自主水下航行器目標(biāo)跟蹤方法研究.pdf

1、利用自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)進行水下目標(biāo)跟蹤是當(dāng)前的熱點研究課題,其在水下礦物探測、海底管道/電纜檢測、港口防御甚至是水下目標(biāo)打擊等均有著廣泛的應(yīng)用前景。本文針對AUV目標(biāo)跟蹤技術(shù)開展關(guān)于水下目標(biāo)運動模型、目標(biāo)運動狀態(tài)估計、AUV數(shù)學(xué)模型、目標(biāo)跟蹤導(dǎo)引及控制方法和目標(biāo)跟蹤策略等關(guān)鍵問題的研究:
　　首先,針對目標(biāo)的非機動運動和機動運動情況,建立典型的水下目標(biāo)運動模型,包括

2、勻速直線運動模型(constant velocity,CV model)、勻加速直線運動模型(constant acceralation,CAmodel)、Singer加速度模型、轉(zhuǎn)彎速率已知的勻速轉(zhuǎn)彎運動模型(constant turn rate,CT model)以及轉(zhuǎn)彎速率未知的勻速轉(zhuǎn)彎運動模型,并給出運動學(xué)方程。
　　其次,目標(biāo)運動狀態(tài)估計方法研究。在給出目標(biāo)狀態(tài)估計基本概念、標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波(Kalman filter,K

3、F)原理基礎(chǔ)上,分別設(shè)計基于標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器、擴展卡爾曼濾波器(extended Kalman filter,EKF)、無跡卡爾曼濾波器(unscented Kalman filter,UKF)以及交互多模型(interacting multiple model,IMM)算法的目標(biāo)運動狀態(tài)估計方法,并針對不同的估計方法設(shè)計目標(biāo)運動狀態(tài)估計仿真實驗,驗證所設(shè)計的目標(biāo)運動狀態(tài)估計方法的有效性。
　　再次,目標(biāo)跟蹤控制器設(shè)計及目標(biāo)跟蹤策

4、略研究。建立定常海流數(shù)學(xué)模型、無海流時的AUV數(shù)學(xué)模型(包括運動學(xué)模型和動力學(xué)模型)以及海流干擾下的AUV數(shù)學(xué)模型,并通過推力為定值、轉(zhuǎn)航力矩為零和推力與轉(zhuǎn)航力矩均為定值的仿真實驗驗證了所建立的AUV數(shù)學(xué)模型是正確的;介紹了目標(biāo)跟蹤導(dǎo)引方法,引入純追蹤法(pure pursuit,PP)作為目標(biāo)跟蹤導(dǎo)引方法;分別在速度控制和航向控制兩方面設(shè)計獨立的PID控制器,通過仿真實驗驗證目標(biāo)勻速直線運動、勻速轉(zhuǎn)彎運動時AUV目標(biāo)跟蹤控制器的有效性

5、;根據(jù)水下目標(biāo)跟蹤AUV與目標(biāo)的相對距離應(yīng)小于傳感器探測距離而大于與目標(biāo)的相對危險距離以及AUV能量消耗最小的約束條件設(shè)計目標(biāo)跟蹤策略。
　　最后,將以上設(shè)計的水下目標(biāo)運動模型、目標(biāo)運動狀態(tài)估計方法、AUV數(shù)學(xué)模型、AUV目標(biāo)跟蹤控制器以及目標(biāo)跟蹤策略進行整合,構(gòu)建AUV目標(biāo)跟蹤軟件仿真平臺,完成目標(biāo)勻速直線運動跟蹤與目標(biāo)勻速轉(zhuǎn)彎運動跟蹤仿真實驗,通過設(shè)計典型仿真案例,驗證目標(biāo)運動狀態(tài)估計方法、AUV數(shù)學(xué)模型、目標(biāo)跟蹤控制器以及目