摘要：艇型的设计受到多种因素约束,各种因素常常互相矛盾,因此,若以某一个指标为主,将会减弱其他方面的性能.所以在选取艇型的各项参数时,应全面综合考虑各个参数对艇型影响程度.文中对一种新型水面无人艇的快速性、操纵性、耐波性和抗倾覆性进行综合优化计算,将水面无人艇的综合性能优化问题转化为4个子系统性能的优化问题.对4个子系统的设计变量进行耦合,并将子目标函数以一定的形式组合成总目标函数.兼顾4个性能的约束条件,构造惩罚函数,最终构造出水面无人艇的性能综合优化数学模型.文中提出3种策略改进遗传算法,通过优化数学模型接口来编制、优化软件,并进行优化计算分析.研究结果表明:成长机制改进的遗传算法具有很好的寻优性能,且成长机制中遗传因子和进化权重对寻优效果的影响最大.

摘要：基于国内的研究主要集中在单艇作业的系统设计及控制算法上,为了使无人艇能够实现自主跟踪领航船,与领航船实现多艇协同作业的功能,从系统体系构架、控制流程等方面分别对控制系统进行设计。试验结果显示:设计的跟踪系统能够实现自主跟踪的功能。

摘要：为实现水面无人艇(Unmanned Surface Vessel, USV)的操纵性预报,针对USV二阶非线性操纵响应模型,提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithms, GA)的辨识方法用于辨识模型参数。首先在仿真平台采用龙格库塔法(Runge-Kutta)开展Z型操纵仿真实验,基于差分离散法设计辨识模型,构造辨识模型适应度准则函数,初始种群在经过数代选择、交叉、变异后逐渐收敛至最优解,通过其收敛值计算模型辨识结果。辨识结果在精度和收敛性上均优于粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法,且在仿真试验情况下最大辨识误差率为4.19%,仿真试验验证了辨识结果的有效性和泛化性。GA是一种有效的高精度辨识算法,且辨识精度优于PSO算法,辨识结果能有效预报水面无人艇的操纵性。

摘要：为了提高水面无人艇(Unmanned Surface Vessel,USV)通信的实时性和数据分发效率,本文提出一种基于边缘计算的无人艇通信数据分发机制(Communication Data Distribution Mechanism,CDDM)。首先,本文设计了一种基于边缘计算的USV通信架构,解决了多USV与多边缘服务器接入与匹配问题。其次,该方法通过最优数据分发和最优压缩数据逐步提高网络实时性,采用贪婪算法对数据压缩率构建的最优数据分发方程进行求解,得到全局最优数据压缩率和最优数据分发矩阵。仿真实验结果表明,CDDM比传统云计算机制的实时性更好。与现有2种先进算法相比,提出的CDDM在实时性和信息交付均有较大提升。因此,本文提出的算法具有更好的USV通信数据分发能力。

摘要：针对水面无人艇直航最短路径优化问题,采用栅格法进行二维环境建模以分离障碍物与可行域,在此基础上,对传统Dijkstra算法的四方向搜索进行改进,设计了一种多方向路径搜索算法,不仅使算法搜索速度得到大幅提高,还能满足无人航行器在实际航行时具备任意方向航向的要求。结合实际海洋环境对所提出的多方向搜索算法性能进行对比与分析,测试结果表明,多方向路径搜索算法比基本的四方向搜索算法获得的路径更短、转折角更少、转向更平滑,符合实际应用需求。

摘要：针对海上复杂环境对水面无人艇操纵性能的影响,在风、浪等环境因素干扰下研究基于模糊PID(proportional integral differential)的无人艇航向偏差控制,开发以DSP(digital signal processing)结合ARM为核心控制器的艇载运动控制系统,采用阿里云服务器、Web服务器、Apache服务器及MySQL数据库,研发无人艇远程控制系统,并集成研发了样船。实验表明,所研发的无人艇远程控制系统具有远程通信、运动控制、状态监测、数据存储和数据共享的功能,能够满足远程通信实时性、运动控制灵活性精确性的设计要求,进一步提高对无人艇航迹控制精度,为近海小型智能船舶的研发奠定基础。

摘要：本文设计了一款以STM32F103ZET6单片机为核心处理器的水面无人艇控制系统。系统利用PS2无线手柄、电源模块、避障模块和无刷双向电调等模块,实现了对无人艇的运动状态控制和紧急制动功能。采用增量式PID控制算法的闭环控制,使得无人艇在水面运动更加稳定平滑。该设计适用于物资运输、水产养殖等领域,能够满足不同应用场景下操作员对精准操控的需求。

摘要：设计制作一种从艇舯向艇艉横向对称加装短翼型片体的新型自控水面无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)模型,开展了多种工况状态下的自航模操纵运动试验,主要包括惯性试验、回转试验和Z形操舵试验。通过分析试验数据得到的相应结论,可为新型USV艇型操纵运动性能的研究提供技术支撑和参考。

摘要：为解决复杂海况下水面无人艇自主航行算法设计问题,根据复杂的动力学耦合机理,建立无人艇非线性动力学模型并进行精确识别。研究在风浪流等外界复杂环境干扰波动下的无人艇航行算法优化问题,优化设计一种基于双惩罚函数的无人艇路径遗传算法。通过仿真实验验证,该算法具有精确程度高、适应范围广、智能化水平高的特点,能为无人艇算法研究提供参考。

摘要：水面无人艇(unmanned surface vehicle, USV)可以完成复杂水域的资源探测及内陆大型水库的水质资源监测等重要任务,本文使用激光雷达、IP摄像头、电子罗盘、GPS等传感器与外界环境进行实时信息交互,同时制作上位机控制界面,开发一套USV控制系统,可用于目标实时监控检测和跟踪等任务。系统设计主要分两方面:岸基系统和船舰控制系统,包括上位机GUI(graphical user interface)实时数据显示及控制界面,各种传感器的数据采集与传输控制。使用模糊逻辑控制算法对系统进行远程实时控制。测试结果表明该系统能准确地对无人艇进行实时操纵及控制,并具有一定的稳定性,同时能及时反馈无人艇的运行情况,具有一定的应用价值。