水下无人平台航路规划主要基于人工势场法、蚁群法、遗传算法等,在这些算法中主要考虑的是避障问题,而没有充分考虑载荷任务,因此任务执行效率低。特别是对于水下定位任务,由于定位精度受到航路影响较大,因此需要对定位精度进行优化。针对这一问题,结合人工势场法与定位精度,提出了一种定位精度优化驱动的水下无人平台航路规划方法,实现了对避障能力与定位任务能力的兼顾,提高了基于水下无人平台的定位精度。     

新型无人海道测量艇的设计与实现

为提升无人艇在浅水区和危险区等复杂水域开展专业化海道测量的应用能力,在广泛调研国内外同类型无人海道测量艇功能定位和设计要求的基础上,采用了一种优化后的M型艇型设计和油电混合动力,引入高精度惯导姿态定位系统提升姿态控制和避障能力,研发了基于电子海图的测量和导航一体化控制系统,并综合给出了一种适应浅水区测量和专业海道测量的无人海道测量艇的设计方案。实际应用表明该无人海道测量艇具有优良的水动力性能和水下噪声抑制能力,具备了适应多种环境的通信保障能力,实现了高精度的航行轨迹控制和自主避障,能够在复杂水域自主完成高精度测量任务,测量成果满足海道测量规范要求。本项研究为后续无人艇作为测量平台持续提升海道测量能力提供了借鉴和参考。