基于粒子群优化-人工势场的多AUV拦截技术研究 被引量：2

1

作者 孙兵 戚国亮 +1 位作者 张威 孟祥巧 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期769-777,共9页

在复杂多变的水下环境中,针对港口等环境下的运动入侵目标的拦截问题,提出了一种新的多自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)拦截算法——预测规划拦截法。首先,通过AUV和入侵目标的运动轨迹,依据拦截点思想快速简单地确... 在复杂多变的水下环境中,针对港口等环境下的运动入侵目标的拦截问题,提出了一种新的多自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)拦截算法——预测规划拦截法。首先,通过AUV和入侵目标的运动轨迹,依据拦截点思想快速简单地确定拦截位置,对三维环境下拦截点难以计算的问题采用粒子群优化算法选择最优拦截点,有效降低拦截距离。其次,利用人工势场法规划每个AUV在海流环境下的拦截路径。当目标物被环境中任意一个AUV拦截时,则认为拦截成功。仿真结果表明,在存在海流、障碍物的不同水下环境中,预测规划拦截法的拦截效率较传统的跟踪拦截法有较大的提升。 展开更多

关键词 自主水下机器人 预测规划拦截 路径规划 粒子群优化 人工势场

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基于模型预测控制的水下机器人动态目标跟踪控制 被引量：6

2

作者 魏亚丽 朱大奇 褚振忠 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第6期606-614,共9页

针对水下动态目标跟踪问题,研究了基于模型预测控制(MPC)的水下机器人跟踪控制方法。首先,对于多波束前视声纳图像所采集的图像,通过滤波去噪、阈值分割及特征提取处理,得到动态跟踪目标的位置信息;然后构建无迹卡尔曼滤波器预测动态目... 针对水下动态目标跟踪问题,研究了基于模型预测控制(MPC)的水下机器人跟踪控制方法。首先,对于多波束前视声纳图像所采集的图像,通过滤波去噪、阈值分割及特征提取处理,得到动态跟踪目标的位置信息;然后构建无迹卡尔曼滤波器预测动态目标的轨迹信息,通过与卡尔曼滤波器对比,体现了无迹卡尔曼滤波对动态目标预测结果的准确性;最后,应用模型预测控制器实现对动态目标的水下跟踪,解决了反步控制算法中速度超限的问题,使跟踪结果更加稳定可靠。实验与仿真表明所提动态目标跟踪控制方法有效可行。 展开更多

关键词 水下机器人 跟踪控制 模型预测控制(MPC) 动态目标 前视声纳

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基于模型预测控制的水下机器人轨迹跟踪 被引量：19

3

作者 梅满 朱大奇 +1 位作者 甘文洋 蒋骁迪 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第10期1917-1924,共8页

针对水下机器人二维水下环境中的轨迹跟踪问题,通过分析与建立水下机器人二维运动学模型,提出了一种新型的轨迹跟踪控制方法,即模型预测控制。该算法是在误差模型的线性化描述的基础上引入模型预测控制方法,将最小化目标函数的优化问题... 针对水下机器人二维水下环境中的轨迹跟踪问题,通过分析与建立水下机器人二维运动学模型,提出了一种新型的轨迹跟踪控制方法,即模型预测控制。该算法是在误差模型的线性化描述的基础上引入模型预测控制方法,将最小化目标函数的优化问题转换为二次规划问题的求解,使得水下机器人在满足控制约束的条件下有效地完成轨迹跟踪并克服速度跳变问题。通过与反步控制方法的仿真实验对比,证明所提及的模型预测控制算法能够更有效的实现二维水下机器人的轨迹跟踪控制。 展开更多

关键词 水下机器人 轨迹跟踪 模型预测控制 速度跳变

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一种新型小波图像融合的水下目标增强算法 被引量：3

4

作者 刘志强 朱大奇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第12期2235-2243,共9页

针对水下图像存在色偏、清晰度低和边缘细节不足的问题,提出了一种新的水下图像增强算法。首先,以颜色校正的方式改进了一种基于暗通道先验(DCP)的水上图像增强方法,使其可以更好地用于水下图像,并将增强后的图像作为图像融合的一个输... 针对水下图像存在色偏、清晰度低和边缘细节不足的问题,提出了一种新的水下图像增强算法。首先,以颜色校正的方式改进了一种基于暗通道先验(DCP)的水上图像增强方法,使其可以更好地用于水下图像,并将增强后的图像作为图像融合的一个输入。然后,利用非锐化掩蔽(USM)增强图像的纹理特征,并将再次增强的图像作为图像融合的另一个输入。最后,采用小波融合的方式对以上两个输入图像进行融合,进一步提升图像质量。与其他方法的比较结果表明,利用所提方法增强的图像具有更自然的外观、更高的清晰度、更多的细节和边缘信息,所提方法对水下图像有良好的增强效果。 展开更多

关键词 水下图像增强 颜色恒常性 图像融合 暗通道先验 小波变换

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基于颜色平衡和多尺度融合的水下图像增强 被引量：28

5

作者 胡振宇 陈琦 朱大奇 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第17期2133-2146,共14页

水体对光有吸收和散射作用,导致水下图像出现颜色偏差、细节模糊、对比度低等问题。提出了一种基于颜色平衡和多尺度融合的水下图像增强算法,采用一种颜色平衡方法来校正图像颜色,将颜色平衡处理后的图像从RGB空间转换到Lab空间,用限制... 水体对光有吸收和散射作用,导致水下图像出现颜色偏差、细节模糊、对比度低等问题。提出了一种基于颜色平衡和多尺度融合的水下图像增强算法,采用一种颜色平衡方法来校正图像颜色,将颜色平衡处理后的图像从RGB空间转换到Lab空间,用限制对比度自适应直方图均衡化方法处理L通道来增强对比度,且对比度增强后将图像转换回RGB空间。最后,对颜色校正后的图像和对比度增强后的图像按权重图进行多尺度融合。图像增强处理后,在视觉效果和图像质量2个方面比较该算法和其他算法对图像的增强效果。实验结果表明:该算法能够去除水下图像的色偏,提高图像的清晰度和对比度,图像的信息熵、UIQM及UCIQE较原始图像分别提高了5.2%,1.25倍和30.8%。该算法能够有效改善水下图像的视觉质量。 展开更多

关键词 图像增强 颜色平衡 多尺度融合 自适应直方图均衡化

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多AUV的自组织人工势场编队控制方法研究 被引量：6

6

作者 陈杨杨 朱大奇 李欣 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第10期1875-1881,共7页

针对多自治水下机器人(Autonomous Underwater Vehicles, AUV)水下编队与安全避障问题,将自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)神经网络和人工势场方法相结合,提出多AUV自组织人工势场编队控制方法。首先,根据领航AUV的位置产生虚拟AU... 针对多自治水下机器人(Autonomous Underwater Vehicles, AUV)水下编队与安全避障问题,将自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)神经网络和人工势场方法相结合,提出多AUV自组织人工势场编队控制方法。首先,根据领航AUV的位置产生虚拟AUV位置,将虚拟AUV位置作为SOM的输入向量进行竞争计算,输出为跟随AUV的位置,从而控制跟随AUV到达期望目标点;接着考虑编队行进中的避障问题,采用人工势场法进行避障,规划编队路径。最后通过仿真给出算法的有效性说明。 展开更多

关键词 多水下机器人 自组织映射神经网络 编队控制 人工势场

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三维水下环境中的多AUV围捕路径规划算法 被引量：2

7

作者 蒋骁迪 朱大奇 +1 位作者 陈铭治 甘文洋 《现代电子技术》 2021年第11期155-159,共5页

受到三维水下环境覆盖范围广和水下机器人(AUV)能源有限等现实条件的制约,单个AUV往往很难完成作业规模较大的水下任务,故提出一种基于位置分配和Glasius生物启发神经网络(GBNN)的围捕占位路径规划算法,来解决三维水下环境中的多AUV围... 受到三维水下环境覆盖范围广和水下机器人(AUV)能源有限等现实条件的制约,单个AUV往往很难完成作业规模较大的水下任务,故提出一种基于位置分配和Glasius生物启发神经网络(GBNN)的围捕占位路径规划算法,来解决三维水下环境中的多AUV围捕路径规划问题。首先,根据围捕AUV到达逃逸AUV的围捕总距离最短原则分配围捕点,确保围捕AUV与围捕点均衡分配并避免路径冲突;接着,各围捕AUV根据所分配的围捕点,利用改进的生物启发神经网络的目标引导与自适应避障功能,规划各个围捕AUV到达逃逸AUV周围围捕点的路径,完成围捕任务。仿真实验验证所提算法能够在三维水下静态障碍物环境中完成高效的协作围捕任务。 展开更多

关键词 水下机器人 多AUV协作围捕 围捕占位 路径冲突 位置分配 路径规划 避障 生物启发神经网络

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基于改进YOLOv5s的鱼雷检测算法 被引量：1

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作者 崔陈 甘文洋 朱大奇 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-41,79,共8页

针对目前深海鱼雷检测中存在检测精度低和检测速度慢的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的鱼雷检测算法。使用可分离视觉变换器(SepViT)模块来替换主干层网络最后一层中的C3模块,增强骨干网络与全局信息的联系以及鱼雷特征的提取,降低漏... 针对目前深海鱼雷检测中存在检测精度低和检测速度慢的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的鱼雷检测算法。使用可分离视觉变换器(SepViT)模块来替换主干层网络最后一层中的C3模块,增强骨干网络与全局信息的联系以及鱼雷特征的提取,降低漏检率和误检率。在YOLOv5s网络模型的主干层网络中引入ECA注意力机制,提高复杂的深海环境下检测模型对于鱼雷深层次关键特征的提取能力,同时避免了降维,以有效的方式捕捉跨通道的交互信息,以此来提高鱼雷检测模型的检测精度。将网络模型颈部层中的路径聚合网络(PANet)替换为双向特征金字塔网络(BiFPN),采用跨尺度连接去除路径聚合网络(PANet)中对特征融合贡献较小的节点,实现多尺度特征的快速融合,提高鱼雷检测模型的检测效率。实验结果表明:改进的YOLOv5s鱼雷检测算法的均值平均精度(mAP)达到了97.0%,较原来的YOLOv5s算法提高了3.7%,检测速度达83 FPS,有效地提高了深海鱼雷检测的精度和速度。 展开更多

关键词 鱼雷检测 YOLOv5s 深度学习 可分离视觉变换器 注意力机制 双向特征金字塔网络

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海流环境下多AUV多目标生物启发任务分配与路径规划算法 被引量：6

9

作者 刘晨霞 朱大奇 +1 位作者 周蓓 顾伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2100-2107,共8页

针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题,本文在栅格地图构建的基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法,并考虑海流对路径规划的影响.首先建立BINN模型,利... 针对多障碍物海流环境下多自治水下机器人(AUV)目标任务分配与路径规划问题,本文在栅格地图构建的基础上给出了一种基于生物启发神经网络(BINN)模型的新型自主任务分配与路径规划算法,并考虑海流对路径规划的影响.首先建立BINN模型,利用此模型表示AUV的工作环境,神经网络中的每一个神经元与栅格地图中的位置单元一一对应;接着,比较每个目标物在BINN地图中所有AUV的活性值,并选取活性值最大的AUV作为它的获胜AUV,实现多AUV任务分配;最后,考虑常值海流影响,根据矢量合成算法确定AUV实际的航行方向,实现AUV路径规划与安全避障.海流环境下仿真实验结果表明了生物启发模型在多AUV水下任务分配与路径规划中的有效性. 展开更多

关键词 生物启发神经网络(BINN)模型 任务分配 路径规划 海流环境 安全避障

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基于改进D^(*)算法的AUV三维动态路径规划 被引量：27

10

作者 朱蟋蟋 孙兵 朱大奇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第4期736-743,共8页

传统D^(*)算法应用于路径规划时,规划的路径一般由折线段组成,且紧靠障碍物边缘。由于自身运动学约束,自治水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)难以实现折线等情况的快速转向;同时由于自身体积约束,AUV可能会碰撞到障碍物... 传统D^(*)算法应用于路径规划时,规划的路径一般由折线段组成,且紧靠障碍物边缘。由于自身运动学约束,自治水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)难以实现折线等情况的快速转向;同时由于自身体积约束,AUV可能会碰撞到障碍物边缘。针对AUV三维水下动态路径规划问题,在原D^(*)算法的代价函数基础上增加了障碍物威胁代价项,以保证规划的路径更安全;利用均匀B样条曲线拟合模型进行路径平滑处理,进而得到优化的AUV规划路径。最后,仿真结果表明,改进的D^(*)算法可以达到预期效果。 展开更多

关键词 自治水下机器人 三维路径规划 D^(*)算法 威胁代价

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海流环境下基于改进D∗算法的AUV动态路径规划 被引量：5

11

作者 李世奇 孙兵 朱蟋蟋 《高技术通讯》 CAS 2022年第1期84-92,共9页

针对自治水下机器人(AUV)在海洋环境下的路径规划问题,除了要考虑所规划的路径长度和安全避障外,还需要注意海流对规划路径所产生的影响。考虑到海流对AUV的能耗影响较大,本文将海流对AUV能耗的影响建立代价模型,应用到D∗路径规划算法中... 针对自治水下机器人(AUV)在海洋环境下的路径规划问题,除了要考虑所规划的路径长度和安全避障外,还需要注意海流对规划路径所产生的影响。考虑到海流对AUV的能耗影响较大,本文将海流对AUV能耗的影响建立代价模型,应用到D∗路径规划算法中,使AUV可以利用海流减少能耗;对于规划路径会紧贴障碍物边缘的问题,本文在D∗算法代价函数的基础上增加了障碍物威胁约束,以保证规划的路径更安全。利用三次均匀B样条曲线拟合模型进行路径平滑处理,得到优化的AUV规划路径。通过仿真实验可以看出改进后的算法取得了良好的效果。 展开更多

关键词 D∗算法 路径规划 海流环境 能耗

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