一致最精确置信限的可靠性评定结果判断方法

准确可靠地分析和利用试验过程中获得的各种数据是复杂系统小子样可靠性评定的基础和前提,因此如何科学、合理地对试验数据折合结果的合理性进行判断是小子样评估理论要研究的根本问题.基于一致最精确置信限思想,给出对评定结果合理性判断的方法模型,可对评定方法是否保守、冒进或适中进行判断.最后对常用的评定方法进行了实例分析,结果表面,所提出的基于一致最精确置信限的判断方法是有效的.     

基于二维目标的增强检测与舷角约束导引方案

针对无人水面船不确定水域的特定目标搜索与可控角度导引问题,探索了基于YOLO的目标检测方式以及基于舷角约束的导引控制方法。在分析水面海雾等不确定条件基础上,设计相关滤波器并采用改进式YOLOv5算法对目标特征提取,并结合相机深度信息进行坐标转换实现对水面目标的检测定位;在导引规划中,改进传统比例导引为滑模变结构导引控制,实现高机动性目标舷角约束制导。控制系统设计上,采用TCP/IP结合ROS机制,打造了针对视觉信息处理的舷角约束末端制导系统。最终借助Autolabor无人系统平台完成了二维模拟实验验证,目标导引误差结果为1.54%,证明了该方法的有效性和可行性。     

通信时延下欠驱动自主水下航行器编队控制

研究了通讯时延情况下的欠驱动自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle)编队控制问题。考虑到水下通讯所面临困难,将编队问题分为两个部分：一部分为单个AUV的路径跟踪控制问题,保证每个AUV沿各自的期望路径航行;另一部分为路径参数的协同控制问题,保证每个AUV期望的路径参数能够实现同步,进而达到编队控制的目的。提出的控制方案仅需要AUV之间交互路径参数信息,通讯需求量小,满足实际工程需求且能够允许一定的通讯时间延迟。数值仿真结果验证了控制算法的有效性。     

多智能体信息一致性在机器人编队控制中的应用

对固定拓扑结构下多智能体有向网络一致性问题进行了研究,提出了一类协调控制器并证明了使多智能体网络在固定拓扑结构下取得全局渐进一致的充要条件,考虑到智能体之间通讯过程中存在的时延问题,给出了最大固定延时时间的紧凑上界,取得了满意效果,最后将信息一致性思想应用于多机器人的编队控制。结果表明,基于信息一致性的方法可成功应用于机器人编队控制。