AUV组合导航系统容错关键技术研究的任务书.docx

AUV组合导航系统容错关键技术研究的任务书
任务书
一、项目背景
随着深海勘探和开发的日益深入，自主水下机器人逐渐成为深海勘探和开发的主要技术之一。在自主水下机器人中，AUV(自主水下机器人)是一种非常有效的水下机器人，主要用于深海航行、观测、勘探和作业。近年来，AUV在深海勘探和海洋科学,以及国家安全等领域的应用得到了广泛的关注。
多传感器组合导航系统是AUV自主导航的核心技术。AUV需要依据海鱼部署的成像设备和声纳设备，通过对周围环境的感知和分析来确定自身的位置和方向，从而实现自主航行和作业。但是，当在海水中进行长时间的自主航行时，由于多种原因（如传感器精度、电磁干扰、水下环境变化等），导航系统可能会出现故障，从而影响自主航行的精度和稳定性。因此，在AUV的组合导航系统中，容错技术是至关重要的，其需要能够预测和处理系统失效或偏差而对整个系统的运行不产生太大的影响，确保AUV自主航行的可靠性和稳定性。
二、项目目的和任务
本项目旨在研究多传感器组合导航系统容错关键技术，以实现AUV自主航行的稳定性和可靠性。项目的具体任务包括：
1.建立多传感器组合导航系统的数学模型及其容错模型，分析该系统在各种失效或偏差下的动态性能，确定设计容错方法的初始条件和性能要求。
2.研究多传感器组合导航系统的容错方法，包括但不限于以下方面：
-基于滑模控制理论的容错方法，能够利用水下环境中的特有特性，实现航向、速度和姿态的精确控制；
-基于扩展卡尔曼滤波器的容错方法，在系统失效时能够尽快恢复定位和导航的精确度；
-基于模型预测控制的容错方法，能够在不确定性和复杂环境的情况下，实时保持AUV的导航精度和稳定性。
3.设计容错方法并进行仿真和实验验证，评估容错方法的性能，并对实验结果进行分析并进行结论，确定优化方案。
三、主要研究内容和任务分工
1、研究多传感器组合导航系统的数学模型及其容错模型，并进行模拟仿真研究，建立全局捕获多条件混沌系统的压缩感知研究及多模分析方法，对压缩和选择的策略进行深入研究，提高系统的效率。
2、研究基于滑模控制理论的容错方法，并完成算法设计，并利用MATLAB软件对算法进行模拟和仿真分析。
3、研究基于扩展卡尔曼滤波器的容错方法，包括算法设计、模拟仿真和实验验证，并与其它方法进行性能对比。
4、研究基于模型预测控制的容错方法，包括算法设计、模拟仿真和实验验证，比较该方法与其它方法的性能和适应性；
5、通过对仿真和实验数据的分析，总结各种容错方法的优缺点，并提出一种综合容错方法，以提高AUV自主航行的可靠性和稳定性。
四、研究进度和预期成果
1.第一年：
-研究多传感器组合导航系统的数学模型及其容错模型；
-完成基于滑模控制理论的容错方法的算法设计和模拟仿真；
-开始进行实验验证。
2.第二年：
-研究基于扩展卡尔曼滤波器的容错方法，并进行算法设计和模拟仿真；
-对方法进行实验验证，并与其它方法进行比较分析。
3.第三年：
-研究基于模型预测控制的容错方法，并进行算法设计、模拟仿真和实验验证；
-开始对所有方法进行综合比较，并提出综合容错方法。
预期成果：
-完成多传感器组合导航系统的数学模型及其容错模型的研究；
-完成三种容错方法的设计和模拟仿真；
-完成三种容错方法的实验验证，并与其它方法进行性能对比分析；
-提出一种综合容错方法，以提高AUV自主航行的可靠性和稳定性。