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基于ANFIS的多AUV协同定位系统量测异常检测方法
自主水下航行器 协同定位 自适应神经模糊推理系统 水声测距 量测异常
2024/1/16
针对异常水声测距信息对多自主水下航行器(Autonomous underwater vehicles,AUV)协同定位系统的不利影响,以及传统故障检测方法在多水声测距信息交替混淆的情况下检测效率低的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的量测异常检测方法。
中国科学院力学研究所专利：一种携载AUV的多栖跨介质航行器
中国科学院力学研究所 专利 AUV 多栖 跨介质航行器
2024/6/4
本发明属于航行设备技术领域，针对现有技术中存在的利用跨介质航行器进行AUV的布放回收处于空白阶段的技术问题，本发明的目的在于提供一种携载AUV的多栖跨介质航行器，航行器机身设置为仿海豚构型，航行器机身的腹部设置为载荷仓，航行器机翼的翼尖处通过变形机构安装可变形水翼，可变形水翼可以充当水翼，提供升力，也可以形成机翼的一部分，增大机翼面积。从而在水和空气两种不同介质间完成滑行运动过渡以及自主地连续航行...
中国科学院沈阳自动化研究所在长续航力AUV多学科优化方面取得新进展（图）
水下机器人 长续航力 AUV
2022/9/6
近日，中国科学院沈阳自动化研究所在长续航力AUV（自主水下机器人）的基础研发方面取得新进展，相关成果以《基于多学科优化设计框架的长航程自主水下机器人概念设计》为题发表在海洋工程领域一区Top期刊Ocean Engineering上。
近日，由中国科学院沈阳自动化研究所牵头研制的基于升力原理的深海高速潜水器——“升力型高速AUV”圆满完成海上验收试验。“升力型高速AUV”研制突破了大正浮力升力体潜水器优化设计、宽航速自主航行控制、非接触式高转矩密度转矩转换推进、高速海底地貌测绘等关键技术，实现了深海高速大负载情况下的高精度航行及探测作业能力。
中国科学院沈阳自动化研究所研制的“海鲸1000”AUV圆满完成海上验收试验（图）
海鲸1000 AUV 海上验收试验
2020/11/27
近日，由中国科学院沈阳自动化研究所牵头研制的“海鲸 1000”AUV圆满完成海上验收试验和长航程试验。在海上验收试验中，“海鲸1000”AUV完成了最大工作深度、最大航行速度、多种载荷搭载能力等指标验证，完成了温跃层智能跟踪观测、湍流自主观测、中尺度涡自主观测等功能验证和试验性应用。
近日，科技部公示了2017年度部分国家重点研发计划立项情况，由我校水下机器人技术重点实验室副主任李晔教授作为项目负责人和首席科学家牵头申报的“全海深无人潜水器AUV关键技术研究”项目获批立项。该项目将重点突破全海深水声通信定位和智能安全作业等关键技术，研制具备深渊探测和自主采样能力的11000米级全海深AUV集成验证系统，进行马里亚纳海沟11000米级深潜试验。项目研制完成将使我国全海深AUV关键...
基于垂向推进方式的AUV低速近底稳定航行
自治水下机器人 垂向槽道推进器 近底定高航行 PID控制算法
2017/12/1
针对低速状态下自治水下机器人（AUV）翼舵力不足的问题，提出了一种基于垂向推进方式的AUV低速近底稳定航行控制方案．基于航速因素，对比分析了翼舵和垂向推进器的推力特性，设计艏艉槽道垂向推进器布置方案．在此基础上通过改进PID（比例-积分-微分）控制策略，优化参数完成垂向运动控制．最后利用某型AUV进行湖上试验，对比翼舵推进方式，得出垂向推进器驱动方式具有更好的低速状态下近底定高航行操控性，实现了控...
AUV归航和坐落式对接的半物理仿真
自主式水下机器人 半物理仿真 路径规划 水下回收
2017/12/1
为解决现有仿真系统忽略海流干扰，不能直观反映模型实时运动状态的问题，设计了一套以3维视景方式呈现的半物理仿真系统，以直观地反映归航过程中、以及以类似直升机坐落方式进行对接回收的过程中AUV（自主式水下机器人）的运动状态．利用Multigen Creator软件对AUV和水下地形环境建模，通过VisualC++调用Vega的仿真界面库实现视景仿真；运动控制部分基于B样条理论设计归航时的全局路径规划方...
2016年6月9日中午，随着调查船顺利泊靠到码头，中国科学院沈阳自动化研究所研制的长期定点观测型AUV系统（以下简称：定点观测型AUV）为期20天的南海大深度剖面潜浮与航行试验圆满结束。在综合试验中，定点观测型AUV航程达到517公里，连续完成43个潜浮剖面观测，最大工作水深超过800米，在水下连续工作7天，创造了我国AUV水下连续工作时间的最长纪录，达到了国际先进水平。
近日，由中国科学院沈阳自动化研究所承担的“6000米水下无人无缆潜器（AUV）实用化改造”课题，以“优秀”成绩通过了由中国大洋矿产资源研究开发协会办公室组织的课题验收。
2015年3月6号至8号，2015年第三届新加坡AUV(Autonomous Underwater Vehicle)国际挑战赛在新加坡理工学院（Singapore Polytechnic）举行。本次大赛由IEEE海洋工程委员会新加坡分会主办，新加坡国立大学(NUS: National University of Singapore)承办。此次挑战赛吸引了来自新加坡、俄罗斯、美国、印度、马来西亚和中...
为了使AUV（自主水下航行器）在水下自主对接过程中获得更可靠的定位数据，本文研究了基于视觉和短基线定位系统同时工作时的定位数据融合问题；由于卡尔曼滤波算法在进行数据融合时对于过程噪声与测量噪声统计数据具有依赖性的缺点，提出了一种基于模糊逻辑的在线自适应卡尔曼滤波定位数据融合方法；水池试验结果表明，该方法有效地提高了视觉和短基线融合后的定位精度，切实可行。
领跑国产AUV深海工程应用（图）
哈尔滨工程大学 AUV深海工程 潜水器
2014/10/31
近日获悉，我校水下机器人技术国家级重点实验室研制的海洋探测智能潜水器（2000米AUV），本月结束了为期11天的南海海上测试，顺利完成南海的2000米深潜试验、海洋油气管道的自主探测、海底表面特征测量、海底地形地貌的探测扫描和海底浅层剖面测量等技术目标。这是国产AUV在海洋工程中的首次深海示范应用。
针对含有模型不确定与未知海洋环境扰动下的欠驱动自主水下航行器(AUV)的编队控制问题, 提出一种基于预估器的神经网络动态面(PNDSC) 控制算法. 将动态面法引入控制器的设计中, 采用神经网络逼近AUV模型中的不确定项与海洋环境的扰动, 并结合预估器设计了神经网络权值的离散迭代更新率. Lyapunov 稳定性分析表明, 闭环系统所有信号是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.