1、海洋机器人导航:从基础到应用的深度解析

海洋机器人导航:从基础到应用的深度解析

1. 致谢与背景

完成一项重大项目离不开众多人的支持。在此,要特别感谢几位重要的导师和同事。

首先是奥格斯堡大学的克里斯托夫·阿门特教授,在伊尔默瑙工业大学期间,他是主要的学术指导者。作为MORPH研究项目的负责人,他给予了充分的自由来代表伊尔默瑙工业大学参与项目,这极大地提升了在研究和科学管理方面的经验。同时,他还在教学方面提供了帮助,允许开设自己的讲座,增强了教学能力。

里斯本理工大学的安东尼奥·帕斯夸尔教授也功不可没。在玛丽·居里欧洲内部奖学金项目CONMAR期间,他担任导师。此前,双方在GREX研究项目中就有合作,之后又在MORPH项目中继续携手。他引领进入了海洋机器人导航领域,支持了从博士论文到博士后研究的研究方向转变,还在国际合作和网络建设方面提供了很多帮助。

此外,在伊尔默瑙工业大学的14.5年里,与众多同事的合作也非常愉快。特别要感谢迪普林 - 英格·塞巴斯蒂安·埃克斯坦,他在MORPH项目中支持了硬件在环仿真,以验证算法。里斯本理工大学动力系统与海洋机器人实验室(DSOR)的同事们也值得感谢,与他们的紧密合作让人在实际操作海洋机器人方面积累了宝贵经验。穆罕默德雷扎·巴亚特和纳维娜·克拉斯塔两位同事也分别在项目验证和数学问题上提供了支持。

最后,还要感谢欧盟委员会在GREX、CONMAR和MORPH项目中的资金支持,这些项目的研究成果是博士后论文的基础。同时,家人和朋友的支持也不可或缺,尤其是父母埃里卡和伯恩哈德·格洛茨巴赫,以及妻子比尔吉特和两个女儿劳拉和凡妮莎。

2. 自主系统概述

2.1 陆、海、空自主系统

自主

欢迎使用“可调增益放大器 Multisim”设计资源包!本资源专为电子爱好者、学生以及工程师设计,旨在展示如何在著名的电路仿真软件Multisim环境下,实现一个具有创新性的数字控制增益放大器项目。 项目概述 在这个项目中,我们通过巧妙结合模拟电路与数字逻辑,设计出一款独特且实用的放大器。该放大器的特点在于其增益可以被精确调控,并非固定不变。用户可以通过控制键,轻松地改变放大器的增益状态,使其在1到8倍之间平滑切换。每一步增益的变化都直观地通过LED数码管显示出来,为观察和调试提供了极大的便利。 技术特点 数字控制: 使用数字输入来调整模拟放大器的增益,展示了数字信号对模拟电路控制的应用。 动态增益调整: 放大器支持8级增益调节(1x至8x),满足不同应用场景的需求。 可视化的增益指示: 利用LED数码管实时显示当前的放大倍数,增强项目的交互性和实用性。 Multisim仿真环境: 所有设计均在Multisim中完成,确保了设计的仿真准确性和学习的便捷性。 使用指南 软件准备: 确保您的计算机上已安装最新版本的Multisim软件。 打开项目: 导入提供的Multisim项目文件,开始查看或修改设计。 仿真体验: 在仿真模式下测试放大器的功能,观察增益变化及LED显示是否符合预期。 实验与调整: 根据需要调整电路参数以优化性能。 实物搭建 (选做): 参考设计图,在真实硬件上复现实验。
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计与数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定区间卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论与Matlab实现,涵盖了非线性系统状态估计、多源数据融合、目标跟踪及传感器优化等应用场景。文中通过Matlab代码实例演示了各类滤波方法在动态系统中的性能对比与适用条件,尤其强调在复杂噪声环境和非线性系统中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论基础的研究生、科研人员及从事自动化、导航机器人、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于动态系统的状态估计与噪声抑制,如目标跟踪、无人机姿态估计、电池SOC估算等;②为科研项目提供主流滤波算法的Matlab实现参考,支持算法复现与性能对比;③辅助教学与课程设计,帮助理解滤波算法的核心原理与编程实现。; 阅读建议:建议结合Matlab代码实践操作,重点关注不同滤波算法在非线性、非高斯环境下的表现差异,建议读者按章节顺序学习,并参考文档中提供的网盘资源获取完整代码与仿真模型以加深理解。
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