一种基于深度强化学习的水下自主航行器动态避障方法

    公开(公告)号:CN112925319B

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202110098934.3

    申请日:2021-01-25

    Abstract: 一种基于深度强化学习的水下自主航行器动态避障方法,涉及水下机器人避障技术领域。本发明是为了解决目前缺乏水下自主航行器对动态障碍物的避障研究的问题。本发明建立水下自主航行器模型与运动学模型,获取周围障碍物的信息;采集水下自主航行器周围机动障碍物的运动状态信息,并构造动态障碍物状态方程;根据动态障碍物状态方程预测动态障碍物运动学模型;根据水下自主航行器周围障碍物的信息和动态障碍物运动学模型,融合多动态障碍物避障法生成避障策略并转化为MDP模型;结合确定性深度策略梯度算法对MDP模型进行训练,直至水下自主航行器能够无碰撞的到达目标区域;利用训练好的MDP模型引导水下自主航行器航行。

    一种水中变结构多航态航行器

    公开(公告)号:CN111661234B

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202010450229.0

    申请日:2020-05-25

    Abstract: 一种水中变结构多航态航行器,它涉及一种航行器。本发明为了解决现有的航行器存在水面水下作业能力受限的问题。本发明主艇体上方的流线型上层建筑,上层建筑两侧对称安装副艇体,副艇体下部铰接外连接桥,外连接桥外部边缘安装有锯齿,内部嵌套内连接桥,内连接桥下部安装浮筒组件,副艇体和外连接桥内部设置有展开和伸缩组件,所述主艇体内部设置浮态调节舱,结合展开和伸缩组件可实现中低海况高速航行、高海况低速稳定航行和极端恶劣海况半潜隐蔽航行三种航行状态的切换。本发明同时具备小水线面双体船的高速性、三体船高耐波性和半潜艇隐蔽性,可根据外界环境自动进行航态调节,并搭载丰富的水面、水下传感器设备,可广泛应用于海洋科研领域。

    一种基于快速扫描法的水面无人艇路径规划方法

    公开(公告)号:CN111665846B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202010589821.9

    申请日:2020-06-24

    Abstract: 一种基于快速扫描法的水面无人艇路径规划方法,它涉及水面无人艇技术领域。本发明为解决现有水面无人艇路径规划时,传统势能法易产生局部极小值的问题。本发明包括获取全局地图信息,通过快速扫描法构建静态全局环境势场;获取当前无人艇状态和周围障碍物信息,并根据无人艇任务要求,通过快速扫描法构建以任务终点为源点的势场;通过快速扫描法构建动态障碍物模型;叠加步骤二和步骤三得到的势场,获得无人艇最终的规划势场;在步骤四中的势场内采用梯度下降法规划无人艇航行路径;若无人艇到达任务目标点,循环结束;否则转到步骤三。本发明用于水面无人艇路径规划。

    基于AUV切法向速度模型的多尺度无迹卡尔曼滤波估计方法

    公开(公告)号:CN109269497B

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN201810855318.6

    申请日:2018-07-31

    Abstract: 本发明水下潜航器领域,公开了基于AUV切法向速度模型的多尺度无迹卡尔曼滤波估计方法,获取状态序列X(N)和观测值序列Z(N);将状态序列X(N)和观测值序列Z(N)分解到尺度i上;获取离散系统下两种运动状态的切法向速度模型的状态转移方程;获取不同尺度之间状态方程与量测方程的矩阵转换关系包括系统过程噪声,系统量测方程和系统量测噪声;获取在尺度i下的状态一步预测方程,状态向量的更新方程,协方差的更新方程和MUKF的增益Kk;通过对观测序列的细节信息部分进行阈值处理来降噪;对滤波后的近似信息和降噪处理后的观测值细节信息进行小波重构得到原始尺度上的最优估计。本发明提高状态预测的准确性,降低噪声干扰,提高滤波估计精度。

    基于改进的联邦滤波的水下AUV传感器时间配准方法

    公开(公告)号:CN113640780A

    公开(公告)日:2021-11-12

    申请号:CN202110966327.4

    申请日:2021-08-23

    Abstract: 本发明公开一种基于改进的联邦滤波的水下AUV传感器时间配准方法,包括:S1、构建测距声纳的测距模型,获得声纳数据;S2、获取配准周期内姿态传感器数据,作为第一姿态数据,对所述第一姿态数据进行预处理,获得处理后的配准周期内姿态传感器数据,作为第二姿态数据,对所述第二姿态数据进行滤波处理,同时对所述第二姿态数据和所述声纳数据进行融合修正处理,获得i个子滤波器数据;S3、对所述i个子滤波器数据进行最优融合估计处理获得子滤波的误差协方差矩阵,对所述误差协方差矩阵进行更新,完成水下AUV传感器时间配准。本申请降低了噪声干扰,提高了准确度。

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