11、海洋机器人导航:方法、分类与前沿技术

海洋机器人导航:方法、分类与前沿技术

1 海洋机器人声学导航系统概述

在海洋机器人导航领域,声学测量是一种重要的定位手段。目前存在多种基于声学测量的导航系统,各有优缺点。

1.1 常见声学导航系统对比

系统名称 优点 缺点
LBL系统 在特定大区域内精度高 部署成本高,校准繁琐
USBL系统 部署和校准容易,特定几何构型和有限范围内定位精度较好 若要覆盖LBL系统的作业区域,精度会显著下降

此外,还有一种名为 “Inverted USBL” 的系统,它是将信标安装在海底,发送声学脉冲,目标能够据此确定自身位置。这种方法将在特定基准场景中应用。

1.2 GPS智能浮标(GIB)系统

为了结合LBL系统的高精度和USBL系统的易部署性,GPS智能浮标(GIB)系统应运而生。该系统由一组配备GPS接收器、水听器和无线电调制解调器的浮标组成。当接收到水下物体的声学信息后,浮标会立即通过无线电将相关信息发送到指挥中心,指挥中心可以位于补给船上或靠近海岸作业时的陆地上。这个系统也被称为 “Inverted LBL”,因为它基于LBL原理,但参考对象变为自由移动或系泊的水面浮标。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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