导读:本文包含了水下自主导航论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:智能水下机器人,弱视觉图像处理,勘测
水下自主导航论文文献综述
黄丽丽,黄强,苏敏,臧红岩[1]（2019）在《自主导航水下勘测机器人》一文中研究指出该文设计的主要思路是应用网络来完成图像的识别并且进行处理,与在水下工作的机器人系统进行通信,该系统成功制作完毕后能够通过联网进行视频动画的传输。在光缆的应用上选择使用RS485作为控制总线,光缆线完成电信号的传输,通过加在光缆和以太网之间的光纤收发器,进行对光电信号的转换。光纤收发器的一端连接交换机,而交换机的一端连接双绞线直到水面平台。在创新应用方面,该设计提出了通过网络远程监控水下勘测机器人的功能完成度。在实际应用中,一些专家不能亲临现场指导,这样通过网络远程监控就能完成,节省了人力、物力、财力,使得水下勘测机器人的技术更加科技化。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年27期）
黄玉龙,张勇刚,赵玉新[2]（2019）在《自主水下航行器导航方法综述》一文中研究指出自主水下航行器(AUV)水下导航技术的准确性是在水下开展搜索、探测及反潜等任务的有力保障。现有AUV的导航方法大多以捷联惯性导航系统(SINS)为主,以水声测速与定位技术、地球物理导航技术及协同导航技术为辅。基于此,文中回顾了国内外近年来AUV水下导航技术最新的研究进展;简述了AUV各种水下导航技术的基本原理,并指出了各种方法的适用条件及优缺点;分析了AUV水下导航方法存在的技术难点,并给出了相对应的解决思路。同时对未来的AUV水下导航技术的发展趋势进行了展望。(本文来源于《水下无人系统学报》期刊2019年03期）
周玲[3]（2018）在《自主水下潜器海底地形辅助导航技术研究》一文中研究指出自主水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)作为开发和探索海洋的重要工具,在科学考察、商业及军事方面均有广泛的应用。水下高精度自主导航是发展AUV必须突破的关键技术之一,也是目前导航技术领域研究的热点和难点问题。当全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)在水下环境不可用时,为改善AUV自主导航性能,海底地形辅助导航(Seabed Terrain Aided Navigation,STAN)是替代GNSS最具有发展潜力的技术之一。海底地形辅助导航的准确度和可行性受AUV传感器装备的影响,目前它在高精度、高配置AUV的技术比较成熟且应用广泛,而在低配置AUV的研究与应用相对较少,并且高精度导航问题也更为突出。因此,本文以低配置AUV海底地形辅助导航为主题,主要研究海底地形建模、地形匹配以及地形辅助导航滤波器等关键技术。论文的主要内容和创新如下:(1)针对海底地形建模问题,研究基于插值方法的海底地形建模。选定规则格网模型作为预存海底地形图模型,以数字地面模型(Digital Terrain Model,DTM)中格网插值算法为研究对象,研究高斯过程(Gaussian Process,GP)插值算法的建模原理。利用GP处理空间相关性和估计预测值不确定性方面的良好特性,通过两种地形变化的海底地形水深分布数据图进行建模和验证,结果表明基于高斯过程的海底地形建模方法具有较好的地形逼近性能,在低分辨率海图下的优势更为明显。(2)为了解决AUV中多普勒计程仪辅助惯性导航系统(Doppler Velocity Log Aided Strapdown Inertial Navigation System,DVL/SINS)累积的较大位置误差,研究海底地形匹配导航技术。本文提出基于约束粒子群优化的地形匹配算法(Constrained Particle Swarm Optimization,CPSO),将粒子群的初始位置通过水深等值域进行约束优化,充分利用DVL/SINS系统的导航信息和水深数据设计CPSO的适应度函数。仿真试验表明,与最近等值线迭代(Iterative Closet Contour Point,ICCP)算法相比,在地形变化明显区,ICCP的定位精度大于200m,CPSO算法的定位精度提高到100m以内,具有较高的匹配定位精度。此外,在不同的海图分辨率下,比较基于各种插值法的CPSO算法,结果显示GP-CPSO算法具有较好的地形匹配性能,可为地形辅助导航的实时跟踪阶段提供较高精度的AUV初始位置。(3)针对低配置AUV海底地形辅助导航问题,研究TAN松/紧两种组合导航模式。直接利用DVL/SINS系统的传感器输出信息作为TAN紧组合滤波器的输入,采用单波束测深仪和四波束测深仪,分别验证TAN松/紧组合导航在不同地形区域的导航性能。结果表明,TAN紧组合系统的导航性能明显优于TAN松组合导航系统,成功地实现了低配置AUV导航。此外,采用四波束测深仪的TAN紧组合导航定位精度在一个海图分辨率以内,更有利于TAN导航收敛性和导航精度的提高。(4)在TAN松/紧组合模式研究的基础上,本文提出基于叁维距离的改进地形辅助导航紧组合方法(3D-TAN),将仅有高度信息的一维观测方程扩展为包含东北向距离的叁维方程。通过在不同海图分辨率、水深测量误差和地形建模方法等条件下的仿真表明,针对水深误差引起的TAN导航精度的下降,相比已有的TAN紧组合导航方法(1D-TAN),本文所提方法可进一步改善低配置AUV的地形辅助导航性能。特别地,基于高斯过程的TAN紧组合方法对低配置AUV导航性能的改善效果更为明显。(本文来源于《东南大学》期刊2018-08-29）
王倩[4]（2018）在《自主式水下机器人AUV控制系统研制及导航定位方法研究》一文中研究指出随着我国海洋事业的不断拓展,对海洋领土安全和海洋资源的探测开采有了更高的要求,自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)具有环境适应能力强、操控方式多和安全隐蔽性高等优点,使得国内外科研机构和企业单位争相研制出能够投入生产和实际应用的多种结构功能不同的AUV。而导航定位能力是AUV完成任务的基础,要实现在未知环境中的完全自主导航就必须要依靠AUV同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)方法。本文主要参与研制了一款搭载多种传感器的自主式水下机器人AUV样机,并开展了自主导航无迹快速SLAM(Unscented FastSLAM)新方法研究。论文首先分析了AUV和导航定位方法的国内外研究现状和发展趋势,并根据项目的技术要求,开展了AUV系统的总体方案和结构设计的研究,对导航定位的关键部件设计进行了阐述。同时,设计了AUV的控制系统总体结构,并完成了水面控制系统的硬件和软件设计。其中,硬件部分包括了水面控制箱的硬件组成及其实现功能;水面监控软件基于MOOS平台搭建,具有人机交互和控制功能,能够实现五种操控模式的切换、设备状态的显示和航行轨迹的设定等功能。然后着重研究了自主导航Unscented FastSLAM新方法。提出了一种基于自适应渐消无迹粒子滤波的Unscented FastSLAM算法,通过融合无迹粒子滤波和渐消滤波,能够得到一个自适应的建议分布函数,同时在重采样时采用自适应部分系统重采样方法,得到改进的Unscented FastSLAM算法,并用公开仿真平台进行实验,验证了该算法计算量较小,能用少量的粒子得到精确的估计,缓解了粒子的退化和贫化,增强了SLAM系统的自适应性,同时降低了自主导航的复杂度。最后在研制的AUV上进行导航定位湖试实验,通过水面监控系统在自主航行模式下的使命规划完成AUV水面航迹、水下航迹自主导航和水下六边形自主巡航实验,验证了AUV控制系统和自主导航定位达到设计的要求。(本文来源于《江苏科技大学》期刊2018-04-26）
周吉雄[5]（2018）在《自主式水下航行器导航算法研究》一文中研究指出高精度水下导航定位技术作为AUV水下作业的前提条件与安全运行的技术保障,决定了其能否安全作业以及返回,在众多的关键技术中显得尤为重要,经常被作为衡量AUV的成熟度以及实用化的重要指标。由于水下复杂的环境以及电磁波信号在水中快速衰减的特性,使得如GPS、罗兰C等一众基于无线电导航的常规导航设备无法在水下正常运行。而捷联惯性导航系统的误差是随时间而积累的,系统的精度将会随着时间的增长而减弱,难以满足AUV长航程、高精度的导航定位需求。多普勒测速仪是一种全天候的导航测速装置,与AUV的运行环境十分的契合。融合捷联惯性导航系统与多普勒测速仪加上其他一些辅助导航系统形成的组合导航系统有利于提高导航的精度与可靠性,并且与AUV的水下导航定位十分契合。本文根据实际需求设计了基于UKF的联邦卡尔曼滤波的导航系统,它由作为主导航系统的捷联惯性导航系统与作为辅助导航系统的多普勒测速仪和磁航向仪组合而成。本文首先介绍了各个子系统的工作原理,并对它们进行误差分析,建立起各个辅助导航系统的误差模型,并由此确定了组合导航系统的数学模型。考虑到标准卡尔曼滤波器无法处理非线性系统,而扩展卡尔曼滤波器对强非线性系统的滤波效果差,因此选用了无迹卡尔曼滤波器(UKF)来进行滤波处理,并对其进行仿真验证。由于组合导航系统存在多个子系统,对它们进行数据融合有助于提高系统的性能,因此选用具有较好的灵活性和容错性能的联邦卡尔曼滤波器来进行数据融合处理。首先对联邦滤波技术进行了介绍,首先介绍了它的结构与工作流程,又介绍了容错性技术在联邦滤波中的应用,将UKF与联邦滤波技术进行了结合,设计出了基于局部反馈校正的UKF联邦卡尔曼滤波器,并对其进行了仿真实验验证,证明了局部反馈校正联邦卡尔曼技术在组合导航系统中可以有效地提高导航精度并提供较好的容错性能。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2018-01-01）
薛涛[6]（2016）在《高纬度自主水下机器人组合导航方法研究》一文中研究指出自主水下机器人作为研究极区海洋环境、水文特征、地球气候,勘探极区海洋自然资源,极区海底作业的重要高技术工具之一,越来越受到世界各国的重视。随着极区的发展,自主水下机器人将会有更广阔的应用背景,而导航技术是极区自主水下机器人发展的关键技术之一。通过高精度的导航技术,自主水下机器人可以实现高精度作业。但是由于海洋环境复杂,对导航传感器产生未知的影响,单一的导航系统难以满足导航需求,从而影响自主水下机器人的自主性、可靠性,削弱了其抗干扰的能力。因此,组合导航系统是导航技术的首选,使自主水下机器人具有强大的抗干扰能力,高可靠性。适应性强的高精度非线性滤波算法是组合导航系统的关键。此外由于纬度高的特殊原因,极区组合导航系统也需要嵌入与低纬度组合导航系统不同的导航方法。本文围绕自主水下机器人极区导航问题展开了研究。首先根据课题研究背景及意义研究了国内外研究现状并提出与导航有关的问题,研究了现有的导航技术,研究了高纬度地区导航存在的问题,并从技术层面提出改进。然后设计了非近极点高纬度组合导航系统和近极点组合导航系统,详细介绍了适合高纬度组合导航系统的传感器,研究了航位推算算法,研究了无色卡尔曼滤波算法和平方根无色卡尔曼滤波算法。再次详细研究了传统长基线声学定位系统,其中包括单应答器测向原理、单应答器定位算法、双应答器定位算法、叁个及叁个以上应答器定位算法,并在此基础之上提出一些适合极点附近通过声学确定航向的算法,其中包括基于多水听器多应答器的航向确定算法、基于单水听器单应答器的航向确定算法、基于单水听器双应答器的航向确定算法、基于双水听器单应答器的航向确定算法。最后对提出的极点附近通过声学确定航向的算法进行实验验证,实验结果表明基于多水听器多应答器的航向确定算法能够满足航向精度1o,适合低航速情况,基于单水听器单应答器的航向确定算法能够满足快速逼近理想航向,适合高航速情况,基于单水听器双应答器的航向确定算法在UKF滤波的前提下能够使航向在理想航向左右摇摆更均匀,适合于低航速情况,基于双水听器单应答器的航向确定算法使自主水下机器人以螺旋线的航迹逼近应答器,适合高航速情况;并利用真实实验数据对航位推算算法和滤波算法进行了实验验证。(本文来源于《沈阳理工大学》期刊2016-12-01）
杨少凡,余华兵,陈新华,孙长瑜[7]（2015）在《基于扩展Kalman滤波的单领航者自主水下航行器协同导航判别式训练方法研究》一文中研究指出单领航者自主水下航行器(AUV)协同导航算法中,系统模型是非线性的,扩展Kalman滤波(EKF)是针对非线性系统的很有影响力的滤波算法,但是,EKF算法的性能严格依赖于一系列模型参数,而这些参数往往需要花费很大的代价来捕获,并且常需要人工调整。该文应用一种能自动学习Kalman滤波噪声协方差参数的方法,通过仿真分析,证明了该学习算法可以完全自主并且高效、准确地输出Kalman滤波噪声参数,进一步提高了单领航者AUV协同导航系统的导航精度。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年11期）
史健,龚威,李梅,张森,秦玉峰[8]（2014）在《水下滑翔器运动控制与自主导航策略》一文中研究指出水下滑翔器嵌入式控制系统采用Philips公司的LPC2478为主控芯片,搭载多路高精度传感器以及伺服执行系统。通过对水下滑翔器的结构分析,构建出水下滑翔器的动力学模型,采用神经网络PID控制算法调节动力学模型中的俯仰角和横滚角,实现水下滑翔器在水下运行时的姿态调节与航迹控制。引入高斯大地线算法,分析处理经纬度坐标与航向角数据,计算得到水下滑翔器的航行距离与航向角偏差数据,从而控制伺服系统实现导航控制。同时,鉴于水面环境与水下环境的差异,为提高水下滑翔器的导航精度,引入水下航位推算算法,推算出水下滑翔器在水下的航向与姿态角,提高其在水下运行的精确度。(本文来源于《海洋技术学报》期刊2014年06期）
王海涛[9]（2014）在《水下机器人自主导航算法的研究》一文中研究指出随着世界各国在海洋开发方面展开日趋激烈的竞争，对具有自主导航能力的水下机器人的要求越来越高，需求也越来越大。机器人配备单一的传感器如声纳等现已无法满足高精度的自主导航的要求，采取数据融合方法成了一种最佳的选择。同时定位和地图创建是机器人实现自主导航的关键，本文对传统的基于滤波器的SLAM算法和基于图优化的SLAM算法进行了深入的研究，分析现有方法的难点，并在它们的基础上进行了改进和创新。本文首先对机器人的发展、自主导航算法和SLAM问题进行了概述，然后在本文所建立起的坐标系模型以及机器人运动模型和观测模型的基础上，对基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法的不足进行分析，然后提出了基于U卡尔曼滤波的数据融合预处理的方法，最后再对基于图优化的SLAM框架的帧间配准、环形闭合检测和图优化进行介绍，并在基于随机梯度下降算法的基础上提出基于变学习率的方法对图进行在线优化。在建立的机器人运动模型和观测模型的基础上，首先对基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法进行介绍并分析它在计算效率、机器人模型的线性化等方面的不足，提出了基于U卡尔曼滤波的数据融合预处理方法。通过采用U卡尔曼滤波方法，减少在更新阶段计算协方差等雅克比矩阵的计算量，对于机器人在低速、观测距离较远会多次碰到同一障碍物的情况，通过采用数据预处理和障碍物预处理两个数据融合预处理过程来减少在更新阶段的次数操作，通过对离线数据进行实验仿真，取得了减少计算量和更新次数仿真效果。通过对比基于滤波器的SLAM算法和基于图优化的SLAM算法在模型处理、求解效率和闭环能力叁个方面的特点，得出基于图优化的SLAM算法在自主导航过程中取得更好的效果。因此本文对基于图优化的SLAM算法框架的前端（帧间配准、环形闭合检测）进行介绍，并对后端（图优化部分）在问题建模和优化方法进行论述，在此基础上建立机器人复杂的位姿图描述出其非线性约束关系，在基于随机梯度下降算法的基础上提出基于变学习率的方法对图进行在线优化，思想是：给位姿图的不同部分赋予不同的学习率,以便于能够实时处理一个新约束条件的信息，当出现增加一个新的约束（会使位姿图某些部分的学习率增加）、处理已存在的约束（会将先前学习率增加的影响传递给其他学习率）以及根据一个一致调和级数（降低学习率）情况时会影响学习率的改变，这样做能够使未受影响的部分仍然保持其低误差的结构布局，而正在更新的部分能够快速发现一个新的均衡位置。通过仿真实验取得了不错的仿真结果，进而验证出基于变学习率的方法对于在线解决图的非线性化约束问题具有有效的作用。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2014-05-22）
徐鹏,刘红云,裴福俊[10]（2014）在《基于偏振光/DVL/SINS的水下机器人自主导航方法》一文中研究指出针对未知海域中水下机器人难以实现自主导航的问题,提出了一种基于偏振光/多普勒测速/SINS组合的自主导航方法。依据水下偏振光相机测向原理建立了偏振光/SINS姿态组合系统,依据多普勒测速原理建立了多普勒/SINS速度组合系统,并基于联邦Kalman滤波器实现了组合导航系统的信息融合。通过仿真实验验证,本文提出的组合导航方法相比于现有组合方法具有更好的定位精度和容错能力,能够满足水下机器人进行无源自主导航时的精度和可靠性的要求。(本文来源于《黑龙江大学自然科学学报》期刊2014年01期）
水下自主导航论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
自主水下航行器(AUV)水下导航技术的准确性是在水下开展搜索、探测及反潜等任务的有力保障。现有AUV的导航方法大多以捷联惯性导航系统(SINS)为主,以水声测速与定位技术、地球物理导航技术及协同导航技术为辅。基于此,文中回顾了国内外近年来AUV水下导航技术最新的研究进展;简述了AUV各种水下导航技术的基本原理,并指出了各种方法的适用条件及优缺点;分析了AUV水下导航方法存在的技术难点,并给出了相对应的解决思路。同时对未来的AUV水下导航技术的发展趋势进行了展望。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
水下自主导航论文参考文献
[1].黄丽丽,黄强,苏敏,臧红岩.自主导航水下勘测机器人[J].科技资讯.2019
[2].黄玉龙,张勇刚,赵玉新.自主水下航行器导航方法综述[J].水下无人系统学报.2019
[3].周玲.自主水下潜器海底地形辅助导航技术研究[D].东南大学.2018
[4].王倩.自主式水下机器人AUV控制系统研制及导航定位方法研究[D].江苏科技大学.2018
[5].周吉雄.自主式水下航行器导航算法研究[D].哈尔滨工程大学.2018
[6].薛涛.高纬度自主水下机器人组合导航方法研究[D].沈阳理工大学.2016
[7].杨少凡,余华兵,陈新华,孙长瑜.基于扩展Kalman滤波的单领航者自主水下航行器协同导航判别式训练方法研究[J].电子与信息学报.2015
[8].史健,龚威,李梅,张森,秦玉峰.水下滑翔器运动控制与自主导航策略[J].海洋技术学报.2014
[9].王海涛.水下机器人自主导航算法的研究[D].中国海洋大学.2014
[10].徐鹏,刘红云,裴福俊.基于偏振光/DVL/SINS的水下机器人自主导航方法[J].黑龙江大学自然科学学报.2014