26、三个水面机器人对潜水员的外部导航监督

三个水面机器人对潜水员的外部导航监督

1. 总体概述

在潜水员定位场景中,我们面临目标(潜水员)和参考对象(水面机器人,即ROs)都处于运动状态的情况,这引发了仅测距目标跟踪问题。与之前讨论的静态导航问题不同,当声学信号到达RO时,目标很可能已经移动,无法使用简单的定位算法。我们将借鉴类似场景的思路,提出解决方案,并根据实际情况进行改进。

2. 一般设置
  • 应用场景 :一群自主水面车辆基于有噪声的距离测量来定位潜水员。潜水员和水面车辆都在持续运动,水面车辆可通过GNSS(如GPS)高精度确定自身位置,所有成员都配备声学无线电调制解调器,可进行有噪声的距离测量。
  • 与GIB概念的相似性 :类似于经典的GIB概念,目标按固定时间间隔发射声学ping信号,RO测量到达时间并计算距离。但在实际应用中,存在信号传播时间和目标移动的问题。
  • 与静态导航问题的区别 :当声学信号到达RO时,目标已移动,不能使用简单定位算法,需要结合目标运动模型和实际测量进行估计,并采用前后传播策略。
3. 从GIB概念借鉴的解决方案
3.1 目标模型
  • 运动模型 :目标采用离散时间运动学模型,即具有恒定转弯率的随机游走(RWCTR),可适应圆形运动路径。
  • 状态向量 :状态向量 𝐱(𝑘) 包含五个元素:目标在局部笛卡尔XY坐标系中的位置 (𝑥₀(
基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能双层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏与储能系统的选址定容优化。该模型采用双层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置与容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法与配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏与储能系统的规划配置研究,支持科研项目与实际工程设计;②掌握双层优化建模方法与粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解与实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值