简介：ThetypicalBDI(beliefdesireintention)modelofagentisnotefficientlycomputableandthestrictlogicexpressionisnoteasilyapplicabletotheAUV(autonomousunderwatervehicle)domainwithuncertainties.Inthispaper,anAUVfuzzyneuralBDImodelisproposed.Themodelisafuzzyneuralnetworkcomposedoffivelayers:input(beliefsanddesires),fuzzification,commitment,fuzzyintention,anddefuzzificationlayer.Inthemodel,thefuzzycommitmentrulesandneuralnetworkarecombinedtoformintentionsfrombeliefsanddesires.ThemodelisdemonstratedbysolvingPEG(pursuit-evasiongame),andthesimulationresultissatisfactory.

简介：为AUV模拟和控制目的提供一个合适的模型，包括水动力学建模的一个新奇推进器的一个一般非线性的动态模型被导出。基于当模特儿的方法，AUV-XX模拟站台被建立在它的运动特征，稳定性，和可控制性上执行基本测试。在一架水平飞机由位置和速度控制组成的运动控制策略为不同任务任务被设计在水下车辆。当车辆以高速度是动人的时，举和沥青的联合控制被采用补偿垂直隧道推进器的减小。一个改进S表面控制器基于电容器板模型被开发，灵活获得选择由限制错误并且改变错误的率的不同形式成为可能。模拟结果证明和模拟站台的导出的一般数学模型能为运动控制的基本测试提供一张测试床。另外，电容器板模型S表面控制在指导车辆与足够的精确性完成需要的位置和速度显示出好表演。

简介：Afuzzyneuralnetworkcontrollerforunderwatervehicleshasmanyparametersdifficulttotunemanually.Toreducethenumerousworkandsubjectiveuncertaintiesinmanualadjustments,ahybridparticleswarmoptimization(HPSO)algorithmbasedonimmunetheoryandnonlineardecreasinginertiaweight(NDIW)strategyisproposed.OwingtotherestraintfactorandNDIWstrategy,anHPSOalgorithmcaneffectivelypreventprematureconvergenceandkeepbalancebetweenglobalandlocalsearchingabilities.Meanwhile,thealgorithmmaintainstheabilityofhandlingmultimodalandmultidimensionalproblems.TheHPSOalgorithmhasthefastestconvergencevelocityandfindsthebestsolutionscomparedtoGA,IGA,andbasicPSOalgorithminsimulationexperiments.ExperimentalresultsontheAUVsimulationplatformshowthatHPSO-basedcontrollersperformwellandhavestrongabilitiesagainstcurrentdisturbance.ItcanthusbeconcludedthattheproposedalgorithmisfeasibleforapplicationtoAUVs.

简介：InthispaperwepresenttwostrategiesofAUV(AutonomousUnderwaterVehicle)regiondetectionandanapproachtodecomposethedetectionregionaccordingtothedirectionoftheoceancurrent.Inthetaskoflocaldetectionandidentification,thealgorithmagainsttheoceancurrentwasproposed.Inthetasksofclosingobstacle,goingbackormoving,thefuzzylogictheorywasusedtosolvetheeffectofoceancurrent.InoneofourstrategiestheconceptofweightedjourneybasedontheanglebetweenheadingandoceaucurrentissuggestedandtheTSP'sexactoptimalresultisutilizedtosolvetheglobalpathplanning.Simulationsdemonstratethefeasibilityofthisapproach.

简介：Withanultimaterangeupto1000km,amaximumoperatingdepthof6000m,andagenerouspayloadcapacity,Autosub6000iswellplacedtobecomeoneoftheworld’smostcapabledeepdivingAutonomousUnderwaterVehicles(AUVs).Recently,Autosub6000successfullycompleteditsfirstdeepwaterengineeringtrials,andinSeptember2008,fittedwithamultibeamsonar,willcarryoutitsfirstsciencemissions.ThispaperwilldescribehowwearetacklingthedesignissuesthatspecificallyaffectadeepdivingAUVwhichmustbecapableofoperatingwithtrueautonomy,independentlyofthemothership,namely:carryingadequateenergyforlongenduranceandrange,copingwithvaryingbuoyancy,andmaintainingaccuratenavigationthroughoutmissionslastinguptoseveraldays.Resultsfromtherecentengineeringtrailsarepresented,andfuturemissionsanddevelopmentplansarediscussed.

简介：这份报纸为察觉描述一个新框架并且追踪在水下管道，它包括软件系统和硬件系统。它基于单眼用的电荷耦合器件照相机为AUV的视觉系统被设计。首先，从图象俘获卡片的即时数据流动被预先处理，管道特征为航行被提取。区域浸透度被推进在Sobel操作以后移开假边点组。一个适当方法被建议在Hough变换的过程在山峰点附近清除骚乱。第二，管道布局的连续性被考虑改进线抽取的效率。一旦线信息被获得了，参考书地区被Kalman过滤器预言。它在图象表示管道的可能的外观位置。Kalman过滤器被用来在下个框架估计这个位置以便每个框架的管道的信息能预先被知道。在坦克实验在真实眼的视觉数据上获得的结果被显示并且讨论。他们证明建议系统能检测并且追踪在水下管道联机，并且有效、可行。

简介：S表面控制器被证明了提供有效运动控制为一自治在水下车辆(AUV)。然而，手工地调整他们的控制参数是困难的。为特别AUV的控制器选择最佳参数是重要挑战。自动化这个过程，一个修改的粒子群优化(MPSO)算法被建议。它基于有免疫力的理论，并且使用了非线性的回归策略让惯性重量优化AUV控制参数。为AUV的一个半物理的模拟系统作为一个平台被开发验证建议控制方法，并且它的结构被考虑。模拟结果显示半物理的模拟站台是有用的，优化算法有好本地、全球的寻找的能力，和方法能可靠地为AUV被使用。

简介：摘要：随着海洋技术的发展，UUV得到了广泛的应用。目前，无人水下航行器可分为自主水下航行器(AUV)和遥控水下航行器(ROV)。AUV的水下航行越来越深入，其自主度也越来越高。它在过去几十年里发展迅速，在海洋研究中发挥了重要作用。ROV受脐带线影响，通常位于母船附近，主要从事水下搜索和救援任务，其模型种类繁多，不断发展。本文结合AUV近几十年的发展现状，基于AUV常用的使用方法，探讨了紧急情况下AUV的几种远程使用方法。AUV的常用使用模式大致可分为母船部署模式和潜艇部署模式。国内外关于母船使用方法的研究较多，技术比较成熟，可靠性较高。不足之处不是快速反应，紧急救援、紧急救援和救灾、环境影响、情况调查、信息检索缓慢，决策者无法及时获得必要的信息。

简介：摘要AUV作为新一代水下智能机器人，近几年发展迅速。在军事和经济方面，AUV都将发挥越来越重要的作用。粒子图像测速技术（PIV）适用于多个领域，可以提供同一瞬态下流场的信息及特征，便于研究者进一步分析实验数据。本次实验利用粒子图像测速技术（PIV）来研究AUV的入水方案，通过研究其不同高度、不同角度以及不同水流对于空投AUV的影响，和入水前后的速度变化，在数据记录和实验分析之后，最终得出最适方案——“偏转一定角度的低空投放AUV”。

简介：3月29日，中海油服Ex—plorer3000型水下自航器（AUV）顺利完成南海一深水工区深水场址调查任务。此次作业，AUV通过5次下潜作业，完成了460千米调查测线，作业水深突破1500米，创造了国内AUV工程勘察最大最深的深水场址调查纪录。

简介：摘 要：本文针对MAUV系统的路径规划及协同控制问题，对其应用现状、科研进展及关键技术进行了系统的梳理和总结，并在此基础上探讨了后续研究方向。

简介：Toresearchtheeffectoftheselectionmethodofmulti-objectsgeneticalgorithmproblemonoptimizingresult,thismethodisanalyzedtheoreticallyanddiscussedbyusinganautonomousunderwatervehicle(AUV)asanobject.Achangingweightvtluemethodisputforwardandaselectionformulaismodified.SomeexperimentswereimplementedonanAUV.TwinBurger.Theresultsshowsthatthismethodiseffectiveandfeasible.

简介：路径规划是自主式水下潜器(AUV)导航研究的重要课题,AUV可用于未知环境如海洋空间探测.在大范围海洋环境中,应用蚁群优化原理对自主式水下潜器的全局路径规划问题进行了研究.引入栅格建模方法建立了蚁群可视图模型,设计了蚁群信息素更新规则;给出了蚁群全局路径规划的操作步骤;针对蚁群规划路径不平滑问题,设计了切割算子和插点算子.仿真实验结果表明,蚁群全局规划算法非常适合于求解复杂环境中的规划问题,规划时间短、路径平滑,其原型系统可应用于非结构化无人环境监测。

简介：在水下处于复杂海洋条件操作的车辆在决定精确动态模型介绍困难。到对参数无常的保证坚韧性，基于Lyapunov理论和走背的技术，为潜水飞机控制的一个适应控制器被建议。在靠近环的系统，引用深度和沥青角度轨道追踪的asymptotic被完成。模拟结果被介绍尽管有无常，它在系统参数显示出有效潜水飞机控制。

简介：【摘要】无人自主水下航行器在复杂海战环境当中进行路径规划时，一般会受到诸多因素影响，其中涵盖了战场地形、障碍物、海流场等诸多因素影响。为了有效优化AUV全局路径规划方案，更好地为复杂海战环境进行服务，本文将针对AUV全局路径规划建模方法进行分析，通过对栅格法、拓扑法、可视图法进行比较，明确不同AUV全局路径规划建模方式的优缺点，并且对未来复杂海战环境下AUV全局路径规划优化方式进行分析，确保无人自主水下航行器的应用效率，促进我国海军领域现代化发展。

简介：摘 要：由于现代文明的高速发展和陆地资源的过度开发，人类对水下资源的开发需求越来越强烈。低速控位AUV是集探测声纳、水下摄像与照明、水下推进器、导航系统、通信系统等多种设备和传感器为一体的水下无人高科技智能工作平台，广泛用于水下目标的探测与识别、水下目标处理、水下物证搜集等领域，可以在复杂的海洋环境中执行各种军用和民用任务，对人类开发水下资源有着重要作用。本文从以下几个方面对低速控位AUV进行介绍：系统构成，控制系统硬件架构，运动控制算法设计。通过湖上试验表明：基于多个执行机构的AUV水下低速控位效果良好，对智能AUV的后续发展有重要参考意义。

简介：摘 要：进入21世纪以来，科技发展日新月异，人类已经进入数字化智能时代。传统的AUV控制系统采用集中控制方式，控制系统各设备和传感器大多采用模拟信号，存在布线复杂、故障诊断困难、可靠性差等缺点。在基于分布式架构的AUV控制系统设计中，AUV各设备为独立的数字化节点，采用串口或CAN总线与中央控制单元进行组网，设备可随时接收控制命令和反馈故障状态信息，软、硬件设计难度大大降低。本文主要介绍以下几个内容：AUV控制系统分布式架构设计、软件分层架构设计，AUV运动控制算法设计。通过湖上试验表明，AUV运动控制效果较好，航行时姿态平稳。

简介：摘 要：“自主反水雷作战”是利用AUV在无人反水雷作战中实现自动目标探测、分类，同时采集光学数据对目标进行识别。为实现这一设想，本文分析了无人反水雷作战任务的特点，并介绍了一种为实现自适应声纳探测所需要的AUV自主路径规划算法。

简介：提出了一种基于期望模式修正（EMA）的改进交互式多模型（IMM）算法。该算法主要解决自主水下航行器（AUV）复杂工作环境下量测噪声统计特性未知或易发生变化时的状态估计问题,其核心思想是将期望模式修正机制和交互式多模型滤波算法相结合,利用状态估计过程中的获取的模型概率进行决策,得到更加接近与系统真实模式的期望模型集合,再通过期望模型集合滤波结果对固定模型集合滤波结果进行修正。与传统的交互式多模型算法相比,提出的基于期望模式修正的交互式多模型算法可以捕捉到系统模式更细微的变化。仿真结果表明,该算法可以大幅提高AUV组合导航系统的估计精度和稳定性。

简介：摘 要：由于人类文明的高速发展，世界各国对水下资源的开发需求日趋强烈。AUV是集控制系统、通信系统、导航系统、声纳系统、摄像系统、推进系统等多种设备为一体的水下高科技平台，广泛应用于水下目标的探测与识别、水下侦查、水下信息采集、水下目标处理等领域，可以在江、河、湖、海洋等复杂环境中执行各种军用和民用任务，对人类开发水下资源有着极为重要的作用。本文根据AUV的发展特点，介绍了AUV的系统构成，控制系统软、硬件设计，并重点介绍了控制系统算法设计。系统湖上试验表明：该AUV具有良好的运行特性，对AUV的工程实践具有较好的参考意义。