摘要：针对多波束声纳体积大,成本高的局限,利用单波束声呐的探测波束依次旋转,依次获取自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)前方的左、中、右3个区域的障碍物距离信息.通过设计合适的环境障碍状态与有效的避障行为集合,并利用强化学习选择适合AUV自主避障的障碍状态-行为组合.仿真实验表明,根据单波束传感器提供的障碍物信息,通过强化学习获得的状态-动作组合,可以保证AUV躲避前方90°开角的障碍物,达到安全航行的要求.

摘要：针对航道水深检测需求,设计了一种基于单波束声呐的实时在线航道水深测量无人船。采用差分GPS和姿态仪采集船舶位置与姿态,自主控制船舶抵达测量点。通过阈值法对单波束声呐图像进行处理,得到航道水深。本套测量系统具有误差小、效率高、测量实时性好的优点。实验结果表明,设计的无人船水深测量系统运行稳定,方便安装,测量精度高,人机交互界面良好,能够准确地传送数据,具有较高的应用价值。

摘要：大型船舶的"超吃水"问题受到关注,实现对大型船舶吃水深度的流动灵活测量很重要。针对现有船载式船舶吃水测量方法的局限,提出了一种基于声呐微弱回波信号识别的船舶吃水深度离船检测方法。在详细分析声波信号在水体中衰减耗散特性的基础上,提出利用时域相干平均提高信噪比,提取船体微弱回波信号特征的方法。设计了实验方案,搭建了小比尺船模吃水深度试验系统,获取了船舶竖直边缘与曲面边缘回波信号,并通过对数据的时域相干平均处理,显著提高信噪比,通过对5组吃水测量结果的统计分析发现,吃水深度测量的最大相对误差为3.3%,精度较高,证明采用时域相干平均法提高信噪比的思路是可行的。