基于可重配置策略的小型AUV低功耗控制器及控制方法

    公开(公告)号:CN108021055B

    公开(公告)日:2020-03-31

    申请号:CN201610956168.9

    申请日:2016-10-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于可重配置策略的小型AUV低功耗控制器及控制方法MCU连接FPGA;FPGA连接外设I/O管理模块;片外FLASH连接MCU,输出锁存器连接MCU;外设I/O管理模块连接若干个外设功能模块;电源模块连接MCU、FPGA、片外FLASH和外设I/O管理模块。通过重配置功能可以在控制器不同任务阶段与非活跃时段关闭控制器某些不再使用的功能、降低控制器工作频率、使处于闲置状态的逻辑门进入休眠模式或彻底关闭等方法降低控制器的功耗,为依靠电池供电的AUV节省了宝贵的电力能源,在不增加能源的条件下,可有效增加小型AUV的长航时及超长待机的功能特性。

    一种USV的航迹闭环控制方法

    公开(公告)号:CN108121338A

    公开(公告)日:2018-06-05

    申请号:CN201611076983.2

    申请日:2016-11-30

    Abstract: 本发明涉及一种USV的航迹闭环控制方法,设定目标航行路径,且判断位置传感器和姿态传感器是否处于安全工作状态,USV根据位置传感器和姿态传感器发送的实时位置信息和姿态信息计算偏离预定航线的距离,如果该距离小于设定距离,则延时等待,根据目标航行路径、当前偏离预定航线的距离、位置和姿态信息,计算目标航向角ψr(k);根据目标航向角ψr(k)、当前航向角ψ(k)和航向角速度Δψ(k),计算目标喷嘴角ωr(k);根据目标喷嘴角ωr(k)、当前喷嘴角ω(k)和喷嘴角速度Δω(k),计算输出动作量,进而控制USV动作。本发明采用PID经典控制理论与在线参数辨识并更新技术相结合的方法,适合USV在复杂海洋环境下的非线性时变模型系统,实现航迹闭环控制。

    基于燃油传输的海洋机器人衡重状态自主调节装置及方法

    公开(公告)号:CN104670446B

    公开(公告)日:2017-02-01

    申请号:CN201310640041.2

    申请日:2013-11-30

    Abstract: 本发明涉及基于燃油传输的海洋机器人衡重状态自主调节装置,燃油箱、供油箱的进口都经各自的电磁控制阀通过总进油管路与燃油泵出油口连接,燃油箱、通气油箱的出口都经各自的电磁控制阀通过总出油管路与燃油泵吸油口连接;燃油箱、供油箱的通气口都经各自的电磁控制阀通过单独的通气管路与通气油箱连接,通气油箱的通气口通过过滤器与舱内大气连通;其方法包括:海洋机器人根据各方向的位移偏移量设定燃油传输的燃油量的参考值,并实时检测的传输燃油量,通过控制电磁阀使燃油在燃油箱之间传输实现调节海洋机器人的衡重状态。本发明不仅具有更大的调节能力,而且结构简单,不增加航行体的体积和质量。

    一种基于感知信息的无人航行器目标定方位等距跟踪方法

    公开(公告)号:CN114200966A

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN202010977927.6

    申请日:2020-09-17

    Abstract: 本发明涉及目标跟踪领域,具体说是一种基于感知信息的无人航行器目标定方位等距跟踪方法,包括以下步骤:1)航行器获取目标的感知信息和航行器的航行器信息;2)对感知信息进行数据处理,获取经滤波平滑处理后的感知信息;3)设定目标相对于航行器的方位,设定距离数值D,建立虚拟目标运动坐标系,通过坐标系变化矩阵,得到航行器在虚拟目标运动坐标系下的位置;4)航行器通过速度调节策略对期望速度进行调节;5)根据目标航向,航行器解算航行器的期望航向;6)将期望速度和期望航向输出形成闭环,重复步骤1)~5)。本发明安全稳定,可靠性高。能够根据感知信息实时调节航行速度、航向,即使在较差海况下,亦能够安全稳定的完成任务。

    基于感知信息的水面/水下无人航行器目标环绕跟踪方法

    公开(公告)号:CN111207748B

    公开(公告)日:2021-09-21

    申请号:CN201811397594.9

    申请日:2018-11-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于感知信息的水面/水下无人航行器目标环绕跟踪方法,包括在航行器运动过程中,由量测设备提供感知信息,对感知信息进行数据处理,并根据数据处理结果设定航行器速度和环绕半径,进行虚拟目标点划分,得到虚拟目标点序列;根据航行器当前位置和姿态信息确定首虚拟目标点和环绕方向;通过坐标变换,使航行器沿虚拟目标点序列进行运动,并通过切换判据,依次跟踪每个虚拟目标点,实现目标环绕跟踪。本发明操作简单,实用性强,具有较强的抗干扰能力,其必要参数设置规则简单且有规律,可较大程度提高工作效率,节约时间和人工成本。

    基于感知信息的水面/水下无人航行器目标环绕跟踪方法

    公开(公告)号:CN111207748A

    公开(公告)日:2020-05-29

    申请号:CN201811397594.9

    申请日:2018-11-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于感知信息的水面/水下无人航行器目标环绕跟踪方法,包括在航行器运动过程中,由量测设备提供感知信息,对感知信息进行数据处理,并根据数据处理结果设定航行器速度和环绕半径,进行虚拟目标点划分,得到虚拟目标点序列;根据航行器当前位置和姿态信息确定首虚拟目标点和环绕方向;通过坐标变换,使航行器沿虚拟目标点序列进行运动,并通过切换判据,依次跟踪每个虚拟目标点,实现目标环绕跟踪。本发明操作简单,实用性强,具有较强的抗干扰能力,其必要参数设置规则简单且有规律,可较大程度提高工作效率,节约时间和人工成本。

    基于可重配置策略的小型AUV低功耗控制器及控制方法

    公开(公告)号:CN108021055A

    公开(公告)日:2018-05-11

    申请号:CN201610956168.9

    申请日:2016-10-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于可重配置策略的小型AUV低功耗控制器及控制方法MCU连接FPGA;FPGA连接外设I/O管理模块;片外FLASH连接MCU,输出锁存器连接MCU;外设I/O管理模块连接若干个外设功能模块;电源模块连接MCU、FPGA、片外FLASH和外设I/O管理模块。通过重配置功能可以在控制器不同任务阶段与非活跃时段关闭控制器某些不再使用的功能、降低控制器工作频率、使处于闲置状态的逻辑门进入休眠模式或彻底关闭等方法降低控制器的功耗,为依靠电池供电的AUV节省了宝贵的电力能源,在不增加能源的条件下,可有效增加小型AUV的长航时及超长待机的功能特性。

    一种AUV中智能节点在线更新软件的方法

    公开(公告)号:CN105718274A

    公开(公告)日:2016-06-29

    申请号:CN201410713369.7

    申请日:2014-11-30

    Abstract: 本发明涉及水下机器人和在线控制技术领域,尤其涉及一种AUV中智能节点在线更新软件的方法。本发明分为3个阶段:第1阶段是通过人机交互计算机的以太网将目标程序文件下载到控制计算机中;第2阶段是控制计算机将目标程序文件读取并分解,拆解成按预先规定格式的数据包,通过CAN总线将数据包发送给智能节点;第3阶段是智能节点接收数据包并通过校验后,将软件程序更新到自身的程序存储器中。本发明操作简单,安全实用,可令智能节点自行更新自身软件程序,以避免AUV对外形结构拆卸,再重新组装的过程,提高工作效率,节约时间和人工成本。

    基于燃油传输的海洋机器人衡重状态自主调节装置及方法

    公开(公告)号:CN104670446A

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201310640041.2

    申请日:2013-11-30

    Abstract: 本发明涉及基于燃油传输的海洋机器人衡重状态自主调节装置,燃油箱、供油箱的进口都经各自的电磁控制阀通过总进油管路与燃油泵出油口连接,燃油箱、通气油箱的出口都经各自的电磁控制阀通过总出油管路与燃油泵吸油口连接;燃油箱、供油箱的通气口都经各自的电磁控制阀通过单独的通气管路与通气油箱连接,通气油箱的通气口通过过滤器与舱内大气连通;其方法包括:海洋机器人根据各方向的位移偏移量设定燃油传输的燃油量的参考值,并实时检测的传输燃油量,通过控制电磁阀使燃油在燃油箱之间传输实现调节海洋机器人的衡重状态。本发明不仅具有更大的调节能力,而且结构简单,不增加航行体的体积和质量。

    一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法

    公开(公告)号:CN119270903A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411320476.3

    申请日:2024-09-23

    Abstract: 本发明涉及水面/水下无人航行器控制技术领域,具体地说是一种在线模型辨识下的无人航行器神经网络控制方法。包括以下步骤:通过水动力理论计算建立水面/水下无人航行器的运动模型,或通过静水状态实航数据采集处理后,采用神经网络算法建立运动模型;通过该模型建立仿真系统,基于模型预测控制算法控制参数仿真,对水平方向进行控制;在实际航行过程中,初始使用仿真控制参数进行控制,基于神经网络算法模型辨识对动态输入数据进行在线模型辨识,以修正模型参数;基于神经网络辨识器补偿辨识器获取建模误差并产生反馈补偿控制量,对控制参数进行优化后代入神经网络算法中,使得控制效果渐佳,通过迭代学习,控制误差逐渐缩小,并达到最佳状态。

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