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| 內容簡介： |
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水下机器人既是海洋工程的重要研究内容，也是现代智能信息处理的重要应用领域，是一多学科交叉的高新技术，智能水下机器人感知规划与控制技术已成为深海探测与海洋工程领域的研究热点。《水下机器人感知规划与控制技术》在综述近年来水下机器人关键技术研究进展的基础上，重点阐述水下机器人水下感知、路径规划、跟踪控制，以及多机器人系统理论及其仿真研究和应用开发；提出多传感器信息融合水下环境感知与地图构建算法，基于生物启发的自适应水下路径规划与安全避障技术，生物启发滑模串级水下轨迹跟踪控制方法，自组织多AUV多任务分配与路径规划算法和栅格信度自组织多AUV多任务分配算法，多AUV主从式运动学编队控制方法，基于生物启发神经网络的三维多AUV目标搜索算法。
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| 目錄：
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目录第1章 绪论 11.1 水下机器人概述 11.2 载人潜水器概述 31.3 国际水下机器人研究概况 61.3.1 有缆遥控水下机器人 71.3.2 自主水下机器人 91.4 国内水下机器人研究概况 111.4.1 国内自主水下机器人 121.4.2 国内有缆遥控水下机器人 131.4.3 水下滑翔机 141.4.4 新概念水下机器人 151.5 水下机器人关键技术 191.5.1 水下机器人建模与参数辨识技术- 191.5.2 水下机器人水下环境感知与地图构建技术 211.5.3 水下机器人的导航定位技术 211.5.4 水下机器人的水下路径规划及安全避障技术 221.5.5 水下机器人的轨迹跟踪控制技术 231.5.6 水下机器人故障自诊断与容错控制技术 25参考文献 26第2章 水下机器人建模与参数辨识 282.1 水下机器人的动力学建模 282.1.1 坐标系及坐标变换 292.1.2 水下机器人运动模型分析 312.1.3 水下机器人动力学分析 352.1.4 水下机器人动力学运动方程 412.2 典型水下机器人建模 422.2.1 Falcon ROV水下机器人建模 422.2.2 “海事一号”ARV水下机器人建模 452.3 “海事一号”水下机器人参数辨识 472.3.1 辨识原理 482.3.2 辨识试验与数据处理 49参考文献 50第3章 水下机器人环境感知与地图构建 523.1 GPS全球卫星导航系统 523.2 水下机器人导航定位系统 553.2.1 惯性导航定位系统 553.2.2 基线声学导航 593.3 水下感知传感器 623.3.1 声呐传感器 633.3.2 测深声呐 633.3.3 侧扫声呐 643.3.4 前视声呐 663.4 基于多波束声呐的水下环境融合感知技术 683.4.1 水下环境栅格地图 693.4.2 声呐传感器参数与模型 713.4.3 基于D-S信息融合的AUV地图构建与更新 743.4.4 构建地图仿真案例 78参考文献 84第4章 水下机器人启发搜索水下路径规划 864.1 栅格化环境建模 864.1.1 平面地图环境建模 864.1.2 三维地图环境建模 874.2 基于D*算法的AUV动态路径规划 894.2.1 D*算法原理 894.2.2 D*算法的执行过程 954.2.3 仿真与分析 964.3 基于改进D*算法的AUV动态路径规划 984.3.1 障碍物代价模型 984.3.2 转向角代价模型 1054.3.3 仿真与分析 1084.4 基于改进D*算法的AUV动态路径的综合优化 1114.4.1 三次均匀B样条*线平滑优化 1114.4.2 综合路径优化流程实现 1134.4.3 目标函数S及其参数选取 1144.4.4 仿真与分析 1144.5 考虑海流因素的AUV动态路径规划 1174.5.1 海洋环境分析 1174.5.2 海流对AUV路径规划的影响 1174.5.3 海流模拟生成 1194.5.4 海流影响能耗代价模型 1214.5.5 仿真与分析 123参考文献 126第5章 人工神经网络水下路径规划 1285.1 GBNN算法基本原理介绍 1285.1.1 生物启发神经网络算法简介 1285.1.2 GBNN算法基本原理 1295.2 基于GBNN的二维单AUV全覆盖路径规划算法研究 1355.2.1 全覆盖路径规划问题概述 1355.2.2 基于GBNN的二维单AUV全覆盖路径规划算法 1355.2.3 仿真与分析 1395.3 基于GBNN的三维单AUV全覆盖路径规划算法研究 1495.3.1 三维全覆盖路径规划问题概述 1495.3.2 基于GBNN的三维单AUV全覆盖路径规划算法 1505.3.3 仿真与分析 1515.4 基于GBNN的二维多AUV合作全覆盖路径规划算法研究 1615.4.1 多AUV合作全覆盖路径规划问题概述 1615.4.2 基于GBNN和离散规划的二维多AUV合作全覆盖路径规划算法 1625.4.3 仿真与分析一 1635.4.4 基于GBNN和集中规划的二维多AUV合作全覆盖路径规划算法 1685.4.5 仿真与分析二 171参考文献 175第6章 水下机器人轨迹跟踪控制 1776.1 基于模型预测控制的水下机器人运动学轨迹跟踪 1776.1.1 轨迹跟踪控制描述 1776.1.2 基于量子粒子群优化的模型预测跟踪控制 1786.1.3 仿真与分析 1866.2 基于模型预测滑模控制的水下机器人动力学轨迹跟踪 1976.2.1 模型预测滑模控制器 1976.2.2 稳定性证明 2006.2.3 Falcon有缆遥控水下机器人轨迹跟踪仿真分析 2016.2.4 “蛟龙号”载人潜水器轨迹跟踪仿真分析 2096.3 海流环境中的水下机器人轨迹跟踪控制 2236.3.1 传统自适应轨迹跟踪控制 2246.3.2 带有海流信息的模型预测自适应轨迹跟踪控制 2256.3.3 稳定性分析 2276.3.4 仿真与分析 228参考文献 236第7章 水下机器人故障容错控制技术 2387.1 水下机器人人工神经网络故障诊断 2397.1.1 DBN模型 2397.1.2 深海载人潜水器推进器的常见故障模式 2427.2 深海载人潜水器推进器信息融合故障辨识方法 2447.2.1 传统推进器故障诊断方法 2447.2.2 DBN信息融合故障辨识模型 2457.2.3 水池实验与推进器模拟故障样本 2467.3 人工神经网络信息融合故障诊断模型的在线故障辨识 2517.3.1 DBN故障辨识器与SOM故障辨识器的故障诊断结果分析 2547.3.2 DBN故障辨识器与BPNN故障辨识器的故障诊断结果分析 2557.4 设定状态水下机器人容错控制 2557.4.1 Falcon ROV设定状态推进器容错控制 2567.4.2 Falcon ROV设定状态容错控制仿真实验 2597.5 水下机器人轨迹跟踪容错控制 2627.5.1 变结构滑模动力学控制器设计 2627.5.2 水下机器人模型预测滑模轨迹跟踪容错控制 264参考文献 275第8章 多水下机器人任务分配与编队控制技术 2768.1 自组织多AUV多任务分配与路径规划算法 2768.1.1 自组织映射神经网络 2768.1.2 基于SOM的多AUV系统的多任务分配 2778.1.3 三维速度矢量合成算法 2828.1.4 无海流环境下的多AUV多任务分配与路径规划研究 2838.1.5 海流环境下的多AUV多任务分配与路径规划研究 2858.2 生物启发自组织BISOM多AUV多任务分配与路径规划算法 2868.2.1 基于BISOM算法的多AUV任务分配与路径规划 2868.2.2 多AUV均衡任务量的任务分配研究 2898.2.3 海流多障碍物环境下BISOM算法的多AUV任务分配与路径规划 2908.2.4 海流多障碍物环境下多AUV均衡任务量的任务分配 2918.3 多AUV主从式运动学编队控制研究 2948.3.1 多AUV主从式编队控制模型 2968.3.2 基于领航AUV位置信息的虚拟AUV设计 2998.3.3 运动学编队控制律设计 3038.3.4 运动学编队控制仿真及结果分析 3068.4 多AUV编队避障方法研究 3148.4.1 基于人工势场的多AUV编队避障方法 3148.4.2 基于人工势场的多AUV编队避障仿真 316参考文献 322第9章 多水下机器人水下博弈与围捕控制技术 3249.1 AUV水下博弈对抗控制 3249.1.1 双AUV水下追逃博弈对抗建模 3249.1.2 双AUV水下追逃博弈对抗控制 3259.1.3 双AUV水下追逃博弈仿真 3279.2 多AUV水下围捕控制 3309.2.1 多AUV水下围捕联盟生成算法 3369.2.2 多AUV围捕路径规划跟踪 3389.2.3 多AUV协作围捕占位 3449.2.4 智能入侵机器人的逃逸策略 3459.3 多障碍物环境下多AUV协作围捕仿真 3479.3.1 二维环境下的围捕仿真设计 3479.3.2 二维环境下的围捕蒙特卡罗仿真 3509.3.3 三维环境下的围捕仿真分析 351参考文献 352
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