20、水下无人航行器容错控制综述

于 2025-09-25 04:08:28 发布
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分类专栏： AI赋能可持续发展 文章标签： 水下无人航行器 容错控制 故障检测与诊断
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水下无人航行器容错控制综述

1. 容错控制概述

容错控制是一种重要的控制问题类型，它承认现实世界中电气或机械部件存在的不完善和故障，并提供解决这些问题的工具。在水下航行器的应用场景中，容错控制尤为关键，因为水下环境复杂，航行器面临诸多潜在故障风险。

2. 容错控制方法与策略
  • 基本组件与冗余 ：容错控制系统的基本组件以及冗余设计是保障系统可靠性的重要方面。冗余设计可以在部分组件出现故障时，确保系统仍能正常运行。
  • 故障检测与诊断（FDD）技术
    • 基于模型的技术 ：通过建立系统的数学模型，对比实际运行数据与模型预测结果，检测和诊断故障。例如，Alessandri等人在1998 - 2000年间，采用基于模型的方法对无人水下航行器进行故障诊断，通过监测动力学和系统状态变化来检测故障。
    • 无模型技术 ：利用数据驱动的方法，如神经网络、机器学习等，对故障进行诊断。例如，Ji等人在2021年使用序列卷积神经网络对自主水下航行器进行无模型故障诊断。
  • 控制重新设计
    • 控制分配 ：在故障发生时，合理分配各个执行器的控制输入，以维持系统的性能。例如，Sarkar等人在2002年考虑了推进器冗余和饱和情况，对自主水下航行器进行了容错推进力分配。
    • 控制重构 <
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19、无人水下航行器容错控制技术综述
gitlab7runner的博客
09-24 43
本文综述了无人水下航行器（UUV）在复杂水下环境中运行时的容错控制技术，重点探讨了冗余控制、故障检测与诊断（FDD）、控制重新设计方法以及被动与主动容错控制系统（FTCS）的研究进展。文章分析了基于规则、基于模型和无模型的FDD方法在推进器故障识别与隔离中的应用，并比较了各类控制策略在不同故障场景下的优劣。同时，讨论了当前研究中存在的挑战，如多故障处理、非线性建模、实时性要求及特定应用场景（如负载运输、抓取操作）下的容错需求。最后指出，未来研究应聚焦于提升系统对意外故障的自适应能力、优化推力分配策略、增强网
2、机器人系统故障诊断与容错控制：原理、方法与应用
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09-01 66
本文综述了机器人系统故障诊断与容错控制的原理、方法与应用，涵盖无人飞行器、移动机器人及交通运输系统等多个领域。文章介绍了Andrea Monteriù、Alessandro Freddi和Sauro Longhi等专家的研究贡献，分析了设计与运行阶段提升系统可靠性与安全性的策略，并详细解析了基于模型、信号和数据驱动的FDD与FTC技术。通过多个章节内容和实际案例，展示了不同机器人系统的容错控制方案及其在农业、工业等场景中的应用效果。同时展望了融合智能算法、多机器人协作和数据驱动方法的发展趋势，强调研究与应用
1、机器人与自主系统的故障诊断和容错控制
vulkan6gpu的博客
08-31 24
本文综述了机器人与自主系统中的故障诊断与容错控制技术，涵盖无人机、水下航行器和服务机器人等多种系统。文章详细介绍了各类系统的建模方法、故障检测与诊断策略，以及多种先进控制技术的应用，如自适应滑模控制、基于观测器的LPV控制、未知输入观测器框架和并行分布式控制等。通过数值模拟与仿真验证，展示了不同容错控制方案在执行器故障、结冰干扰等异常情况下的有效性，旨在提升系统在复杂环境中的稳定性、可靠性与安全性。
4、水下传感器网络节点部署策略提升网络质量
ol789012的博客
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本文综述了水下传感器网络（UWSNs）的节点部署策略，重点围绕提升网络质量的三大核心指标：覆盖范围、连通性和网络寿命。文章系统介绍了二维和三维UWSN的通信架构，并分类分析了基于覆盖最大化、连通性增强和寿命延长的多种部署方案，包括网格部署、自部署、CDS方法、多AUV协同部署、动态网关放置、节点下沉算法及多路径虚拟汇架构等。通过比较不同方案的优缺点与实现方式，展示了当前研究在优化网络性能方面的进展。最后，提出了未来研究方向，如覆盖重叠优化、安全机制设计、网络重连算法及k-覆盖/k-连通性的深入探索，为构建高
空中群体机器人研究综述
漫长IT路
03-25 3089
文章目录I. INTRODUCTION I. INTRODUCTION 空中群体用于解决实际问题的使用一直在稳步增长，伴随着价格下降和通信，传感和处理硬件的性能提高。硬件的商品化降低了单位成本，从而降低了进入空中群机器人领域的障碍。群体的关键使能技术是算法族，其允许群体的各个成员在它们之间进行通信和分配任务，规划它们的轨迹，并以这样的方式协调它们的飞行，从而有效地实现群体的总体目标。这些算法通常...
航电系统之自主航行技术篇
SKYDROID666的博客
04-17 717
航电系统的自主航行技术是现代航空与航海领域的关键技术之一，其核心在于通过先进的传感器、算法和控制系统，使飞行器或船舶能够在无人干预的情况下实现自主导航、避障和任务执行。基于人工智能（AI）算法（如深度学习、强化学习），对感知数据进行处理，生成最优航行路径，并控制执行机构（如舵机、推进器）完成动作。融合全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、视觉里程计（VIO）等多源数据，实现高精度定位与路径规划。国际民航组织（ICAO）和国际海事组织（IMO）正在制定自主航行系统的安全标准和法规，推动技术落地。
异构系统中的UUV、异构系统模型统一化及单应矩阵在异构系统中的应用
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主要做法是在跟踪前获取设定的图像信息，在跟踪过程中，利用设定的图像信息和当前的图像信息计算出单应性矩阵Hc，再对该矩阵进行奇异值分解，得到UAV与船舶的相对旋转矩阵，从而为设计控制器提供依据。文献[7]中虽然也是首先统一异构系统的模型，但不同于前面文献[3-6]引入虚拟控制量的方式，文献[7]是通过选取合适的状态变量，将异构系统表示成形式一样的线性状态空间模型。同样对另一异构模型，做同样的操作引入虚拟控制量，便可以得到如式（3）所示的形式，从而实现模型的统一化，为后续设计控制器奠定基础。
【滤波跟踪】基于matlab无迹卡尔曼滤波惯性导航+DVL组合导航【含Matlab源码 2019期】
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无迹卡尔曼滤波惯性导航+DVL组合导航 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
水下无人航行器仿真程序详细指南
资源摘要信息:"水下无人自主航行器（Autonomous Underwater Vehicle，简称AUV）的MATLAB/Simulink仿真程序是一个非常专业的工具，它可以帮助科研人员和工程师模拟和分析AUV在水下的运动和行为。本资源通过提供一个...
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