AUV协同定位
多智能体系统的协同定位与跟踪
多智能体系统的协同定位与跟踪随着科技的快速发展，多智能体系统的研究和应用成为了一个热门领域。
多智能体系统指的是由多个智能体组成的网络系统，这些智能体能够相互通信和协作，从而实现共同的任务。
在多智能体系统中，协同定位与跟踪是一个关键的技术挑战。
协同定位指的是多个智能体通过相互通信和合作，共同完成位置估计的任务。
而跟踪则是指多个智能体共同追踪目标物体的移动轨迹。
多智能体系统的协同定位与跟踪在许多领域都有广泛的应用。
例如，在无人机领域，多智能体系统可以协同定位和跟踪目标物体，实现无人机队列的控制和协作。
在智能交通系统中，多智能体系统的协同定位与跟踪可以用于实时监测交通流量、优化交通路线以及预测交通拥堵。
此外，在智能制造和物流领域，多智能体系统的协同定位与跟踪可以提高物品的定位和追踪效率，优化物流操作过程。
在实际应用中，多智能体系统的协同定位与跟踪面临一些挑战。
首先是传感器的准确性和精度问题。
多智能体系统通常依赖于各个智能体的传感器获取位置信息，其中包括GPS、相机、激光雷达等。
然而，传感器的准确性和噪声等因素会影响定位和跟踪的精度。
其次是通信和合作策略的设计问题。
多智能体系统通过相互通信和协作实现协同定位与跟踪任务，因此需要设计有效的通信和合作策略。
这些策略应考虑到网络拓扑结构、通信带宽限制和智能体之间的信息交换方式等因素。
另外，多智能体系统的协同定位与跟踪还受到目标物体的运动性质的影响。
不同的目标物体可能具有不同的运动模式，例如直线运动、曲线运动或突然变向等。
因此，智能体需要根据目标的运动性质调整定位和跟踪的策略。
在解决这些挑战的过程中，研究者们提出了一系列的解决方案。
例如，通过使用拓扑估计算法，可以将智能体的位置信息进行优化，提高定位的精度。
同时，引入状态估计和滤波方法，可以对位置估计进行修正和更新，提高跟踪的准确性。
此外，设计高效的通信和合作策略也是实现协同定位与跟踪的关键。
可以使用分布式协议和共享信息来实现智能体之间的通信与协作。
多AUV协同作业中的互定位方法研究的开题报告
多AUV协同作业中的互定位方法研究的开题报告一、选题背景及研究意义无人潜水器（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）的应用范围越来越广泛，如海洋科学研究、海洋资源勘察、海洋环境监测、海底管线维护等领域。
在某些任务中，单个AUV无法完成，需多台AUV进行协同作业。
多AUV协同作业对AUV的互定位精度要求较高，因此互定位方法的研究变得极为重要。
随着计算机科学、通信技术、控制技术等的发展，AUV的技术不断得到改进和提高，但在实际应用中，AUV协同作业仍存在很多问题，其中之一便是如何保证AUV的互定位精度。
互定位的目的是确定多台AUV 的位置和姿态，以便它们能够协同工作，避免碰撞和相互干扰。
因此，研究多AUV协同作业中的互定位方法具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、研究内容及技术路线本文主要研究多AUV协同作业中的互定位方法，包括传统方法和基于无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）的方法。
具体的研究内容包括：1. 分析多AUV协同作业的互定位方法，包括基于声纳的单点定位方法、差分GPS测量方法以及基于视觉的方法等。
2. 基于WSN的多AUV互定位方法研究，构建AUV与WSN的网络拓扑结构并进行节点定位。
3. 通过仿真实验进行互定位方法的比较和分析，比较不同互定位方法的优缺点，选择最佳方法进行应用。
技术路线：1. 总结国内外多AUV互定位方法的研究现状和发展趋势。
2. 通过文献综述和实地调研，分析和比较不同互定位方法的原理和实现步骤。
3. 构建基于WSN的多AUV互定位系统，并进行测试和数据分析。
4. 通过仿真实验，比较不同互定位方法的优缺点，选择最佳方法进行应用。
5. 针对所选择的互定位方法，设计并实现多AUV协同作业。
三、预期研究成果及分析通过本文的研究，在多AUV协同作业中提出了基于WSN的互定位方法，并实现了该方法在实际应用中的效果。
自主水下航行器导航与定位技术
自主水下航行器导航与定位技术发布时间：2023-02-03T02:36:04.888Z 来源：《科学与技术》2022年第18期作者：杜晓海[导读] 自主水下机器人（AUV）作为开发和利用海洋资源的主要载体，杜晓海海军装备部 710065摘要：自主水下机器人（AUV）作为开发和利用海洋资源的主要载体，在执行任务时需要准确的定位信息。
现有AUV主要采用基于捷联惯性导航系统（SINS），辅以声学导航和地球物理场匹配导航技术。
本文简要介绍了水下导航模式的基本原理、优缺点和适用场景；讨论了各种导航模式中的关键技术，以提高组合导航的精度和稳定性。
通过分析现阶段存在的问题，展望了水下航行的未来发展趋势。
关键词：自主水下航行器；智能导航；智能定位本文综述了目前主流的AUV水下导航关键技术，包括DVL测速技术、LBL/SBL/USBL水声定位导航技术、地形辅助导航技术、地磁辅助导航技术和重力辅助导航技术以及协同导航技术，介绍了相关导航技术的基本原理和发展，分析和总结了水下自主导航中各技术的关键问题和技术难点，最后展望了AUV水下导航技术的未来发展。
1 SINS/DVL定位技术DVL是一种利用声波多普勒效应测量载流子速度的导航仪器。
根据AUV与水底之间的相对距离，DVL有两种模式：水底跟踪和水底跟踪。
当载流子与水底的相对距离在该范围内时，声波可以到达水底，当AUV与水底之间的相对距离超过范围时，声波无法到达水底，DVL采用水跟踪模式。
根据传输波速的多少，可以分为单波束、双波束和四波束。
1.1 SINS/DVL对准技术惯性导航可以为AUV提供实时的姿态、速度、位置等导航信息。
然而，初始对准必须在使用前进行，初始对准的结果在很大程度上决定了最终的集成精度。
通常，AUV在停泊或航行于水面时接收GPS信号进行初始对准。
在特定的任务背景下，AUV需要在水下运动期间完成初始对准，因此，许多学者提出了基于DVL辅助的移动基站对准。
AUV 精确定位技术研究
AUV 精确定位技术研究AUV（Autonomous Underwater Vehicle）是一种自主水下机器人，通常用于水下勘探、海底地形测绘、救援等领域。
在大海深处，AUV需要具备高精度的定位能力，以确保它能够到达指定的目的地、避开海底障碍物并完成任务。
因此，精确定位成为AUV技术研究的重要方向之一，本文将从多个方面探讨这一主题。
一、定位技术概述AUV定位技术有很多种，主要包括声纳定位、惯性导航定位、星导航定位、视觉技术定位等。
不同的定位技术在应用场景和准确度上存在差异，下面将分别介绍各种定位技术的优缺点。
声纳定位：是指通过声波在水中的传播来测量声源与接收器的距离、方向等信息，从而确定AUV当前的位置。
该技术准确度较高，但受到海水温度、盐度、流速等自然因素的影响较大，同时声纳在水下环境中易受到噪声干扰，应用范围受限。
惯性导航定位：是通过安装陀螺仪和加速度计等传感器设备，记录AUV运动状态和姿态信息，进而实现定位。
该技术可以在水下环境中独立作业，定位准确度较高，但会受到累计误差的影响，需要不断地进行误差补偿。
星导航定位：是通过信号接收器接收卫星发射的信号，进行测量和计算，得出AUV的位置信息。
该技术定位准确度高，应用范围广，但在水下环境中受到信号衰减、多径效应等影响，无法实现精确的三维定位。
视觉技术定位：是通过安装相机等光学设备，对水下环境进行拍照或录像，利用图像处理算法进行位置估计，实现定位。
该技术可以实现高精度的三维定位，但在水下环境中，光线传播受限，画面模糊、失真等问题需要克服。
二、精确定位技术综合应用AUV精确定位技术变革发展迅速，但不同的技术往往需要相互协作，以实现更高水平的精度和可靠度。
在大海深处，声纳定位和惯性导航定位是一种应用广泛的组合，可以通过安装两个或多个声纳和多传感器，使用卡尔曼滤波等算法，来实现高精度的三维定位。
这种组合可以在精度和成本之间找到一个比较好的平衡点，可以满足各种应用场景的需求。
一种基于UKF的AUV移动声学网络协同导航方法
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｒ ｗｅｔｒ ｏｙｅ ｈ ｉａ ｎｖ ｒｉ ｏ ｒａ ｆ Ｎｏｔ ｓ ｎ Ｐ ｌｔｃ ｎｃｌＵ ｉｅｓ ｙ ｈ ｅ ｔ
Ｄｅ ． ２ １ Ｃ ０ ｌ
第２ ９卷第 ６期
Ｖ Ｉ ２ Ｎ 。 ０． ９ ｏ ６
装备低精度的航位推算 系统 ， 从 Ａ Ｖ间利用 水 主、 Ｕ 航算法通常只采用扩展的卡尔曼滤波器（Ｋ ） Ｅ Ｆ 进行 声 Ｍ ｄｍ进行测距和通讯 。 ｏｅ 滤波实现。然而 ， 基于 Ｅ Ｆ的导航算法是将非线性 Ｋ 如图 １ 所示 ， ｔ时刻主 Ａ Ｖ 发出声脉冲向 在 ， Ｕ１ 方程围绕状态估值进行泰勒展开 ， 并进行基于一阶
能达到在 １ ｍ以内的精度明显优于 Ｅ Ｆ方法。 Ｋ
大大提高了 Ａ Ｖ的导航精度。２０ Ｕ ０４年波尔图大学 的 Ａ ｉ ｌ ｔ 、 ｕｏＣｕ 在此基础上提 出的使 ｎ ａＭａ ｓ ｊＮ ｎ ｒ ｂ ｏ ｚ 用移动信标来替代固定信标 ， 并对双领航者协 同定 位方法 进行 了仿 真 研 究 。２０ ０ ８年 ， ＷＰ Ｎ Ｕ水 下 航行
性观测方程条件下线性化误差大、 计算复杂等缺点， 文章提 出一种基于无迹卡尔曼滤波（ Ｋ ） Ａ Ｖ Ｕ Ｆ的 Ｕ
移动声学网络协同导航方法。利用移动长基线原理和 Ｕ Ｆ方法， Ｋ 建立基 于 Ｕ Ｆ的协 同导航滤波算 Ｋ 法， 并通过仿真实验与传统的 Ｅ Ｆ 同导航算法进行对比。仿真结果表 明， Ｋ 协 基于 Ｕ Ｆ的协同导航算 Ｋ 法能明显减小导航定位误差， 在导航精度上优于 Ｅ Ｆ方法， Ａ Ｖ协同导航 中一种更加 简单有效的 Ｋ 是 Ｕ
收稿 日 ： １－ － 期 ２ １３ ８ ０ ００ 基 金项 目： 自然科学基金（０７０３５ １ １ 、１０１９ 与航空科学基金 （０ １Ｃ ３４ ） ５ ９９ 、 ７ ５ ５１９７ ） ９ １９ ６ ２１Ｚ５０３ 资助
AUV协同导航定位算法研究
AUV协同导航定位算法研究AUV(自主无人水下车辆)是一种具有自主控制和导航定位功能的智能水下机器人。
在实际应用中，多个AUV之间需要协同工作，实现各自的任务目标。
协同导航定位算法是AUV协同工作的关键之一，在AUV探索和监测海洋环境、搜索和打捞等许多应用领域具有广泛应用前景。
本文主要介绍AUV协同导航定位算法的研究现状及关键技术。
AUV协同导航定位算法的研究现状AUV协同导航定位算法是当前AUV导航定位领域的研究热点之一。
目前已经有很多研究成果，主要包括三种方法：基于测距设备、基于机器视觉以及基于声纳的协同导航定位算法。
其中，基于测距设备的算法主要利用AUV上搭载的超声波、激光器等测距设备，进行相互距离测量，以确定各个AUV之间的位置关系。
这种方法实现起来简单，但对设备和环境的要求较高，且精度难以满足高精度要求。
基于机器视觉的算法是利用AUV上搭载的摄像头对周围的环境进行采集，经过处理后提取出目标物体的位置信息。
这种方法实现起来较为复杂，但对环境的要求较低，且可以实现较高的精度。
基于声纳的算法是利用AUV上搭载的各种传感器感知水下环境，根据声强数据实现声学跟踪，通过计算声反演得到AUV 之间的位置关系。
这种方法适用性较广，但需要处理大量的声数据，计算量较大，需要相对较高的计算能力。
关键技术协同导航定位算法的研究需要解决的关键技术包括：合理的多机构构型设计、协同目标检测及跟踪、多机构位置信息共享和整合等方面。
在多机构构型设计方面，需要考虑AUV间的距离、角度及相对于目标的位置等因素，以达到最佳的协同效果。
协同目标检测及跟踪需要实时提取目标的位置、速度、方向等信息，以便AUV之间实现协同导航。
多机构位置信息共享和整合需要实现AUV之间的信息交流，共同确定位置、速度和方向等信息，以实现精确的协同导航。
未来展望目前，AUV协同导航定位算法的研究还存在一些困难和挑战，如AUV间信号通信的实现、多机构的运动控制和路径规划、复杂环境下导航精度的提高等问题。
基于移动长基线的多AUV协同导航
2、路径规划问题：在复杂室内环境中，如何生成最优路径是一个具有挑战性 的问题。本次演示采用基于图搜索的路径规划算法，根据机器人当前位置和目 标位置生成最优路径。
3、位置估计问题：由于室内环境的复杂性，单一传感器无法实现对机器人位 置的精确估计。本次演示采用卡尔曼滤波器将IMU和GPS的数据进行融合，提 高位置估计的精度。
1、研究更加高效的多传感器融合方法，提高信息融合的质量和稳定性；
2、深入研究机器学习算法在室内移动机器人定位与导航中的应用，提高机器 人的自主导航能力；
3、针对复杂室内环境，研究更加智能的路径规划和障碍物避让算法；
4、将室内移动机器人的定位与导航技术应用于实际场景中，例如医疗服务、 智能家居、仓储物流等。
4、环境感知问题：多模态传感器融合可以提高环境感知的鲁棒性，但如何选 择合适的传感器以及如何进行传感器之间的数据融合是一个难点。本次演示采 用特征融合和数据融合两种方法，提高环境感知的鲁棒性。
实验结果与分析
为了验证本次演示所述方法的有效性，我们进行了一系列实验。首先，我们进 行路径导航实验，将机器人置于一个未知的室内环境中，让它自主规划并跟踪 一条最优路径。实验结果表明，该方法可以有效地实现室内路径导航，并在一 定程度上克服了传统路径规划方法的局限性。
结论与展望ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
本次演示研究了基于多传感器融合的室内移动机器人定位与导航问题，提出了 一种有效的研究方法。通过实验验证，该方法在室内移动机器人的路径导航、 位置定位和环境感知方面均表现出良好的性能。然而，该研究仍存在一些不足 之处，例如多传感器之间的信息融合仍存在一定的问题，环境感知的鲁棒性仍 需进一步提高等。未来研究方向可以包括以下几个方面：
3、系统软件设计：采用模块化设计方法，将系统软件分为数据采集、数据处 理、控制和实现等多个模块。同时，采用高级编程语言，如Python或C++，以 提高代码的可读性和可维护性。
基于距离量测的主从式AUV协同定位系统观测性研究
位系统 ， Ａ Ｖ的位置估计具有良好的收敛性和定位精度。 从 Ｕ
关 键 词： 自主 水下航 行 器 ， 同定位 ， 协 控制 输入 ， 测性 分析 观
文献标 识 码 ： Ａ 文 章编 号 ：０ ０２ ５ （ ０ ２ ０ －５ ７０ １０ ．７ ８ ２ １ ）４０ ４ －６
中图分 类 号 ： Ｐ ４ ． Ｔ ２ ２３
时 变系 统观 测性 理论 分 析 了定 位 系 统 的可 观 测 性 。 文献 ［４］ 对 单 信 标 测 距 导航 方 法 中的 可 观 测 性 １ 针 问题 ， 用线 性 时变 系 统 的局 部 可 观 测性 理 论 得 到 利 了 Ａ Ｖ三 维路 径 可观 测 的条 件 ， 现 了 Ａ Ｖ 运 动 Ｕ 实 Ｕ 状 态 的在线 估 计 。文 献 ［５ 利 用 机 器 人 间 的距 离 １］
２１ ０ ２年 ８月 第３ ０卷 第 ４期
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊｕｎ ｌ ｆＮｏｔｗｅｔｒ ｏｙｅｈ ｉａ ｉｅｓｔ ｏ ｒａ ｒ ｏ ｈ ｓｅｎ Ｐ ｌｔｃ ｎｃｌＵｎｖｒｉ ｙ
Ａ ｇ ２ １ ｕ． ０２ Ｖｏ． ０ Ｎｏ ４ １３ ．
基 于距 离量 测 的 主 从 式 Ａ Ｖ协 同定 位 Ｕ 系统 观 测 性 研 究
值 得注 意 的是 ， 当前对 多 Ａ Ｖ协 同定位 系 统 的 Ｕ
来减少完成任务 的时 间， 提高完成任务 的效率 ５。 Ｉ Ｊ
要 完成 多 Ａ Ｖ 之 间 的协 作 ， 先 必 须 解 决 多 Ａ Ｖ Ｕ 首 Ｕ 的定 位 问题 。文 献 ［ ］ 于单 领 航 者 和通 信 辅 助 导 ６基
基金项 目： 国家 自然科学基金 （０ ７ ０ １ 及教育部博士学科点基金 （０ ８６ ９ ０ ８ 资助 ６ ８５ ７ ） ２０ ０ ９０ ０ ）
自主水下航行器导航与定位技术
Value Engineering0引言众所周知，海洋所蕴含的自然资源是地球上最丰富的但同时也是人类目前探索最少的地方。
随着人类在利用海洋和开发海洋上的投入不断增大，自主水下航行器（AUV）引起了越来越多的关注[1]，特别是在海洋石油勘探开发领域得到了快速发展。
AUV是能够在水下自主航行、自动控制、并能按照程序预先规划路径自主完成预定任务的水下集成系统。
导航定位技术是AUV的关键技术之一，高精度水下导航定位技术对AUV的安全航行和高效率完成任务具有决定性的作用。
由于无线电信号在水中迅速衰减，AUV无法借助无线电导航系统实现水下远距离、大范围的准确定位，卫星导航定位系统在水下不可用是AUV水下导航定位面临的主要技术挑战之一。
在不使用声学基线定位系统的情况下，AUV在水下主要依靠自身搭载的罗经、多普勒计程仪（Doppler Velocity Logger，DVL）或惯性导航系统提供的各类导航信息，通过航位推算模式实现水下导航定位。
惯性导航/航位推算方法精度受传感器本身测量精度影响，会随时间迅速积累。
在DVL锁定海底并且能够提供有效对地速度辅助导航的情况下，惯性导航/航位推算的导航误差一般为航行距离的0.5-2%，如果使用高精度的惯性导航设备，导航误差能够优于航行距离的0.1%。
当在水面时，AUV可以通过GNSS（Global Navigation Satellite System）获得的绝对位置来实时修正惯性导航系统误差。
但是定时上浮接收GNSS信号来实现对惯性导航误差的校正在实际应用过程中往往是不现实的，尤其在深水调查作业中。
在过去的二十年间，AUV水下导航定位技术研究取得了实质性的进展。
以视觉导航和地磁匹配导航技术为代表的非传统导航方式逐步开始在水下导航中得到应用，并取得了一定的成果。
除此之外，用于解决机器人导航定位的同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）算法技术日渐成熟，在水下导航定位方面的应用研究也取得了一定的理论和实践成果[2]。
基于水下航行器导航定位及信息融合技术研究
基于水下航行器导航定位及信息融合技术研究一、本文概述随着海洋资源的日益开发和利用，水下航行器在海洋探测、海底资源勘探、水下救援等领域的应用越来越广泛。
然而，水下环境的复杂性和不确定性，使得水下航行器的导航定位及信息融合技术成为其性能提升和广泛应用的关键。
本文旨在深入探讨水下航行器的导航定位技术及其信息融合方法，分析当前国内外研究现状，并在此基础上提出新的技术思路和改进方案，为水下航行器的性能提升和实际应用提供理论支撑和实践指导。
本文首先对水下航行器导航定位技术的基本原理和常用方法进行了详细介绍，包括声学导航、惯性导航、视觉导航等多种导航方式，以及各种导航方式的优势和不足。
在此基础上，对水下航行器信息融合技术的研究现状进行了综述，包括传感器数据融合、多源信息融合、导航与感知信息融合等方面的研究进展。
针对当前研究中存在的问题和不足，本文提出了一种基于多源信息融合的水下航行器导航定位方法。
该方法充分利用了声学、惯性、视觉等多种导航方式的优势，通过信息融合技术实现对水下航行器的高精度导航定位。
本文还提出了一种基于深度学习的水下环境感知模型，用于提高水下航行器对复杂环境的感知和适应能力。
本文对所提出的方法进行了仿真实验和性能评估，验证了其有效性和可行性。
对未来研究方向和应用前景进行了展望，以期为推动水下航行器技术的发展和进步做出贡献。
二、水下航行器导航定位技术基础水下航行器的导航定位技术是其实现精确导航与高效作业的关键所在。
该技术融合了多种学科领域的知识，包括物理学、数学、控制工程以及海洋科学等。
其核心技术主要包括声纳导航、惯性导航、视觉导航以及地磁导航等。
声纳导航：声纳（SONAR）是水下航行器最常用的导航手段之一。
它利用声波在水中的传播特性，通过发射声波并接收其反射回波，从而获取航行器与周围环境的相对距离和形状信息。
声纳导航的优点在于其工作范围广泛，不受光线条件限制，但精度受水质、水温、盐度等多种因素影响。
AUV协同导航定位算法研究
AUV协同导航定位算法研究姜朝宇;王喜龙【摘要】随着地面及空中移动平台协同导航研究的成熟,人们开始将协同导航扩展到水下平台,这就使得AUV的协同导航成为近年来该领域的研究热点.针对水下特殊的环境,围绕AUV协同定位问题,人们展开了各种研究提出了许多新的方法和理论.本文即对近年来AUV协同导航领域的各项研究成果进行了简要介绍,提出一种基于Kullback-Leibler距离估计的协同导航算法,同时通过数值仿真验证该算法的有效性.本文最后总结AUV协同导航的研究现状并提出可能的研究方向.【期刊名称】《舰船科学技术》【年(卷),期】2015(037)010【总页数】6页(P105-110)【关键词】AUV;协同导航;信息融合【作者】姜朝宇;王喜龙【作者单位】海军驻葫芦岛四三一厂代表室,辽宁葫芦岛125004;海军驻葫芦岛四三一厂代表室,辽宁葫芦岛125004【正文语种】中文【中图分类】U661.40 引言随着地面及空中移动平台协同导航研究的成熟，人们开始将协同导航扩展到水下平台，尤其是AUV的协同导航。
Hunt首先提出了标准长基线法 (LBL)［1］，Atwood将其用于多 AUV的协同导航［2］，AUV依靠固定在水面或是海底已知位置的信标定位，这种信标至少需要2个，当AUV向信标发出询问信号后，信标立即返回一个应答信号，AUV便可利用该信标的位置并结合声波在水中的传播速率和信号往返的时间差计算出自己相对于信标的可能位置估计，AUV同时相对2个或者2个以上信标的可能位置估计的交点即为AUV实际所处的位置，多AUV之间通过分时询问共享信标。
Vaganay等改进了该方法提出了移动长基线法(MLBL)［3］，这种方法将信标接入GPS，可任意移动，极大地扩展了AUV的可操作区域。
Matos和Zhang［4－5］对该方法进行了进一步研究，先后提出了基于双领航者和单领航者的协同导航定位方法。
Liu［6］等对基于单信标测距的协同导航协同进行了能观性分析。
导航工程技术专业导航系统中的协同定位技术研究研究导航系统协同定位的关键技术
导航工程技术专业导航系统中的协同定位技术研究研究导航系统协同定位的关键技术导航工程技术专业导航系统中的协同定位技术研究导航系统是现代交通运输领域的重要组成部分，它能够为用户提供位置信息和导航服务。
而在导航系统中，协同定位技术是提高定位精度和可靠性的关键技术之一。
本文将对导航系统中的协同定位技术展开研究，并探讨其中的关键技术。
一、协同定位技术简介协同定位技术是指多个定位节点相互之间通过联合定位来提高定位性能的一种技术。
在导航工程技术中，协同定位技术可以通过多个定位节点之间的信息交互和互相支持，从而降低定位误差，提高定位的准确性和可靠性。
二、协同定位技术的应用场景协同定位技术在导航工程技术中的应用场景广泛，包括无人驾驶车辆、室内导航定位、航空航天导航等领域。
下面以无人驾驶车辆为例，介绍协同定位技术在该场景下的应用。
在无人驾驶车辆领域，协同定位技术可以通过车载传感器和导航基站之间的信息交互，提供更准确、更可靠的定位结果。
无人驾驶车辆需要实时获取自身的位置信息，以便做出准确的决策和控制。
通过协同定位技术，车载传感器可以通过与导航基站的协同工作，获得更精确的定位结果，从而提高无人驾驶车辆的自动驾驶性能。
三、协同定位技术的关键技术协同定位技术中有几个关键技术需要研究和解决，包括节点选择、信息融合、时钟同步和误差校正等。
1. 节点选择节点选择是指在协同定位中选择合适的节点进行联合定位。
在导航系统中，不同节点具有不同的定位精度和可靠性。
因此，如何选择合适的节点进行协同定位至关重要。
节点选择需要考虑节点之间的距离、信号强度、定位误差等因素，以及节点的互操作性和可靠性。
2. 信息融合信息融合是指将多个节点的定位结果进行融合，得到更准确、更可靠的定位结果。
信息融合可以通过贝叶斯滤波、卡尔曼滤波等数学方法进行。
在信息融合过程中，需要考虑不同节点的权重分配、定位误差的统计特性等。
3. 时钟同步时钟同步是指多个节点之间的时钟进行同步，以便进行时间同步的数据处理。
基于分层分布式模型预测控制的auv编队协同控制方法与流程
基于分层分布式模型预测控制的auv编队协同控制方
法与流程
基于分层分布式模型预测控制的AUV编队协同控制方法，包括以下步骤：
1. 建立模型：首先，为每个AUV建立数学模型，包括动力学模型和运动学
模型。
这些模型将描述AUV在各种环境条件下的行为。
2. 设定目标：根据任务需求，设定AUV编队的目标，例如队形、速度、航
向等。
这些目标将作为模型预测控制器的优化目标。
3. 设计上层控制器：上层控制器负责协同控制，通过模型预测控制算法优化所有AUV的行动。
控制器会根据所有AUV的当前状态和目标状态，计算
出每个AUV应该采取的控制输入。
4. 设计下层控制器：下层控制器负责路径跟踪控制，同样使用模型预测控制算法来优化AUV的局部路径。
控制器会根据AUV的当前位置和目标路径，计算出AUV应该采取的行动。
5. 分层控制：将上层控制器和下层控制器结合起来，形成一个分层控制系统。
上层控制器周期性地计算出每个AUV的控制输入，下层控制器将这些控制
输入转换为实际的动作。
6. 通信：AUV之间的通信是实现协同控制的关键。
每个AUV需要实时接收来自上层控制器的控制信号，并根据这些信号调整自己的行为。
7. 实施控制：将控制器应用于实际AUV，观察其行为是否符合预期。
如果实际行为与预期不符，需要对控制器进行修改和调整。
通过以上步骤，可以实现基于分层分布式模型预测控制的AUV编队协同控制。
这种方法可以提高AUV编队的协同性和整体性能，同时减小能量消耗和碰撞风险。
协同定位技术研究综述
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｓｙｎｅｒｇｉｓｔｉｃｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｍｕｌｔｉＡＵＶ，ａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｄｔｈｅｒｅｃｅｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓ．Ｉｔｉｎｃｌｕｄｅｄ （１）Ｄｉｓｃｕｓｓｅｄｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆｃｏｌｏｃａｔｉｏｎ；（２）ＡｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｍｕｌｔｉＡＵＶ ｔｅａｍｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ；（３）Ａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆｃｏｌｏｃａｔｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｒｏｕｎｄｕｎｄｅｒｗａｔｅｒＡＵＶ； （４）ＳｔａｔｅｄｔｈｅｋｅｙｉｓｓｕｅｓｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｕｎｄｅｒｗａｔｅｒｍｕｌｔｉＡＵＶｃｏｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｆｕｔｕｒｅｄｅ
摘要：文中主要围绕水下多 ＡＵＶ 协 同 定 位，对 近 年 的 相 关 研 究 进 展 进 行 了 综 述。 包 括 （１）论 述 协 同 定 位 的 概 念 提 出；（２）分析已有的水下多 ＡＵＶ 团队结构进行分类；（３）对围绕水下多 ＡＵＶ 协同定位不同结构 的 算 法 进 行 分 析；（４）陈 述 水下多 ＡＵＶ 协同定位研究中的关键问题和初步未来发展预测。
关 键 词 ：协 同 定 位 技 术 ；ＡＵＶ；分 类
Ａ ＲｅｖｉｅｗｏｆＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＪＩＡＮＧ Ｈａｎｚｈｏｎｇ （７１５ｔｈ ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｈｉｎａＳｈｉｐｂｕｉｌｄｉｎｇＩｎｄｕｓｔｒｙＣｏｒｐｏｒｄｔｉｏｎ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２３，Ｃｈｉｎａ）
一种基于自适应神经模糊推理系统的多AUV协同定位方法
一种基于自适应神经模糊推理系统的多AUV协同定位方法徐博; 李盛新; 王连钊; 段腾辉; 姚贺【期刊名称】《《中国惯性技术学报》》【年(卷),期】2019(027)004【总页数】8页(P440-447)【关键词】自主水下航行器; 协同定位; 自适应神经模糊推理系统; 扩展卡尔曼滤波; 通信包丢失【作者】徐博; 李盛新; 王连钊; 段腾辉; 姚贺【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001; 湖南航天机电设备与特种材料研究所长沙410205; 中船航海科技有限责任公司北京100071【正文语种】中文【中图分类】U666.1自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehi- cles,AUV）是一种集人工智能、计算机软件、传感器等先进技术于一体的现代技术产品。
随着人类在海洋探索和开发作业的不断深入，单一AUV的使用已经不能满足当前的需求。
因此，研究人员将目光投入到由多个AUV组成的协作系统上。
然而复杂的水下环境限制了协同系统的应用，在环境探测和监测等大多数水下任务中，需要多AUV协作系统在部分工作区间没有或基本没有外界辅助位置信息的情况下完成，导航定位问题成为发展AUV所面临的重要挑战[1-3]。
陀螺仪和加速度计组成的惯性导航系统（Inertial Navigation System,INS）是目前最常用的水下导航方法。
然而，其固有的导航误差随时间积累的特性又不利于长航时的高精度导航[4]。
随着水声通信技术的进步，基于水声通信网络的多AUV协同定位技术得到了越来越多的关注和发展。
AUV间通过水声通信实现信息共享，通过水声测距实现相互观测，进而通过信息融合技术实现导航定位误差的协同校正。
在协同定位系统中，少数领航AUV配备高精度INS，领航AUV可以通过水声调制解调器辅助其他配备低精度传感器的跟随AUV，这种定位方法不仅能提高系统整体的导航性能，而且具有成本低、实现简单、无区域限制等优点，是近年来海洋工程领域的研究热点之一。
协同定位原理与应用的区别
协同定位原理与应用的区别1. 协同定位原理协同定位是一种定位技术，它通过多个节点之间的协同工作来提高定位的准确性和稳定性。
其基本原理是通过多个节点之间的相互协作，共同计算并推导目标位置。
协同定位技术通常包括以下几个关键步骤：•信息共享：各个节点之间能够共享定位相关的信息，如传感器数据、测量结果等。
•数据融合：各个节点将共享的信息进行融合，得到更准确的定位结果。
•位置推导：通过融合后的数据，对目标位置进行推导和估计。
协同定位的关键点在于多个节点之间的协作以及信息的共享和融合，这样可以提高定位的准确性和鲁棒性。
2. 协同定位应用的区别协同定位技术可以应用于多个领域，如车辆定位、室内定位、物联网等。
每个领域的应用场景和需求不同，因此在应用中可能存在一些区别。
2.1 车辆定位协同定位在车辆定位领域的应用主要包括车辆导航、车辆监控等。
在车辆导航中，协同定位可以使用多个车载设备来进行车辆位置的共同计算，从而提供更准确的导航结果；在车辆监控中，协同定位可以通过多个车辆间相互协作的方式，提高车辆监控的覆盖范围和准确性。
2.2 室内定位协同定位在室内定位领域的应用主要包括室内导航、室内定位服务等。
在室内导航中，协同定位可以通过多个室内节点的共同计算，提供更准确的室内导航结果；在室内定位服务中，协同定位可以通过多个移动设备的协作，提供更好的定位服务质量和用户体验。
2.3 物联网协同定位在物联网领域的应用主要是为物联网设备提供位置信息。
物联网设备通常包括传感器、执行器等，这些设备可以通过协同定位来获取位置信息，并将其应用于一些应用场景中，如智能家居、智能农业等。
3. 总结协同定位原理和应用的区别在于其应用场景和需求的不同。
协同定位的原理是通过多个节点之间的协同工作来提高定位的准确性和稳定性。
而在实际应用中，协同定位可以应用于车辆定位、室内定位和物联网等不同的领域，并且每个领域的应用也有一定的差异。
通过协同定位技术，可以提供更准确的定位结果，并满足不同领域的需求。
水下航行器自主导航定位技术前沿进展
水下航行器自主导航定位技术前沿进展
张淋;谭良成
【期刊名称】《兵器装备工程学报》
【年(卷),期】2024(45)3
【摘要】导航与定位技术是自主水下航行器(AUV)预设任务并安全返航的前提,由于水下环境的限制,目前广泛采用多系统组合导航的方式来实现AUV的准确定位。
面向AUV的工况特点,详细介绍了水声测速系统、水声定位系统以及地球物理场辅助导航技术的特征与技术难点,分析了用于水下自主导航时多源组合导航方法的最新进展,随着相关测量仪器领域的研究进展,基于精确测量地球物理场特征的辅助导航技术成为具有极强竞争力的方案之一。
多AUV协同导航方案同样适用于复杂的水下环境,被视为未来AUV导航技术重要发展方向。
【总页数】11页(P161-171)
【作者】张淋;谭良成
【作者单位】重庆交通大学航运与船舶工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TJ0
【相关文献】
1.多无人水下航行器协同导航定位研究进展
2.基于双水听器的多自主水下航行器协同导航方法
3.自主水下航行器导航与定位技术
4.Hydrogen On the Way
5.一种面向无人水下航行器的多普勒自主导航方法
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rov和auv的原理及应用范围
ROV和AUV的原理及应用范围一、ROV（远程操作无人潜水器）的原理ROV是一种远程操作无人潜水器，它是通过控制线缆与母船相连，由远程操作员在母船上进行控制的。
ROV的工作原理主要包括以下几个方面：1.动力系统：ROV通常采用电力作为动力源，通过电缆与母船连接。
电缆不仅提供动力，还需要传递视频信号和控制信号。
ROV的动力系统通常包括电机、推进器等组件，能够实现在水下的自由移动。
2.传感器系统：ROV配备了各种传感器，用于获取水下环境的信息。
传感器系统通常包括摄像头、声纳、压力传感器、温度传感器等。
这些传感器能够提供水下景象的图像和声音，以及水下环境的物理参数。
3.通信系统：ROV通过电缆与母船通信，实现远程操作。
通信系统主要包括数据传输和控制信号传输两个方面。
数据传输主要通过传感器获取的水下信息传输，而控制信号传输用于将操作员的指令传输给ROV。
4.控制系统：ROV的控制系统主要由操作员在母船上的控制台实现。
通过操作控制台上的杆杠和按钮，操作员可以远程控制ROV在水下进行各种动作，如前进、转弯、下潜等。
二、ROV的应用范围由于ROV具有灵活、可靠的特点，因此在许多领域得到了广泛的应用。
以下是ROV的主要应用范围：1.海洋勘探：ROV能够深入海底，通过传感器获取海洋环境的信息，包括水下地貌、海洋生物、海洋资源等。
ROV的应用可以帮助科学家更好地了解海洋的特点，推动海洋科学的发展。
2.海底维修：ROV可以在水下进行各种维修和检测工作，例如修复海底管道、检查海底油井等。
ROV的使用减少了人类进行危险任务的风险，提高了工作效率。
3.海洋考古：许多重要的历史遗迹和沉船遗骸埋藏在海底，ROV可以帮助考古学家进行海底考古工作。
ROV可以通过摄像头拍摄和记录海底遗址的情况，非常有助于保护和研究文化遗产。
4.水下科学研究：ROV的应用在水下科学研究中起着重要的作用。
通过ROV，科学家可以进行水下探测、样品采集、生物观察等工作，从而深入了解水下生态系统和自然界的奥秘。
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一、协同概念
利用多自主水下航行器（AUV）协同作业不仅能够承担单体航行器难以 胜任的诸多复杂任务，如大面积的海洋环境调查、海底地形地貌勘探、失事 船只搜索以及军事上的情报收集、水雷探测、沿岸反潜、中继通信等，而且 具有高效率、高可靠性、高质量的优点，具有广阔的应用前景，示意图如图1 所示。进行多航行器协同作业首先需要确定每个航行器的相对位置关系，即 解决多航行器协同导航定位问题。
一、协同概念
2.2 多AUV协同导航概念的提出
由于AUV导航系统必须在长时间跨度、远距离范围提供精确的位置信息、 速度信息和姿态信息，同时还必须考虑体积、质量、能量约束和特殊水下环境
、隐蔽性和其他因素，使得实现 AUV 的精确导航定位成为一项艰巨的任务。
AUV导航主要可以分为两类：基于自身敏感器件信号的自主导航与基于外部信
(4)俄罗斯科学院海洋技术问题研究所，其代表产品有SAUV。
(5)加拿大温哥华国际海底工程研究所，其代表产品有ARCS，Dolphin，Theseus(世 界上最大的AUV)，北极探险AUV(Arctic Explorer AUV)，半潜式AUV(SemiSubmersible AUVs)，拖鱼式AUV，Aurora(该AUV设计了一个大的主动控制主翼来实 现深度控制，其速度能达到12节)。
要考虑避碰等问题，同时水下环境的特殊性，如未知的洋流、复杂的水文、地形环境等 ，也给导航带来很多的瓶颈。 和其他多平台协同导航相比，水下环境决定了AUV只能以惯性导航设备、DVL和水 声通信与测距装置为核心传感器，使用基于相对位置测量的滤波模型，目前惯性导航短 航程条件下定位精度高，但误差会随时间不断累积，使导航精度降低；声学测距精度较 高，但需在载体上安装相应水听器，并且和无线通信相比，必然存在通信时间延迟、传 输距离受限等问题。
内容
1
概念与内涵 国内外研究进展 水下定位技术概述 技术特点与难点分析 协同定位中的滤波算法 水声通信特性与测距误差 研究内容
2
3 4 5 6 7
二、国内外研究进展
1. 国外/内水下AUV的发展现状 AUV作为一种无人的自主载体，早在1957年由华盛顿大学应用物理实验室
的斯坦·墨菲，鲍勃·弗朗索瓦设计了第一艘AUV。目前世界上比较出名的
随AUV在执行任务前，均通过GPS进行时间校正，以保证时间同步。
一、协同概念
在协同导航定位过程中，领航AUV按照预先约定的时间间隔向外发射固 定频率的声信号脉冲，间隔一段时间后，通过水声通信装置广播领航AUV自 身位置。跟随AUV接收到声信号脉冲和领航AUV位置后，由声信号脉冲解算 出相对距离，将位置和距离信息同自身航推结果进行数据融合，从而达到协 同定位的目的，协同导航定位的关键是相对距离的确定。
，指出整体环境中存在的若干子系统，它们之间有着相互作用、相互影响的
联系，并非是独立存在的。在社会中类似的现象比比皆是，比如企业中的各 个单位既会相互干扰和制约，又会相互配合和协作等。 可以将一个企业看成
协同系统，利用协同操作来实现资源的有效利用。 这样的企业整体效益大于
独立作用的总和的一部分，常常被描述为“2+2=5”或“1+1>2”。
一、协同概念
利用多个航行器相互协作完成指定的导航任务，平台之间存在直接相对 观测或者间接相对观测，通过信息交换实现平台间导航资源的共享，从而获得
比各平台独自导航更优的性能，这种导航方式称为“协同导航”。
水下多航行器协同导航技术是基于网络的导航形式，首先从整体的多航 行器协同系统进行考虑，需对协同导航系统中的编队构型进行优化设计，然后
示。
一、协同概念
适用区域 名称
无线电导航 卫星导航 地磁场辅助导 航 中间层水域 (300m≤水深 ≤2000m) 重力场辅助导 航 惯性导航 协同导航 海地区域 (距海底≤100m) 海底地形匹配 导航
特点
将导航信息通过无线电波发送给AUV，以测定航 位和引导航行 AUV接收卫星的导航信息，进行导航，精度高， 实时性好 将地磁基准图网格化后存储于数字计算机中，由 磁力仪实时测得地磁数据序列，以进行匹配导航 ，干扰信息大 与地磁场辅助导航类似，利用重力场的物理特性 来辅助导航，干扰信息大 利用惯性敏感器件进行航位推算，误差随时间积 累 多AUV间测距与通信，实现导航信息共享与互相 修正，提高AUV编队导航精度 将测得海底地形与存储的地形图进行比较，来决 定AUV自身的位置
图5 蓝色海洋监测型AUV
图6 蓝色海洋监测型AUV
二、国内外研究进展
我国关于AUV的研制工作开始较晚，但是仍然取得了一定的成果，目前国内的 主要研究单位有：沈阳自动化所，哈尔滨工程大学，西北工业大学等。以沈阳 自动化所为代表，其主要产品有探索者，CR-01，CR-02，潜龙一号。
(1)探索者，作为我国第一台无缆自治水下机器人，如图7所示，其成功研制标志着我国 关于水下机器人的研究技术逐步向深海发展。 (2)“CR-01”，作为一种6000米自主水下机器人，如图8所示，能够对海沟以外海域进 行探测。这标志着我国关于AUV的研制水平已经跨入了世界领先行列。
多水下潜器协同定位概述
内容
1
协同概念 国内外研究进展 水下定位技术概述 技术特点与难点分析 协同定位中的滤波算法 水声通信特性与测距误差
2
3 4 5 6
一、协同概念
1. 水下多AUV协同定位的重要意义 21世纪是海洋的世纪，是全世界大规模开发利用海洋资源，扩大海洋产 业、发展海洋经济和争夺海上权益的新时期。由于受海洋苛刻的自然条件以 及人自身的生理条件所限，人类对海洋的探索还处于比较肤浅的阶段。 就当前的发展而言，水下导航问题仍然是无人水下航行器所面临的主要 技术挑战之一。导航系统必须提供远距离及长时间范围内的精确定位、速度 及姿态信息，受体积、质量、能源的闲置及水声介质的特殊性、隐蔽性等因 素的影响，实现航行器的精确导航是一项艰难的任务。 水下高精度导航是无人航行器完成任务的关键，尤其对多水下航行器协 作系统显得至关重要，这对于多航行器系统的编队保持与控制，相互间的高 效协同作业起着决定性作用。
二、国内外研究进展
(6)美国自主水下系统研究所(Autonomous Undersea Systems Institute，AUSI)海洋系 统工程实验室，其代表产品为：蓝色海洋监测AUV（如图4所示），大排量水下无人
机器人及其他水下机器人。
(7)美国蓝鳍机器人公司(Bluefin Robotics Corp)，其代表产品有蓝鳍金枪鱼-21(如图5 所示)，蓝鳍金枪鱼12D，12S，9M，9，SandShark™，双便携式AUV(HAUV)。
图4 协同导航定位原理图
一、协同概念
“协同导航”具有如下优势：（1）可通过系统中其它平台的高精度导航 信息，提高低精度运动平台的导航精度；（2）可以利用部分平台的有界定位 误差的导航能力，通过信息共享使各平台都具有误差有界的定位能力；（3） 当某平台由于传感器或环境因素丧失独立导航能力时，协同导航可以在一定 程度上恢复其导航能力。“协同导航”相对“各自为战”的导航方式，能实 现平台间的导航资源共享，具有比独自导航更优的性能。协同导航成为未来 五十年解决水下中间层区域多AUV高精度导航的重要方法。
利用各航行器携带的导航传感器，结合水声通信技术通过水声测距及通信一体
化，共享传感器的量测信息，最后通过对航行器间的相对位置关系进行融合提 高导航与定位精度。
一、协同概念
多航行器协同导航定位，具有两种形式：（1）并行式，即系统中每个航 行器的功能和结构相同，使用各自的导航系统进行定位，通过水声通信，获 取其他航行器的位置信息；（2）主从式，也称为领航式，即系统中少量领航 艇装备高精度导航设备，大量跟随艇装备低精度导航设备，跟随艇通过获得 与领航艇的位置关系提高自身导航精度，并通过水声通信确定自身在系统中 的位置。并行式的结构简单，但每个AUV都装备高精度导航设备，成本将增
图1 水下AUV协同探测、扫雷示意图
一、协同概念
2. 水下多AUV协同定位问题的界定及其定义
2.1 协同的概念 协同原本指的是一种物理和化学现象，也称为协同作用，是指两种或多 种组分一起加入，混合在一起，所产生的作用大于各种组分单独应用时作用 的总和。 而其中对混合物产生这种效果的物质称为增效剂。 赫尔曼·哈肯(德国物理学家)在上世纪70年代第一次提出了协同的定义， 并出版了相关书籍《协同学导论》等，对协同理论进行了系统地阐述和分析
加很多倍，而主从式兼顾了导航精度和成本，成为多AUV协同定位导航研究
的主要方向。 领航AUV装备高精度惯性导航设备、多普勒速度仪、差分全球定位系统
(DGPS)、水声通信设备等，导航系统以惯导设备为主，初始位置通过DGPS
获得，以多普勒速度仪测量的绝对速度作为惯导外部输入，进一步提高了其 精度。跟随AUV装备低精度航位推算导航设备、GPS、水声通信设备等。跟
术得到了越来越多的关注和发展。不同航行器通过水声通信实现信息共享，
通过水声测距实现相互观测，进而通过信息融合技术实现导航定位误差的协 同校正。利用多水下航行器协同定位，不仅可以提高系统整体的导航性能，
而且具有成本低、系统鲁棒性好的特点，可以极大地增强多水下航行器系统
的协同作业能力，具有重要的研究价值。
图1.2 多AUV协同导航精度的影响因素
图3 多AUV协同导航精度的影响因素
一、协同概念
水下高精度导航对多AUV协作系统至关重要，对于多AUV系统编队的保 持与控制，相互间的高效协同作业起着决定性作用。由于水介质的特殊性， AUV无法有效获取高精度的GPS卫星信号进行导航定位；传统声学导航方法 ，如长基线、短基线和超短基线等，虽然应用广泛，但是也存在诸多的不足 。随着水声通信技术的进步，基于水声通信网络的多水下航行器协同定位技
导航精度
较高 高
近海面水域 (水深≤300m)
一般