水下机器人导航方式简介

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基于滑模控制的水下机器人导航研究

基于滑模控制的水下机器人导航研究

基于滑模控制的水下机器人导航研究一、水下机器人导航技术概述水下机器人,也称为无人潜水器(UUV),是一类能够在水下自主或遥控操作的机器人系统。

随着海洋资源开发、海洋科学研究、水下工程检测等领域需求的不断增长,水下机器人技术得到了迅速发展。

导航技术作为水下机器人的关键技术之一,直接影响着其执行任务的效率和安全性。

1.1 水下机器人导航技术的核心特性水下机器人导航技术的核心特性包括精确性、鲁棒性、自适应性和智能化。

精确性是指导航系统能够提供准确的定位信息,确保水下机器人在复杂的水下环境中准确到达预定位置。

鲁棒性是指导航系统能够在面对水下环境变化、传感器故障等不确定因素时,仍能保持稳定的导航性能。

自适应性是指导航系统能够根据环境变化和任务需求,自动调整导航策略。

智能化是指导航系统能够进行自主决策,实现复杂任务的自主导航。

1.2 水下机器人导航技术的应用场景水下机器人导航技术的应用场景非常广泛,包括但不限于以下几个方面:- 海底地形测绘:通过精确导航,水下机器人能够绘制海底地形图,为海洋地质研究提供基础数据。

- 海洋资源勘探:水下机器人能够导航至特定区域进行资源勘探,如油气、矿产等。

- 水下结构检测:水下机器人能够导航至水下结构物,如桥梁、管道等,进行检测和维护。

- 水下搜救:在发生海难等紧急情况时,水下机器人能够导航至失事区域进行搜救。

二、基于滑模控制的水下机器人导航研究滑模控制(Sliding Mode Control, SMC)是一种非线性控制策略,以其强鲁棒性和快速响应特性,在水下机器人导航系统中得到了广泛应用。

2.1 滑模控制的基本原理滑模控制的基本原理是设计一个滑动面,当系统状态在滑动面上时,系统表现出期望的动态特性。

通过设计适当的控制律,使得系统状态能够达到并保持在滑动面上,从而实现对系统的有效控制。

滑模控制具有对参数变化和外部干扰不敏感的特点,因此在水下机器人导航中具有很好的应用前景。

2.2 滑模控制在水下机器人导航中的应用在水下机器人导航中,滑模控制可以应用于路径跟踪、避障、姿态控制等多个方面。

基于机器学习的水下机器人智能导航

基于机器学习的水下机器人智能导航

基于机器学习的水下机器人智能导航在当今科技飞速发展的时代,水下机器人的应用范围越来越广泛,从海洋科学研究到水下资源勘探,从水下设施维护到军事侦察等领域,都能看到它们的身影。

而实现水下机器人的智能导航,是确保其高效、安全完成任务的关键。

基于机器学习的技术为水下机器人的智能导航带来了新的突破和可能。

水下环境复杂且充满不确定性,给水下机器人的导航带来了巨大的挑战。

水下的光线昏暗,水流多变,水压巨大,还有复杂的地形和障碍物。

传统的导航方法往往依赖于预先设定的地图和传感器数据的简单处理,但这种方式在面对复杂和未知的环境时,其适应性和灵活性就显得不足。

机器学习为解决这些问题提供了新的思路。

通过让水下机器人从大量的数据中学习和提取有用的信息,从而能够对环境进行更准确的感知和理解,并做出更智能的决策。

在基于机器学习的水下机器人智能导航中,数据的收集和预处理是至关重要的第一步。

这些数据可以来自各种传感器,如声呐、压力传感器、光学传感器等。

这些传感器能够收集到关于水下环境的各种信息,包括水深、水温、水流速度、障碍物的位置和形状等。

然而,原始的传感器数据往往存在噪声和误差,需要进行预处理和清洗,以提高数据的质量和可用性。

在数据预处理之后,接下来就是选择合适的机器学习算法。

常见的算法包括神经网络、决策树、支持向量机等。

不同的算法在处理不同类型的数据和问题时,具有不同的优势和适用范围。

例如,神经网络在处理大规模的数据和复杂的非线性问题时表现出色,而决策树则在可解释性和处理小规模数据方面具有优势。

以神经网络为例,它可以通过对大量的训练数据进行学习,自动地提取出环境中的特征和模式。

例如,通过学习不同水流速度和方向下的传感器数据,神经网络可以预测水流的变化趋势,从而帮助水下机器人更好地规划路径。

同时,神经网络还可以学习如何识别不同类型的障碍物,并根据障碍物的形状和位置做出相应的避障决策。

然而,将机器学习算法应用于水下机器人的智能导航并非一帆风顺。

水下机器人的运动控制与路径规划

水下机器人的运动控制与路径规划

水下机器人的运动控制与路径规划随着科技的不断发展,水下机器人的应用范围日益广泛。

水下机器人在海洋资源勘探、海底考古、海底工程等领域发挥着重要作用。

而机器人的运动控制与路径规划是水下机器人能够自主完成任务的关键技术之一。

本文将探讨水下机器人的运动控制与路径规划技术。

一、水下机器人的运动控制技术1. 导航系统水下机器人需要具备准确的导航系统,以确保其在水中的定位和姿态稳定。

惯性导航系统、GPS定位系统和声纳导航系统等技术常用于水下机器人的导航。

其中,惯性导航系统能够通过内部传感器测量机器人的姿态和位置,GPS定位系统可以利用地面的GPS信号来测量机器人的位置,而声纳导航系统则通过发送和接收声波信号来测量机器人与周围环境的距离。

2. 动力系统水下机器人的动力系统需要能够提供足够的推力和转矩,以满足机器人在水中的运动需求。

常见的动力系统包括电动机和液压系统。

电动机具有体积小、重量轻、控制方便等优点,适用于小型水下机器人;而液压系统则适用于大型水下机器人,可以提供更大的推力和转矩。

3. 姿态控制水下机器人的姿态控制是指控制机器人在水中的姿态,使其保持稳定并能够完成所需的任务。

常用的姿态控制方法包括PID控制、模型预测控制和自适应控制等。

PID控制是一种最常用且简单的控制方法,通过调节比例、积分和微分系数来稳定机器人的姿态。

而模型预测控制和自适应控制则可以根据机器人当前的状态和环境变化进行实时调整,以提高姿态控制的精度和稳定性。

二、水下机器人的路径规划技术1. 障碍物检测水下机器人在执行任务时需要避开障碍物,因此需要具备有效的障碍物检测技术。

常用的障碍物检测方法包括激光扫描、摄像头监测和声纳传感器等。

激光扫描可以通过发送激光并接收反射光来检测周围环境的障碍物,摄像头监测则利用摄像头拍摄周围环境的图像来检测障碍物,声纳传感器则通过发送和接收声波信号来检测周围环境的障碍物。

2. 路径规划算法路径规划算法是指根据水下机器人的起点、终点和周围环境来确定机器人的最佳路径。

自主导航水下勘测机器人

自主导航水下勘测机器人

自主导航水下勘测机器人水下勘测机器人是一种可以在水下进行勘测的无人机,它可以搭载各种传感器,获取水下环境的数据和图像信息,以实现水下勘查、探测和调查等任务。

因为水下环境复杂多变,因此水下勘测机器人需要具备一定的自主导航能力,才能够适应各种挑战性的任务。

自主导航是指机器人通过自身的感知、定位和规划,实现自主控制和导航。

在水下环境下,由于无法依靠卫星导航系统,机器人需要采用其他定位技术,如声纳定位、惯性导航、磁力计等。

同时,由于水下环境复杂、光照不足,机器人需要采用多模态传感器,如声纳、激光雷达、摄像头等,以获取丰富的环境信息。

自主导航水下勘测机器人的研究可以应用于海洋调查、水下考古、海洋工程和资源勘探等领域。

其中,自主导航水下勘测机器人在深海矿产、海底油气管道维护、海底遗址考古等方向有极大的应用前景。

自主导航水下勘测机器人的核心技术包括:声纳定位、自主控制、避障规划、场景感知和智能决策等。

其中,声纳定位技术是机器人进行自主导航的主要手段,可以实现机器人对水下环境的自主定位和建图。

同时,自主控制技术可以对机器人进行有效的控制和导航,避免机器人碰撞、卡住等情况。

避障规划技术可以有效避免机器人遇到威胁或危险,如鱼群、岩石、网具等。

对于自主导航水下勘测机器人而言,场景感知技术是十分重要的。

机器人需要通过多模态传感器,获取水下环境的信息,包括物体的位置、形状、颜色、纹理等特征,以实现自主导航和环境认知。

智能决策技术可以根据环境信息和任务需求,进行智能规划和路径决策,使机器人能够自主完成任务。

自主导航水下勘测机器人的研究具有挑战性和前沿性。

通过理论、算法、硬件等方面的创新突破,可以提高机器人的自主导航能力和勘测效率,促进水下环境的科学探索和利用。

随着科技和应用的不断发展,自主导航水下勘测机器人的应用前景将会更加广泛和深远。

水下滑翔机定位导航系统及实验研究

水下滑翔机定位导航系统及实验研究

一、水下机器人导航定位技术的 研究现状
1、惯性导航与自主定位
惯性导航是一种常用的水下机器人导航方式,其主要利用陀螺仪和加速度计等 惯性传感器来测量机器人的加速度和角速度,从而计算出机器人的位置和姿态。 然而,由于惯性导航的误差会随着时间的推移而累积,因此需要与其他导航方 式结合使用以实现更精确的定位。
系统组成
水下滑翔机定位导航系统主要由以下几个部分组成: 1、全球定位系统(GPS):用于获取水下滑翔机的绝对位置信息。
2、惯性测量单元(IMU):用于获取水下滑翔机的姿态、速度和加速度信息。
3、水下地形地貌扫描系统(OBS):用于获取水下环境的地形地貌信息,帮助 水下滑翔机进行路径规划和避障。
视觉导航则是利用图像处理和计算机视觉技术来实现水下机器人的导航和定位。 其优点在于可以直接获取环境信息,提供更为精确的定位数据。然而,由于水 下环境的复杂性和不确定性,视觉导航技术仍面临着许多挑战。
二、水下机器人导航定位技术的 发展趋势
1、多传感器融合与智能决策
由于单一导航方式的局限性,多传感器融合成为了水下机器人导航定位技术的重要研究方向。通过将不同类型的传感器(如惯性传感器、水声传感器、视觉 传感器等)进行融合,可以充分利用各种传感器的优点,提高水下机器人的导 航精度和鲁棒性。同时,通过引入人工智能和机器学习等技术,实现智能决策, 可以进一步提高水下机器人的导航性能。
未来,水下定位导航系统的发展方向主要有以下几点:一是加强数据传输速度 和精度,以提高实时导航性能;二是研发更加智能化的水下机器人,提高自主 导航能力;三是结合和机器学习等技术,实现更加精准的定位和导航决策。此 外,随着5G等通信技术的不断发展,水下定位导航系统将有望实现更远距离的 信号传输和更高精度的定位。

水下机器人的控制与导航技术研究

水下机器人的控制与导航技术研究

水下机器人的控制与导航技术研究水下机器人是近年来新兴的一种机器人,主要用于水下各种环境下的探测、勘察、研究等任务。

水下机器人的控制与导航技术是水下机器人能否正常运行、完成任务的关键。

一、水下机器人的导航系统1. 惯性导航系统水下机器人在水下环境中运行时,往往会受到水流的干扰,使得机器人的运行方向发生变化,因此需要采用惯性导航系统进行补偿。

惯性导航系统是利用机器人内部的运动学原理和测量设备,如陀螺仪和加速度计等,采取组合导航算法进行定位和姿态控制的一种系统。

2. GPS导航系统GPS全球卫星定位系统是一种常用的导航系统,可以在陆地、海洋和空中等多种环境下获取定位信息。

然而,GPS导航系统在水下运行时受到水的屏蔽,无法正常工作。

3. 声纳导航系统声纳导航是目前水下机器人最为常用的导航系统之一。

声纳导航系统通过发射声波,利用声波在水中的传播速度、传播路径等信息来获取机器人的位置和运动方向。

二、水下机器人的控制系统1. 遥控系统水下机器人的遥控系统是一种最基本的控制方式。

遥控系统通过蓝牙、无线电和红外线等通信方式将机器人的运动控制命令由地面或者水面的人工操作员发送到机器人内部进行控制。

2. 自主控制系统自主控制系统是一种更为先进的控制方式。

它通过搭载各种传感器和计算机,建立二进制逻辑关系和数学模型,识别和模拟环境信息,使机器人能够通过自适应算法实现自主运行、自主避障和智能控制等功能。

三、水下机器人的航行与避障技术1. 深度控制技术水下机器人的深度控制技术是指通过控制机器人的浮力和推进力来控制水下机器人的深度。

深度控制技术的实现需要发射水下机器人和外界环境的沉浸度、融合惯性导航和声纳导航等信息,实现对深度控制的精准控制。

2. 姿态控制技术水下机器人的姿态控制技术是指通过控制机器人的姿态来实现机器人的前进、后退、左右旋转等行动。

实现姿态控制技术需要利用电子罗盘、姿态传感器等设备来实现对机器人姿态的感知。

同时,还需要采用PID控制算法等方法对机器人的姿态进行精准控制。

水下机器人自主导航控制技术研究

水下机器人自主导航控制技术研究

水下机器人自主导航控制技术研究随着人们对海洋的探索越来越深入,水下机器人技术也愈发重要。

然而,水下机器人的自主导航控制技术面临的挑战也愈发严峻。

如何实现水下机器人的自主导航控制,已经成为当前水下机器人技术研究的一个重点。

本文将涉及水下机器人的定位技术以及自主导航控制技术的相关研究。

水下机器人定位技术水下机器人的定位技术主要包括声纳定位、惯性定位以及视觉定位。

声纳定位技术是水下机器人研究中最为常见的技术之一,通过接收声纳信号来判断机器人的位置。

同时,声纳定位技术的分辨率也影响到机器人的定位精度。

为了提高声纳定位技术的分辨率,研究人员不断优化机器人的信号处理算法,以及开发更为灵敏的水下声纳探测器。

惯性定位技术是利用机器人的陀螺仪和加速度计等传感器来确定机器人的位置的一种技术。

惯性定位技术的优点在于它不会受到水下环境的干扰,定位精度较高。

但惯性定位技术也存在一些问题,比如测量误差会随时间逐渐积累,同时惯性定位技术也会受到地球引力的影响。

视觉定位技术可以通过摄像机来获取水下环境的图像,并分析图像中的特征点,从而实现机器人的定位。

此外,研究人员也在探索利用深度图像技术来实现水下机器人的三维定位。

水下机器人自主导航控制技术水下机器人的自主导航控制任务可以被分为以下几类:路径规划、环境感知和避障、力控制等。

实现水下机器人的自主导航控制需要综合运用定位技术、控制理论以及算法优化等技术手段。

路径规划是指在水下环境中规划机器人的运动轨迹。

路径规划的实现需要通过数字海图等信息来区分水下环境和障碍,以及针对水下机器人的特殊控制需求对其路径进行规划。

环境感知和避障能力是机器人自主导航控制技术中的核心。

为了实现机器人的环境感知和避障,研究人员需要开发出一种能够在水下环境中感知障碍物的传感器,并结合高级算法来实现机器人的避障能力,从而保障机器人的安全运行。

在力控制方面,机器人需要同时考虑水流的影响以及自身运动状态的变化。

对于水下机器人来说,稳定性是非常重要的。

水下机器人的定位与控制技术

水下机器人的定位与控制技术

水下机器人的定位与控制技术一、引言随着现代科技的不断发展,各种智能化的设备不断涌现,其中水下机器人是其中之一。

这种设备被广泛应用于海洋的勘测、维修、救援等工作中。

在现代化的海洋科学研究和海洋工程的实践中,水下机器人起着越来越重要的作用。

然而,水下机器人在海洋中行驶环境复杂,同时面临着海流和海浪的影响等诸多问题,因此需要完善的定位与控制技术来确保其准确执行任务,保证不会发生意外情况。

二、水下机器人的定位技术水下机器人的定位技术是指在水下环境中利用各种传感器和算法,确定机器人所在的具体位置以及与目标的相对位置关系和方向的技术。

水下机器人的定位技术主要包含以下三种。

1.基于声纳的定位技术声纳是一种通过声波技术产生的水下探测信号。

基于声纳的机器人定位技术,是通过水下传回声波信号,利用三角定位技术来确定机器人所处位置的一种技术。

基于声纳的定位技术是目前最广泛应用的水下机器人定位技术之一。

2.基于标记的定位技术基于标记的定位技术是指固定标记点,通过机器人定位模块识别标记点的位置,再通过标记点位置信息确定机器人位置和方向的一种技术。

目前,基于标记的定位技术被广泛应用在潜水器、ROV以及AUV等水下机器人上。

3. 全局定位技术全局定位技术是指利用全球卫星导航系统如GPS和GLONASS 等卫星信号,对水下机器人进行定位的技术。

基于GPS的水下机器人定位是目前应用较广泛的全局定位技术之一。

三、水下机器人的控制技术水下机器人的控制技术包括控制算法、姿态控制、运动控制等多个方面。

1.控制算法水下机器人的控制算法是通过预设的机器人控制参数和目标要求来优化机器人的行动方向,实现机器人从当前位置到所需的位置,同时保证机器人的稳定性和可控性。

2.姿态控制姿态控制是对水下机器人的姿态进行控制的一个重要方面,包括控制水下机器人的俯仰、横滚和航向等三个方向。

姿态控制旨在将机器人的行动稳定化,以确保机器人有更好的控制性能和更准确的数据采集结果。

水下机器人的导航与控制技术研究

水下机器人的导航与控制技术研究

水下机器人的导航与控制技术研究近年来,随着科技的不断发展,水下机器人的应用越来越广泛。

它们主要用于海洋勘探、海底管线维修、深海探测等领域。

然而,由于水下环境的复杂性和水下机器人自身的特点,水下机器人的导航和控制技术研究一直是一个难点。

本文将对当前水下机器人导航和控制技术的研究进展进行探讨。

一、水下机器人的导航技术水下机器人的导航技术是其能否准确地执行任务的关键。

目前主要的水下机器人导航方法包括声纳导航、惯性导航、视觉导航和自主导航等。

1. 声纳导航:声纳导航是指使用声纳探测器在水中进行信号的发送和接收,利用声波的传播速度和时间差来确定水下机器人的位置。

声纳导航方法具有定位准确、可用于大范围探测、不受光照影响等特点,但受到水下环境中噪声和反射等因素的影响。

2. 惯性导航:惯性导航是指使用加速度计和陀螺仪等惯性传感器检测水下机器人的加速度、角速度和角位移等变量,从而推断其位置和姿态。

惯性导航方法具有定位精度高、无需外界信号、短时间内获取位置等优点,但相比声纳导航,其误差随时间增加的速度较快。

3. 视觉导航:视觉导航是指利用摄像头等视觉传感器获取水下环境中的图像信息,通过图像处理和分析技术来推断水下机器人的位置和姿态。

视觉导航方法具有操作简单、实时性好、环境适应性强等特点,但受到水下环境的光照和水质等因素的限制。

4. 自主导航:自主导航是指利用集成导航系统对水下机器人进行自主导航。

该方法将声纳、惯性、视觉等多个导航技术进行融合,以提高导航的精度和可靠性。

但相比单一导航技术,自主导航的复杂度和成本较高。

二、水下机器人的控制技术水下机器人的控制技术是其能否准确和稳定地执行任务的关键。

目前主要的水下机器人控制方法包括遥控控制、半自主控制、全自主控制等。

1. 遥控控制:遥控控制是指利用遥控器、艇上动力控制箱等装置对水下机器人进行控制。

该方法操作简单、成本低廉,但不适用于大型和复杂任务。

2. 半自主控制:半自主控制是指利用预设轨迹、任务指令等控制方式,对水下机器人的运动进行控制。

水下机器人定位方法综述

水下机器人定位方法综述

兵工自动化 2013-12Ordnance Industry Automation 32(12) ·46·doi: 10.7690/bgzdh.2013.12.013水下机器人定位方法综述商承超1,2,王伟2,谢广明2,罗文广1(1. 广西科技大学电气与信息工程学院,广西柳州 545006;2. 北京大学工学院,北京 100871)摘要:机器人定位是指通过机器人传感系统实时获得其所在的位置和航向信息,是移动机器人完成复杂实际任务的基础。

针对水中机器人,介绍了基于水声、基于GPS和基于概率等几种典型的水下定位方法。

分别描述了这些方法的实现原理,并分析了它们的特点和存在的问题。

最后,展望了该方向今后的发展趋势和应用前景。

关键词:水下机器人;定位方法;水声定位;GPS定位;概率定位中图分类号:TP242 文献标志码:ASurvey of Localization Methods for Underwater RobotsShang Chengchao1,2, Wang Wei2, Xie Guangming2, Luo Wenguang1(1. College of Electric & Information Engineering, Guangxi University of Science & Technology, Liuzhou 545006, China;2. College of Engineering, Peking University, Beijing 100871, China)Abstract: Robot localization means that the robot obtains its position and heading information through its sensor systems in real time, which is the start point of complex real applications for mobile robots. In this paper, for underwater robots, three typical localization methods including acoustic localization, GPS-based localization and probabilistic localization are introduced. Their implementation principles are described and their advantages and existing problems are analyzed, respectively. Finally, the direction of future development and application prospect are discussed.Key words: underwater robot; localization method; acoustic localization; GPS-based localization; probabilistic localization0 引言移动机器人定位是指机器人通过自身感知系统从所在环境获取与定位相关的信息数据,然后再经过一定的算法处理,进而对机器人当前的位姿(位置和航向)进行准确估计的过程。

水下机器人自主导航与目标识别技术研究

水下机器人自主导航与目标识别技术研究

水下机器人自主导航与目标识别技术研究随着科技的快速发展,水下机器人在海洋工程、水下探险、海洋资源勘探等领域的应用越来越广泛,对于水下机器人的自主导航和目标识别技术的研究变得尤为重要。

本文将探讨水下机器人自主导航与目标识别技术的研究现状、挑战和发展方向。

水下机器人自主导航技术旨在使机器人能够在水下环境中自主地进行移动和导航,而不需要人为干预。

目前,水下机器人自主导航技术主要依赖于声纳、惯性导航系统和视觉传感器等装置的协同工作。

声纳系统能够通过声波在水下传播的速度和方向来确定水下机器人的位置和姿态。

惯性导航系统则基于加速度计和陀螺仪来测量水下机器人的线性和角速度,从而实现导航功能。

视觉传感器则通过图像处理技术来感知水下环境中的目标物体,进而实现自主导航。

然而,水下机器人自主导航技术面临诸多挑战。

首先,水下环境的复杂性使得机器人的导航更加困难。

水下环境中的浊度、颜色变化以及物体的遮挡等因素都会影响机器人的视觉感知和定位能力。

其次,水下机器人的精确定位问题也是自主导航的难点之一。

由于水下环境中信号传输受限,全球定位系统(GPS)无法直接使用,而机器人的位置和姿态信息对于导航至关重要。

此外,水下机器人的能源问题也需要解决,为其长时间的自主工作提供持续的动力。

为了解决上述问题,研究者们提出了一系列的解决方案。

其中,深度学习算法被广泛应用于水下机器人的目标识别和跟踪任务中,通过训练神经网络使机器人具备识别和追踪目标的能力。

同时,多传感器融合技术也被用于提高机器人的感知和定位能力。

通过将声纳、激光雷达、红外传感器等多种传感器的数据进行融合,可以获得更准确的环境感知和姿态估计结果。

此外,采用先进的电池和能源管理系统,有效延长水下机器人的工作时间,提高其自主导航的可持续性。

未来,水下机器人自主导航与目标识别技术仍有许多发展方向。

首先,研究者们可以进一步优化深度学习算法,以提高机器人在复杂水下环境中的目标识别和跟踪准确性。

水下机器人视觉导航系统的研究与开发

水下机器人视觉导航系统的研究与开发

水下机器人视觉导航系统的研究与开发随着科技的不断发展和人类对海洋资源的需求不断增加,水下机器人的应用越来越广泛。

水下机器人的研究和开发一直是科技领域的热门话题,而其中的视觉导航系统则是水下探测、观察和采集等任务中非常重要的一个方面。

本文将从视觉导航系统的原理、特点以及研究现状等方面,来探讨水下机器人视觉导航系统的研究和发展。

一、视觉导航系统的原理视觉导航是指利用视觉传感器对水下环境进行观测、分析并进行决策,使水下机器人具有自主导航能力的技术。

视觉传感器可以将水下环境的影像转化为数字信号,通过相应的算法进行处理和计算,最终实现对水下环境的检测和分析。

视觉导航系统主要包括图像采集、图像处理和行为决策三个基本部分。

其中,图像采集是指水下机器人通过摄像头等装置获取环境中的图像信息,图像处理则是对采集的图像信息进行滤波、分割和特征提取等处理,为行为决策提供可靠的信息依据。

行为决策则是指基于采集和处理的图像信息,水下机器人进行控制和操纵的决策。

常见的行为决策包括路径规划、避障和目标跟踪等。

二、水下机器人视觉导航系统的特点与陆地和空中的机器人系统相比,水下机器人视觉导航系统具有很多独特的特点。

首先,水下环境的光照条件和能见度通常不稳定,这将对视觉传感器的采集和处理产生影响。

其次,水下环境中除了流体动力学效应外,还会出现声学和地球物理学效应等各种现象,因此水下机器人的运动控制和路径规划需要更加精确和细致。

另外,由于水下环境的复杂性和多变性,水下机器人的探测和采集任务通常需要自主运行,需要视觉导航系统的实时性和稳定性。

三、水下机器人视觉导航系统的研究现状目前,国内外已经有很多学者和企业在水下机器人视觉导航系统的研究和开发方面做出了很多贡献。

在图像采集方面,常见的图像视频传输方案包括岸边传输和水下本体传输两种方式,而且大多数水下机器人都采用了多传感器综合的方式来实现对水下环境的观测和监测。

在图像处理方面,目前已经有了很多优秀的图像处理方法,包括图像识别、图像分割、图像匹配和目标跟踪等。

水下机器人定位与控制系统设计

水下机器人定位与控制系统设计

水下机器人定位与控制系统设计水下机器人在现代海洋工程中起着越来越重要的作用。

它可以代替人类进行高风险和复杂的任务,如海底资源开发、海底管道检测、海洋科学研究等。

在其工作过程中,水下机器人定位与控制是非常重要的一环。

本文将对水下机器人定位与控制系统设计进行初步探讨。

一、水下机器人定位技术水下机器人的定位技术包括绝对定位和相对定位两种方式。

1.绝对定位绝对定位是指通过外部参考物体来确定机器人位置的方法。

最常见的外部参考物体是声纳信号和GPS导航系统。

声纳信号可以测量机器人与声源的距离和方向,从而计算出机器人的位置。

GPS定位可以将机器人的经纬度定位到全球范围内。

2.相对定位相对定位是指通过机器人本身来确定其位置的方法。

这种方法一般需要使用一些传感器,如红外线、超声波、激光等。

通过监测自身周围的环境,机器人可以计算出相对位置。

二、水下机器人控制技术1.方向控制方向控制是指控制机器人运动方向的技术。

根据机器人自身的结构和功能需求,可以采用不同的方向控制技术。

例如,对于两轮驱动的机器人,可以通过控制两个电机的转速来改变机器人的运动方向。

2.速度控制速度控制是指控制机器人运动速度的技术。

根据机器人任务的需要,可以调整其速度,以达到最佳效果。

3.深度控制深度控制是指控制机器人在水下的深度的技术。

这项技术需要控制机器人的浮力和重量平衡,以保持正确的深度。

三、1.硬件设计水下机器人定位与控制系统需要包括一些基本的硬件,如电机、电池、传感器、通信设备、控制板等。

在设计时需要考虑硬件的重量、性能、功耗等因素,以满足不同的任务需求。

2.软件设计水下机器人定位与控制系统的软件设计是整个系统的核心。

它需要包括运动控制算法、定位算法、通信协议、数据处理等。

在设计软件时,需要考虑系统的可靠性、实时性、易扩展性等因素。

3.实验验证在设计完水下机器人定位与控制系统后,需要进行实验验证。

实验可以分为两个阶段:模拟实验和实际实验。

模拟实验是通过计算机模型进行测试和验证,可以减少实验成本和时间。

水下机器人定位导航技术的研究与应用

水下机器人定位导航技术的研究与应用

水下机器人定位导航技术的研究与应用水下机器人是一种能够在水下进行各种任务的机器人。

在海洋工程、海洋科学、水下探测等领域具有重要的应用价值。

然而,水下环境的复杂性给机器人的工作带来了很大的挑战。

因此,水下机器人的定位导航技术研究和应用问题成为研究者关注的一个热点。

一、水下机器人的定位导航技术水下机器人的定位导航技术主要包括惯性导航、声纳导航、GPS/无线电导航和视觉导航等几种技术手段。

1. 惯性导航惯性导航是一种基于陀螺仪、加速度计等惯性传感器实现水下机器人定位导航的技术。

该技术不需要外部环境的参考,具有独立性强、反应速度快等优点。

但是,惯性导航存在着漂移现象,随着时间的推移误差会逐渐积累,因此需要结合其他定位导航技术进行校正和修正。

2. 声纳导航声纳导航是利用水下传播的声波来实现水下机器人定位导航的一种技术。

它利用声速不同、反射等特性进行定位,具有成本较低、准确度高等优点。

但是,声波在水中传播的速度和路径受到水质、温度、盐度等影响,这些因素会对声纳定位造成影响,因此需要进行相应的校正。

3. GPS/无线电导航GPS/无线电导航是利用航天卫星和无线电信号来进行水下机器人定位导航的技术。

这种技术需要载体能够接收到外部无线电信号或者GPS信号,依赖性强。

而水下机器人往往无法直接接收GPS信号,需要利用浮标等设施进行传输,增加了复杂性和成本。

4. 视觉导航视觉导航是通过搭载水下相机等设备来实现水下机器人定位导航的技术。

该技术对于水下环境的变化适应能力强,还可以实现水下物体的检测和识别。

但是,由于水下环境存在着较大的光照和水体浑浊等问题,视觉导航的准确度和适应性存在着限制。

二、水下机器人定位导航技术的研究进展随着水下机器人技术的不断发展,水下机器人定位导航技术的研究也得到了加强。

近年来,国内外研究者围绕水下机器人定位导航问题进行了大量的实验研究和理论探讨。

比如,日本的国立海洋研究所研究出新型的“六足水下机器人”,能够实现水下地形的三维成像和地形测量;美国的伍兹霍尔海洋研究所将惯性导航技术与声纳导航技术相结合,实现水下机器人长距离自主导航能力,从而在深海开展了大量的调查和勘探工作。

海洋机器人自主导航技术的研究与应用

海洋机器人自主导航技术的研究与应用

海洋机器人自主导航技术的研究与应用在广袤无垠的海洋世界中,海洋机器人正逐渐成为探索和开发海洋资源的重要工具。

而其中,自主导航技术则是海洋机器人能够高效、准确完成任务的关键所在。

海洋环境复杂多变,给海洋机器人的自主导航带来了巨大的挑战。

海水的深度、温度、盐度,海流的速度和方向,以及海洋中的障碍物等,都对导航的准确性和可靠性产生影响。

因此,研究海洋机器人的自主导航技术具有重要的现实意义。

目前,海洋机器人自主导航技术主要基于多种传感器的融合。

常见的传感器包括声学传感器、光学传感器、惯性传感器等。

声学传感器,如声纳,能够通过发射和接收声波来探测海洋中的物体和地形。

光学传感器,如摄像头,可以获取周围环境的图像信息。

惯性传感器则能够测量机器人的加速度和角速度,从而推算出其运动状态。

通过将这些传感器获取的数据进行融合处理,可以更全面、准确地了解海洋机器人所处的环境和自身的状态。

例如,在浅海区域,光学传感器能够发挥较好的作用,提供清晰的图像;而在深海,声学传感器则更为可靠,能够穿透海水探测到远处的物体。

在导航算法方面,卡尔曼滤波、粒子滤波等方法被广泛应用。

卡尔曼滤波通过对系统状态进行预测和修正,能够有效地降低测量误差,提高导航精度。

粒子滤波则适用于非线性、非高斯系统,在处理复杂的海洋环境时具有一定的优势。

同时,为了提高海洋机器人的自主导航能力,智能控制算法也逐渐受到关注。

例如,模糊逻辑控制能够根据模糊的规则和经验来做出决策,适应不确定性较强的海洋环境。

神经网络则可以通过学习大量的数据,自动提取特征和规律,从而优化导航策略。

海洋机器人自主导航技术在多个领域都有着广泛的应用。

在海洋科学研究中,它可以帮助科学家获取海洋物理、化学、生物等方面的数据。

比如,自主导航的海洋机器人可以按照预设的路线,在不同的海域采集水样,分析水质和海洋生态环境。

在海洋资源开发方面,海洋机器人能够自主前往油气田、矿产资源区进行探测和监测。

它可以精确地定位资源的位置和分布情况,为后续的开采工作提供重要的依据。

水下机器人中的导航与控制技术研究

水下机器人中的导航与控制技术研究

水下机器人中的导航与控制技术研究近年来,随着深海探测技术的不断发展,水下机器人已然成为深海探测的重要工具之一。

水下机器人的导航与控制是影响其行动能力与安全性的重要因素。

在水下作业中,机器人的导航和控制技术至关重要,它直接决定了机器人的行进方向及控制能力,保障机器人安全,提高作业效率。

一、水下机器人的导航技术水下机器人的导航技术主要是利用航向、姿态和位置三要素进行。

1. 航向导航水下机器人的航向导航是将船舶通用的惯性导航仪和罗经等传统航行设备集成到水下机器人中,能够测量和记录机器人在液体介质中的姿态、速度和位置,精准进行航向导引。

2. 姿态导航在水下机器人行驶时,存在水流冲击、海洋气候变化等因素,需要通过姿态传感器来识别偏航、俯仰、艏摇等因素。

通过对测量的姿态传感信息进行处理,结合机器人的速度和位置信息,推算机器人的航行状态和未来航行趋势,从而进行姿态判断和纠正。

3. 位置导航水下机器人的位置导航是通过指定高精准度的引导点和定位点,针对目标物体的位置和位置变化进行坐标解算和传输。

在定位系统中,GPS技术的使用受到了局限,需要使用一些新型的水下导航系统、声波、红外线等方式进行机器人的位置定位。

二、水下机器人的控制技术水下机器人的控制技术主要是区别于地面机器人和飞行器等常见机器人的操作。

水下机器人需要面对液体介质和海底环境的复杂性,制定相应控制策略从而保障其行动能力和作业效率。

水下机器人的控制技术主要包含以下几个方面:1. 静稳定性和动稳定性控制水下机器人在液体介质中,受到复杂多变的水流和海洋气候影响,需要不断地对机器人的静稳定性和动稳定性进行调整和控制,保障机器人在行进过程中的平稳性。

2. 智能控制智能控制是水下机器人最新研究的热点技术之一,也是今后发展的趋势。

通过引入人工智能技术,改善水下机器人的自主控制能力,提高作业效率,甚至能够实现远程支持任务。

3. 地区避障控制水下机器人通常在极端恶劣的海底环境中进行操作,需要根据不同的海底环境进行避障控制。

水下机器人的自主导航算法设计

水下机器人的自主导航算法设计

水下机器人的自主导航算法设计概述水下机器人是一种能够在水下自主运动的机器人,可以用于海底勘测、水下作业、科学调查等领域。

其自主导航算法是水下机器人关键的技术,决定着机器人在海洋环境中的精确度和稳定性。

本文将介绍水下机器人的自主导航算法设计,包括定位、纠正、路径规划和控制。

定位水下机器人在运动过程中需要进行位置定位,以便根据当前位置计算出下一步的运动方向和距离。

目前比较常用的定位方式包括计算机视觉定位、超声波/声纳定位和惯性导航系统(INS)。

计算机视觉定位是指利用机器视觉技术对水下图像进行处理,从中提取出水下环境的信息,包括海底地形、水下物体等,并通过图像匹配实现机器人自身与水下环境的匹配。

优点是可以较准确地获取海底地形和水下物体信息,不过由于水下环境复杂,图像噪声大,定位精度较低。

超声波/声纳定位是指利用超声波或声纳技术对水下环境进行探测和测距,以获得水下环境的信息。

水下机器人可以通过测距得到水下障碍物和地形等信息,并根据自身位置和姿态信息计算出自身的位置。

优点是可靠性高,精度较高,但需要与水下环境中的硬实物相互作用,与环境依存性较大。

惯性导航系统是使用惯性测量单元(IMU)对机器人的位置、姿态进行测量,利用惯性原理导航计算出位置和姿态信息。

IMU 主要包括加速度计、陀螺仪等传感器,可以进行加速度、速度和位移的测量。

但是惯性导航存在误差蓝飘问题,导致定位精度随着时间的增加而逐渐降低。

纠正由于水下环境复杂,定位误差大,需要对水下机器人进行校正和纠正,以提高其定位精度和稳定性。

校正方法包括惯性传感器校正和基于信标的校准。

惯性传感器校正是通过对惯性测量单元进行校正,比如进行零偏误差、尺度因素、非正交性等校正,以提高其测量精度。

基于信标的校准是通过在水下环境中放置参考信标,对机器人位置进行校准。

优点是校准精度较高,但需要提前布置好参考信标。

纠正方法包括滤波、卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等。

滤波是对传感器测量数据进行处理,去除噪声和误差,主要包括低通滤波和高通滤波。

水下机器人的自主导航和控制技术研究

水下机器人的自主导航和控制技术研究

水下机器人的自主导航和控制技术研究一、概述水下机器人是当今现代航海技术中重要的发展方向之一,它被广泛用于深海勘探、潜水作业和海洋研究等方面。

然而,水下机器人在自主导航和控制技术方面仍然存在很多问题。

本文将详细介绍水下机器人的自主导航和控制技术研究现状。

二、水下机器人的自主导航技术研究自主导航技术是水下机器人的重要组成部分,可分为基于惯性/地磁导航、基于声纳/水听器导航、基于视觉导航、基于GPS导航等几种方案。

1. 基于惯性/地磁导航惯性/地磁导航技术主要是利用惯性导航系统和地磁指南针实现水下机器人在三维空间中的位置判断和方向控制,但该方案存在两个主要问题,一是误差累积导致定位精度降低,二是地磁环境存在干扰或反转导致指南针失效。

2. 基于声纳/水听器导航声纳/水听器导航技术主要是利用声波在水中的传播特性,通过感知来自水下声源的声波来实现机器人在水下环境中的定位。

该方案因可实现海底地形图绘制、声源跟踪等功能广泛应用,但对水下环境的谐波干扰、多路径等现象也对精度带来影响。

3. 基于视觉导航视觉导航技术是利用机器人搭载的摄像头来捕捉水下环境图像,基于图像识别算法和三维视觉重构算法来实现对水下环境中目标的定位。

该方案优点是定位精度高、环境依赖较小,但摄像头本身存在震动、环境光线影响等问题,另外也需要较强的算法支持。

4. 基于GPS导航GPS导航技术主要是利用GPS定位技术来实现了水下机器人在水面以上的定位,但GPS信号在水下传播效果极差,因此该方案应用场景较为有限。

三、水下机器人的控制技术研究水下机器人的控制技术主要包括机器人动力学模型建立、运动规划与控制、水下环境下对机器人运动控制的研究等。

1. 机器人动力学模型建立机器人的动力学模型建立是控制技术研究中的重点之一,主要是通过建立螺旋桨、舵等系统的运动学和动力学模型,以便精确控制水下机器人的运动。

2. 运动规划与控制运动规划与控制是水下机器人控制技术的核心,它主要研究如何对水下机器人施加运动控制和运动规划方法以控制和调节机器人的运动。

水下机器人自主导航中路径规划和目标跟踪算法研究

水下机器人自主导航中路径规划和目标跟踪算法研究

水下机器人自主导航中路径规划和目标跟踪算法研究随着科技的不断进步,人类对水下世界的探索也越来越深入。

而水下机器人作为一种重要的探测工具,其自主导航技术也日趋成熟,引起了广泛关注。

其中,路径规划和目标跟踪算法是影响水下机器人自主导航能力的重要方面。

本文将就此展开讨论。

一、路径规划算法路径规划算法是指针对水下机器人在复杂水下环境中的任务需求,通过算法预先规划出一条最优路径,使水下机器人能够准确、快速地到达目的地。

主要有以下几种算法:1. A*算法A*算法是一种经典的搜索算法,利用一个估价函数来评估决策的好坏,从而找到一条最优路径。

优点是能够在计算量较小的情况下找到全局最优解。

缺点则是可能会出现局部最优解,容易被局部地形或障碍物所干扰。

2. D*算法D*算法是针对A*算法的局限性进行改进的一种算法。

它通过维护一张“路径图”,在机器人行进的过程中动态更新地图信息,从而实现全局路径规划。

相比于A*算法,D*算法避免了局部最优解的出现,但计算量会相对较大。

3. RRT算法RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法是一种随机构树搜索算法。

该算法以起点为根节点,采用随机方式向各个方向扩展,形成枝叶伸展的树状结构,最终找到目标位置。

优点是能够在复杂环境中高效地搜索路径,但精度相对较低。

二、目标跟踪算法目标跟踪算法是指针对水下机器人的检测任务,在识别目标后自主跟踪目标,并在其运动过程中动态调整轨迹,实现精准检测及定位。

主要有以下几种算法:1. CAMShift算法CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift)算法是针对物体跟踪而设计的一种统计算法。

该算法通过一个连续的均值漂移过程,实现了对目标运动轨迹的跟踪。

算法适用于目标具有不规则轮廓或变形的情况,但对光线变化敏感。

2. KCF算法KCF(Kernelized Correlation Filter)算法是一种基于快速相关滤波器的物体跟踪算法。

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2. 航位推算导航系统



航位推算导航系统是智能水下机器人重要的导航方法之一,早在 16 世纪航位推算导航 法就已经提出,但当时很少利用在水下。而在水下导航中,航位推算是一种最为基本的 导航方法,Cotter 曾为航位推算导航法做出了定义,即:“从给定的初始位臵开始,根 据运动体在该点的航行速度、航行方向和航行时间,即可推算出下一时刻的位臵信息的 导航过程。 航位推算法简单、经济,目前仍然是水下导航中重要的手段。水下机器人只需配备深度 计、速度计、姿态传感器等,在给定水下机器人初始导航位臵信息的前提下,通过推算 系统完成推算就可构建一定精度的可靠、实时的水下自主导航系统[14]-[15]。但航位推 算导航精度有限,其导航精度受传感器数据测量精度影响比较大,且会存在累积误差, 另外还比较容易受海况的影响。 姿态传感器和速度计是航位推算导航系统的两个最重要的传感器,姿态传感器目前主要 采用光纤陀螺,光纤陀螺相对一般罗经具有精度高、体积小的优势,但是价格也十分昂 贵;而速度计目前主要采用多普勒测速仪(DVL),美国和英国等发达国家都研制出了 精度较高的多普勒测速仪,例如由美国 EDO 公司研制的 3040 型和 3050 型 DVL,其测 速精度可达 0.2%,而英国 MA 公司研制的 COVELIA,其速度最大绝对误差不超过 0.005kn,对于 DVL 来说,其作用距离与体积是成正比的,因此在实际应用中,应该根 据工作需要进行选择[3]。
9.视觉导航



随着计算机数据处理能力的提高以及图像处理技术的发展,利用声或 者光作为“视觉”已经可以为水下机器人进行导航,常用的视觉导航手 段有图像声纳、摄像头、水下电视等。 视觉导航技术也受到很多发达国家的重视,美国研制的 AUSS 水下机 器人,是早期性能较高的 AUV,它装备了前视声纳、静物照相机、水 下摄像机等视觉装备为水下导航提供辅助信息。澳大利亚研制的 Kambara 水下机器人也搭载了一套由 Pulnix TMC-73摄像头和 Sony EVI-D30 摄像头组成的光视觉系统。 但由于海洋环境复杂,光在水中传播的损耗较大,光视觉距离有限, 而声波在水中传播距离较远,但图像声纳比较容易受到还早噪声的影 响,所以现阶段视觉导航在技术上仍需要进一步提高才能应用到实际 中。

声学导航系统的定位精度比较高,其主要是通过在水下布放基阵,利 用声脉冲间的时间差或者相位差进行定位。声学导航系统是发展较早, 技术也相对比较成熟,目前已经步入了专业化和产业化阶段。 Kongsberg Simrad 公司于 1997 年已经研制出了具有世界领先水平的 HiPAP350 超短基线定位系统,该系统精度高,作用距离可达 3000 米, 距离测量精度优于 20cm,其后,该公司在此基础上又陆续推出了 HiPAP500、HiPAP700 超短基线定位系统,进一步提高作用距离、提 升导航定位精度。此外法国的 OCEANO Technologies 公司以及英国的 Sonardyne 公司研发的声学导航系统都具有相当高的导航定位精度。
姿态传感器和速度计
3. 惯性导航系统来自惯性导航系统是完全依靠自身设备进行导航的一种无源系统,是 20 世纪初才发展起来 的一种导航方法,其主要是依据牛顿惯性原理,利用惯性敏感元件(陀螺仪、加速度计) 测量物体相对惯性空间的线运动和角运动参数,在给定的初始条件下,通过积分输出载 体的姿态参数和导航参数[16]-[17]。由于其与外界不发生任何联系,不受环境的干扰影 响,从而能够在相对“封闭空间”内进行较高精度的导航,具有隐秘性好的优点,目前惯 性导航系统是水下导航最主要的导航方式[18]。 实际上,惯性导航也可以理解为一种推算导航方法。由于惯性导航是通过对加速度二次 积分而得到的,而惯性导航主要元件陀螺会随时间不断漂移,这些都会导致惯性导航会 存在累积误差,在长时间导航过程中,惯性导航必须要经过校正处理。而且惯性导航系 统的研究周期较长,初始校准困难,体积大,价格昂贵,在长航程、长时间导航过程中 的性价比不高。 目前,捷联式惯性导航技术迅速发展,并已经成为了惯性导航发展的新方向,它克服了 早期惯性导航系统体积大、能耗高等缺点,而随着光纤陀螺的不断研发与广泛使用,光 纤捷联式惯性导航系统已经成为了惯导研究的重点。当前美国、法国等发达国家研发的 惯性导航系统相对比较先进,例如法国 IXSEA 公司开发的 PHINS 水下惯性导航系统,体 积小、重量轻、功耗低,主要利用光纤陀螺与卡尔曼滤波技术,并把 GPS、DVL、深度 计、高度计、声学定位等融入到该系统中作为补偿,实时为水下机器人提供速度信息、 姿态信息和位臵信息,其导航精度可达 10m/h 以下。
水下机器人的导航
演讲人: 指导老师:
主要章节



1. 水下导航系统发展现状 2. 航位推算导航系统 3. 惯性导航系统 4. 声学导航系统 5. 地球物理导航 6. 视觉导航 7 组合导航系统
1. 水下导航系统发展现状

水下导航系统可以分为传统和非传统两大 类,传统的导航系统包括航位推算导航系 统、惯性导航系统、声学导航系统;而非 传统的导航系统包括地球物理导航系统、 视觉导航系统等,目前较为常用的为传统 类导航系统及其组合形式,而非传统类导 航系统由于技术成熟性不够尚未大规模应 用在水下导航系统中。

PHINS 水下惯性导航系统
4. 声学导航系统

声学导航系统也是一种重要的水下导航方法,目前在水下导航中的应用也十 分的广泛。利用声学导航系统首先要在水下布设应答器基阵,按照基线长度 可以分为长基线系统、短基线系统和超短基线系统。 从定位精度上来说,长 基线(LBL)定位精度最高,当 LBL 系统工作频率为 300kHz,其在边长为 100 米的三角形定位区域内的定位精度可达到 1cm[3];短基线(SBL)定位 精度次之,以澳大利亚 Nautronix 公司生产的 NASDrillRS925 型短基线定位系 统为例,其能够在水深 3500 米内进行工作,定位精度可以优于 2.5 米[21]; 而超短基线系统(SSBL/USBL)作为短基线的一个变种,其定位精度相比长 基线和短基线都稍微差一些,以法国 Oceano Technology 公司生产的 posidonia6000 为例,其定位精度大约为作用距离的 0.5%—1.0%[22]。
7.重力导航



20 世纪末,重力导航技术概念被提出,美国的贝尔实验室对此进行了专项研 究。重力导航系统是通过测量水下重力场信息而作为传统导航系统的一种辅 助导航,并且可以实现对传统导航系统进行位臵校正。其系统主要由测深传 感器、重力传感器、海洋重力数据库、参考导航系统和数据处理系统组成, 其原理主要是通过海洋重力数据与参考导航系统提供的位臵信息相匹配,利 用匹配算法求出最佳位臵信息。 早在 1999 年,美国就在潜艇上对重力匹配导航技术进行了试验,通过实验数 据表明,利用重力匹配导航技术可以将导航系统的误差降低至标称误差的 10%;我国计量科学院量子部重力室也对该技术进行了相关研究,但由于试 验存在大量干扰和误差源,我国的试验精度与美国还有较大差距[25]。 重力导航系统由于其完全的无源性,较高的隐蔽性,因而具有非常高的军事 应用价值,目前该技术已经成为军事领域研究的热点,但由于设计制造、海 洋重力数据库以及匹配算法的研究都不是很成熟,目前重力匹配导航技术还 没有得到真正的实际应用。
8. 海洋地磁导航

地磁导航技术主要是利用地球磁场所形成 的天然坐标系来完成对舰船、飞行器的姿 态控制和定位,具有简单、可靠的优势。 世界上的军事强国一直以来都比较重视对 地磁导航技术的研究。为了实现利用地磁 场在空间和海洋进行自主导航,美国与英 国联合研制了世界地磁模型,并为世界水 文地理实验室 WHO 提供标准模型。
10.组合导航系统



由于目前常用的单一导航方法在精度上、可靠性上还无法满足水下长 时间、长航程的高精度导航需求,因此将多种到导航系统组合成性价 比高的组合式导航系统成为了远程 AUV 导航技术发展的主要方向。 组合式导航系统,可以以计算机为中心,以最佳统计理论为方法,采 用信息融合技术,根据各个单一导航方法进行取长补短,并且可以在 不影响整体导航精度的前提下降低某单一导航系统的精度要求,降低 导航程度和技术难点,从而实现了组合导航系统的高性价比与高精度。 哈尔滨工程大学水下智能机器人技术重点实验室研究了由多普勒测速 仪、光纤罗经、深度计、GPS 等组成的水下航位推算导航系统,GPS 主要用于水面位臵校正。该导航系统在其所研制的水下机器人平台上 于某海域进行了相关导航试验,并验证了其可行性。本文是在此航位 推算导航系统平台上对导航修正问题进行了相关研究。

声学导航系统优点是导航精度比较高并且不存在累积误差,不足之处 是价格昂贵,并且需要提前布设基阵,并耗费大量时间,其整个导航 系统不易布放、回收,设备维护困难,作用距离有限。
声学导航系统
5. 地球物理导航

地球物理导航系统根据物理参数的不同可以分为 海底地形匹配导航、重力导航和海洋地磁导航。 地球物理导航系统的导航误差不随航行时间和航 程的增加而累积,它是一种精度高、隐蔽性强、 完全自主的无源性导航,近年来世界各国已经对 其产生足够的重视并开展了相关研究。1997 年, 美国和法国联合启动了 NTM 地球物理导航等非传 统导航方法的研究计划,同时美国也成立了相当 多数量的海洋地球物理导航研究机构。
地球物理导航
6.地形匹配导航



地形匹配导航主要是利用海底数字地图辅助惯性导航,该技术早在 30 多年前 已经开始研究,并在海湾战争中就发挥了重要作用,由此而引起了全球广泛 的关注。目前,地形匹配导航可以说已经成为了最为成功的地球物理导航技 术。 地形匹配导航系统一般由测深测潜仪、数据处理系统、海底数字海图、以及 参考导航系统组成,目前世界上发达国家已经开始把地形匹配导航技术应用 于水下导航中。2002 年,北约进行的 BP02AUV 海上试验,其由挪威研制的 HUGIN 水下机器人平台就搭载了由 FFI 研制的地形匹配导航系统,并进行了 多次试验。而由澳大利亚研制的Oberon 水下机器人也装载了地形匹配辅助导 航系统,并在澳大利亚近海岸成功的进行了导航试验和标图定位试验[24]。 实际上,20 世纪末多波束测深技术的出现才让地形匹配导航技术真正开始发 展,其主要传感器测深测潜仪要求非常高的精度,而我国由于在制造工艺方 面相对落后,国产测深测潜仪目前还不能满足地形匹配导航的要求,因此我 国在地形匹配导航技术方面起步较晚、发展较慢。
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