【摘 要】
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智能水下无人运载器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）和无人水面航行器（Unmanned Surface Vessel,USV）作为应用于水下和水面的两类智能运载器受到广泛关注。USV作为AUV的通信中介与其协同控制是一项系统性工程。其中AUV在深海作业尤其处于弱定位条件下,USV对AUV的实时跟踪技术是保证其作业安全的关键性技术。本文针对弱定位的条件完成了目标马
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智能水下无人运载器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）和无人水面航行器（Unmanned Surface Vessel,USV）作为应用于水下和水面的两类智能运载器受到广泛关注。USV作为AUV的通信中介与其协同控制是一项系统性工程。其中AUV在深海作业尤其处于弱定位条件下,USV对AUV的实时跟踪技术是保证其作业安全的关键性技术。本文针对弱定位的条件完成了目标马尔可夫模型的建立、合作目标位置估计、无人艇的智能跟踪策略、基于模型的仿真分析等一系列工作。首先针对AUV在工作中受环境、通讯噪声等因素的影响,单一模型无法准确描述AUV复杂运动的情况,本文考虑采用多个模型根据实际观测进行智能交互融合的交互式多模型描述目标运动,仿真对比了交互式多模型与传统模型描述带有过程噪声目标的准确率,并分析了交互式多模型用以描述目标的优劣势。为后文滤波估计位置的一步预测打下了基础。其次本文分析对比了常用的在非高斯噪声影响下的滤波定位方法,考虑定位中断恢复时的状态初始问题,采用粒子滤波器与交互式多模型相结合的方法进行位置估计。针对计算量大和强非线性的AUV模型的问题,考虑采用不基于状态交互的纯粒子交互式多模型粒子滤波器进行弱定位情况下的滤波定位。在定位中断无定位情况下基于最小二乘法利用动态滑动平均对AUV的位置进行预测估计。给出了完整的定位算法并仿真验证了算法的有效性。然后本文根据USV定位AUV的超短基线定位系统的原理建立了USV的有效跟踪区域,进而根据AUV所处跟踪区域的位置不同评估AUV的危险程度并由其设立了不同的追逐域,USV根据目标所处的追逐域不同选择相对应的跟踪策略。同时考虑了滤波定位估计值的波动性,采用二次滤波对滤波值进行平滑。一次滤波值作为位置估计,二次滤波值作为AUV运动状态估计以选择合适的跟踪策略,两者结合实现USV对AUV的实时定位与跟踪。最后本文建立了AUV的运动学模型和USV的动力学模型,并设计了USV的艏向、速度控制器,人工随机设置了通讯中断情况模拟弱定位条件,并基于MATLAB对整个跟踪过程进行了仿真验证,分析了在弱定位条件下该定位、制导、跟踪算法的有效性。
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