13自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别

水下机器人的自主导航与控制系统设计第一章：引言1.1 研究背景1.2 研究目的1.3 文章结构第二章：水下机器人系统概述2.1 水下机器人的定义2.2 水下机器人的应用领域2.3 水下机器人的主要组成部分第三章：水下机器人的导航系统设计3.1 导航系统的概念与功能3.2 水下机器人的定位技术3.3 水下机器人的地图建立3.4 导航算法设计3.5 导航传感器选择与布局第四章：水下机器人的控制系统设计4.1 控制系统的概念与功能4.2 水下机器人的舵机控制4.3 水下机器人的电动机控制4.4 控制算法设计4.5 控制器硬件选择与布局第五章：水下机器人的自主导航与控制系统设计5.1 自主导航与控制系统的集成设计5.2 自主导航与控制系统的通信机制设计5.3 自主导航与控制系统的错误处理与容错机制设计第六章：仿真与实验验证6.1 系统设计的仿真平台6.2 仿真实验方案与结果分析6.3 系统设计的实验验证平台6.4 实验方案与结果分析第七章：存在问题与展望7.1 存在问题7.2 改进建议7.3 发展前景第八章：结论8.1 研究成果概述8.2 研究的不足之处8.3 展望未来参考文献第一章：引言1.1 研究背景随着水下资源的不断开发与利用，水下机器人应运而生。

水下机器人具有执行复杂任务、深入海底探测、修复设备等优势，成为现代海洋工程领域的重要工具。

然而，水下环境复杂多变，传统的遥控方式无法满足实际需求，因此需要水下机器人具备自主导航与控制能力。

1.2 研究目的本文旨在探索水下机器人的自主导航与控制系统设计，提供一种适用于水下机器人的导航与控制方案，提高水下机器人的自主性能，实现更高效、精准的任务执行。

1.3 文章结构本文分为八个章节，分别介绍了水下机器人的系统概述、导航系统设计、控制系统设计、自主导航与控制系统设计、仿真与实验验证、存在问题与展望等内容。

第二章：水下机器人系统概述2.1 水下机器人的定义水下机器人是指能够在水下环境中执行任务的无人机器人系统，它包括机械结构、电子控制、导航系统、控制系统等多个组成部分。

水下机器人的自主控制技术研究一、概述自主控制是指机器人的控制系统能够自主地进行决策和执行任务，不需要人类的直接干预。

水下机器人的自主控制技术是指将其应用到水下环境中的机器人，使其能够更好地进行水下探测和作业。

水下机器人的使用范围很广，可以用于海洋环境的勘测、石油开采、海底管道的维护等领域。

水下机器人的自主控制技术的研发和应用是海洋科学技术的重要组成部分。

二、水下机器人的自主控制技术发展水下机器人的自主控制技术目前还处于发展初期，自主控制的应用范围也比较有限。

在传统的控制方式下，水下机器人需要人类通过遥控器控制它们的运动和进行任务，这种方式虽然可行，但受到了许多因素的限制，如通信距离、水下环境的复杂性等。

因此，发展水下机器人的自主控制技术显得越来越重要。

水下机器人的自主控制技术发展主要集中在以下几个方面：1. 传感技术传感技术是水下机器人自主控制技术的重要组成部分。

目前，水下环境传感技术比较成熟，可以获取到水下环境的各种参数，如水温、盐度、流速、水深等。

这些数据可以帮助机器人做出更好的决策，并更好地适应水下环境。

2. 自主决策系统自主决策系统是指机器人能够自主进行任务安排和决策的系统。

通过对水下环境的感知，机器人可以判断当前环境下最适合的任务，并进行相应的决策。

3. 智能算法智能算法可以帮助水下机器人更好地进行自主控制。

例如，通过使用强化学习算法，机器人可以通过试错来学习最优的控制策略。

三、水下机器人的自主控制技术研究进展目前，水下机器人的自主控制技术研究已经有了不少进展。

1. 中控系统的升级中控系统是指机器人的控制系统，负责机器人的任务分配和控制。

随着技术的进步，中控系统已经得到了升级，可以更好地支持自主控制技术。

2. 构建水下机器人的自主决策系统研究人员已经开始构建适合水下机器人的自主决策系统，这个系统能够根据机器人所处的环境来决定机器人的最佳行动方案。

3. 智能算法在水下机器人的自主控制中的应用智能算法是目前水下机器人的自主控制技术中的一个重要组成部分。

水下机器人的控制系统设计与实现水下机器人是一种能够在水中执行任务的智能机器人，它可以在深海等危险环境中代替人类进行探测、勘探等活动。

但是在操作水下机器人时，需要掌握一定的技术和知识，其中最关键的便是控制系统的设计与实现。

一、水下机器人的控制系统设计水下机器人的控制系统由硬件系统和软件系统组成。

硬件系统包括传感器、执行器、控制器等，用于检测环境信息并控制机器人的动作；软件系统则包括控制算法、通讯协议、用户界面等，用于实现机器人的智能化控制。

1.传感器水下机器人需要搭载各种传感器，以便检测机器人周围的环境信息。

例如，水下机器人需要能够检测水温、水压、水流等信息，以及适应不同的海底地形、探测目标等。

2.执行器水下机器人的执行器主要包括推进器、机械臂、采样器等。

其中推进器是控制水下机器人运动的重要部件，可用于水平和垂直方向的移动；机械臂和采样器可以帮助机器人完成对目标的探测、采样等操作。

3.控制器控制器是水下机器人控制系统的核心，负责监测机器人状态并发出控制指令。

目前，市面上常用的水下机器人控制器有基于单片机、FPGA等平台的设计。

4.通讯协议在水下机器人的控制系统中，通讯协议是保证控制信号顺利传递的关键。

目前，市面上常用的通讯协议有RS-232、RS-485、CAN等。

为了保证数据传输的安全性和可靠性，可使用差分信号传输技术，如差分TTL、差分CMOS等。

5.用户界面用户界面是水下机器人与操作人员进行交互的重要组成部分。

设计合理的用户界面能够使操作人员更好地理解水下机器人的运动状态和环境信息，并根据需要发出相应控制指令。

二、水下机器人的控制系统实现水下机器人的控制系统实现主要包括控制算法的开发和应用软件的设计。

控制算法通常包括运动控制算法、自主导航算法、视觉跟踪算法等。

应用软件则负责合理组织这些算法的运行，并保证系统的稳定性与可靠性。

1.运动控制算法运动控制算法主要控制机器人的姿态和运动，如航向角、偏航角、深度等。

声呐图像水下目标识别综述与展望
黄海宁;李宝奇;刘纪元;刘正君;韦琳哲;赵爽
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2024(46)5
【摘要】随着海洋资源开发和水下作业的增加,声呐图像水下目标识别已成为热门研究领域。

该文全面回顾了该领域的现状和未来趋势。

首先,强调了声呐图像水下目标识别的背景和重要性,指出水下环境复杂和样本稀缺增加了任务难度。

其次,深入探讨了典型的成像声呐技术,包括前视声呐、侧扫声呐、合成孔径声呐、多波束测深仪、干涉合成孔径声呐和前视三维声呐等。

接下来,系统地审视了二维和三维声呐图像水下目标识别方法,比较了不同算法的优劣,还讨论了声呐图像序列的关联识别方法。

最后,总结了当前领域的主要挑战,展望了未来研究方向,旨在促进水下声呐目标识别领域的发展。

【总页数】19页(P1742-1760)
【作者】黄海宁;李宝奇;刘纪元;刘正君;韦琳哲;赵爽
【作者单位】中国科学院声学研究所;中国科学院先进水下信息技术重点实验室;中国科学院大学
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.3;TP391
【相关文献】
1.自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别
2.基于声呐图像处理的船用水下目标识别技术研究
3.大噪声环境下前视声呐图像目标识别方法研究
4.基于声呐图像的水下目标检测研究综述
5.基于前视声呐图像的AUV目标识别与跟踪
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

水下机器人的导航与控制技术研究近年来，随着科技的不断发展，水下机器人的应用越来越广泛。

它们主要用于海洋勘探、海底管线维修、深海探测等领域。

然而，由于水下环境的复杂性和水下机器人自身的特点，水下机器人的导航和控制技术研究一直是一个难点。

本文将对当前水下机器人导航和控制技术的研究进展进行探讨。

一、水下机器人的导航技术水下机器人的导航技术是其能否准确地执行任务的关键。

目前主要的水下机器人导航方法包括声纳导航、惯性导航、视觉导航和自主导航等。

1. 声纳导航：声纳导航是指使用声纳探测器在水中进行信号的发送和接收，利用声波的传播速度和时间差来确定水下机器人的位置。

声纳导航方法具有定位准确、可用于大范围探测、不受光照影响等特点，但受到水下环境中噪声和反射等因素的影响。

2. 惯性导航：惯性导航是指使用加速度计和陀螺仪等惯性传感器检测水下机器人的加速度、角速度和角位移等变量，从而推断其位置和姿态。

惯性导航方法具有定位精度高、无需外界信号、短时间内获取位置等优点，但相比声纳导航，其误差随时间增加的速度较快。

3. 视觉导航：视觉导航是指利用摄像头等视觉传感器获取水下环境中的图像信息，通过图像处理和分析技术来推断水下机器人的位置和姿态。

视觉导航方法具有操作简单、实时性好、环境适应性强等特点，但受到水下环境的光照和水质等因素的限制。

4. 自主导航：自主导航是指利用集成导航系统对水下机器人进行自主导航。

该方法将声纳、惯性、视觉等多个导航技术进行融合，以提高导航的精度和可靠性。

但相比单一导航技术，自主导航的复杂度和成本较高。

二、水下机器人的控制技术水下机器人的控制技术是其能否准确和稳定地执行任务的关键。

目前主要的水下机器人控制方法包括遥控控制、半自主控制、全自主控制等。

1. 遥控控制：遥控控制是指利用遥控器、艇上动力控制箱等装置对水下机器人进行控制。

该方法操作简单、成本低廉，但不适用于大型和复杂任务。

2. 半自主控制：半自主控制是指利用预设轨迹、任务指令等控制方式，对水下机器人的运动进行控制。

水下机器人的控制技术水下机器人是指一种可以在水下运行的机器人，通常被用于进行水下勘探、海底工程、海洋科学研究等领域的工作。

控制是水下机器人的重要环节之一，对于水下机器人的性能和功能有着至关重要的影响。

本文将会从水下机器人的控制技术入手，分为三个部分进行讲解：远程控制技术、自主控制技术和自主水下定位技术。

一、远程控制技术远程控制技术是最常见和最基础的水下机器人控制技术，通常被用于控制低代码（所谓的“线控”）水下机器人。

通过遥控器或者计算机，远程操作员可以对水下机器人进行控制，实现各种姿态的调整和运动控制。

这种控制技术的优点在于可靠性高，对于大多数任务来说控制精度足够，而且需要的技术基础较低。

但是，远程控制技术也存在一些明显的缺点：通讯延迟较大，对海洋环境的干扰较强，无法实现自主水下定位等。

二、自主控制技术为了解决远程控制技术的一些缺陷，自主控制技术开始逐渐得到了人们的关注和应用。

自主控制技术的基本思想是让水下机器人具有自我判断、自主规划和自主执行的能力。

这种技术的实现需要使用大量的传感器和计算机软件，以确保机器人能够在复杂环境中正确地感知周围环境和自身的状态，并能做出相应的控制决策。

自主控制技术的优点在于可以自主化、智能化地完成一些任务，具有较高的可干扰性和强适应性等特点。

但是，由于需要大量的传感器装备和高强度的计算机软件，使用成本相对较高，而且需要相对较高的技术基础。

三、自主水下定位技术自主水下定位技术是水下机器人控制技术中最为复杂的一部分，也是实现自主控制技术的关键环节之一。

自主水下定位技术可以分为两类：惯性定位和声学定位。

惯性定位是依靠陀螺仪、加速度计等传感器来实现的，可以较准确地估计水下机器人在水下的位置和运动状态。

而声学定位则是通过测量声波在水中传播的时间和距离来实现的，需要安装一定数量的声呐设备和相关算法。

自主水下定位技术的优点在于可以实现在没有GPS等卫星导航信号的情况下准确地定位自身的位置和运动状态，从而实现更加精准的控制和更高效的运动规划。

AUV浮力调节装置的设计及试验李默竹 郑荣 任福琳 杨斌Design and testing of AUV variable buoyancy deviceLI Mozhu, ZHENG Rong, REN Fulin, YANG Bin在线阅读 View online: https:///10.19693/j.issn.1673-3185.02500您可能感兴趣的其他文章Articles you may be interested in基于浮力调节系统的AUV水底着陆策略研究Research on AUV underwater landing strategy based on variable buoyancy system中国舰船研究. 2018, 13(6): 134-139 https:///10.19693/j.issn.1673-3185.01059自主式水下机器人控制系统及声呐目标识别AUV control system and sonar target identification中国舰船研究. 2018, 13(6): 94-100 https:///10.19693/j.issn.1673-3185.01192自主式水下机器人水下对接技术综述Review on underwater docking technology of AUV中国舰船研究. 2018, 13(6): 43-49, 65 https:///10.19693/j.issn.1673-3185.01182水下滑翔机浮力调节系统研制Development of buoyancy regulating system for underwater glider中国舰船研究. 2018, 13(6): 128-133, 165 https:///10.19693/j.issn.1673-3185.01238多自主式水下机器人的路径规划和控制技术研究综述A review of path planning and cooperative control for MAUV systems中国舰船研究. 2018, 13(6): 58-65 https:///10.19693/j.issn.1673-3185.01028全驱动型AUV三维路径跟踪控制系统设计及分析Design and analysis of fully-actuated AUV's three-dimensional path tracking control system中国舰船研究. 2019, 14(6): 22-29 https:///10.19693/j.issn.1673-3185.01520扫码关注微信公众号，获得更多资讯信息网络首发地址：https:///kcms/detail/42.1755.TJ.20211221.1554.003.html期刊网址：引用格式：李默竹, 郑荣, 任福琳, 等. AUV 浮力调节装置的设计及试验[J]. 中国舰船研究, 2021, 16(增刊 1): 11–18.LI M Z, ZHENG R, REN F L, et al. Design and testing of AUV variable buoyancy device[J]. Chinese Journal of Ship Re-search, 2021, 16(Supp 1): 11–18.AUV浮力调节装置的设计及试验扫码阅读全文李默竹*1,2，郑荣1,2，任福琳1,2，杨斌1,21 中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室，辽宁 沈阳 1100162 中国科学院机器人与智能制造创新研究院，辽宁 沈阳 110169摘 要:［目的］自主式水下航行器（AUV ）在使用过程中受不同水域密度差异的影响，需相应计算和调整其配平状态及控制参数，而增加浮力调节装置可以使AUV 具备更好的自主调节能力，适应更多的应用场景。

54声呐图像自动目标识别技术研究声呐图像自动目标识别技术研究Research on Automat i c Target Recog n i t i on Tech no logy of Sonar Images楼冠廷(浙江大学电气工程学院，浙江杭州310027)摘要:提出了一种基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术，能够仅依靠样本类别标签实现对声呐图像目标的定位与识别，较大减少了人工成本，也使得方法容易泛化到声呐图像的不同数据集上。

该方法首先使用Grad-CAM技术可视化解释神经网络，并作为可视化输入图像目标位置的基本方法,之后与ResNet-18主干模型结合实现了基于神经网络可视化的声呐图像自动目标识别技术的基础模型，并在真实声呐图像数据集上进行了实验验证。

针对因为声呐数据集的不丰富而造成的模型目标定位失准的问题，该方法进一步通过迁移预训练参数，优化基础模型提取特征的能力，从而使得该方法在实际定位和识别声呐图像目标时的准确率和鲁棒性有了明显提升。

关键词：自动目标识别；神经网络可视化；声呐图像Abstract:An automat i c target recogn i t i o n technology based on neural network v i s ual i z at i o n for sonar image is proposedi n th is paper.It can real i z e the local i z at i o n and recogn i t i o n of sonarmage target only depend i n g on the sample categorylabels,wh i c h greatly reduces the labor cost.It also makes the method easy to general ize to d i f ferent datasets of sonarm-ages.F i rstly,Grad-CAM technology is used to v i s ually interpret the neural network,wh i c h is used as the bas i c method to v i s u­al i z e the target locat ion in the input image.Then,comb i n ed w i t h ResNet-18backbone,the bas i c model of sonarmage auto­mat i c target recogn i t i o n technology is real i z ed,and the exper i m ental ver i f i c at i on is carr i e d out on real sonarmage dataset.A i m i n g at the problem of model target locat i on inaccuracy caused by the lack of sonar datasets,th i s method further opt i-m i z es the feature extract i o n ab il i t y of the bas i c model by transferr i n g the pre-tra i n i n g parameters.Thus,the accuracy and ro­bustness of th i s methodn the actual local i z at i o n and recogn i t i o n of sonarmage target have been greatly improved.Keywords:automat i c target recogn i t ion(ATR),neural network v i s ual i z at ion,sonar image自主式水下航行器(Autonomous Underwater Veh i cle, AUV)通常承担搜索、寻检和探测等任务,这依赖于自动目标识别(Automat i c Target Recogn i t i on,ATR)技术。

水下作业机器人的设计与控制水下作业机器人是一种高科技的设备，是指能够在水下进行各种维护和作业工作的机器人。

在海洋、河流、深水油田等需要进行水下作业的地方，水下作业机器人表现出了非常大的优势。

水下作业机器人集航行、探测、定位，作业和回收为一体，能够取代人工完成各种水下任务。

本文将探讨水下作业机器人的设计和控制。

一、水下作业机器人的结构设计水下作业机器人一般由吊机、控制器和机器人本体三部分组成。

机器人本体通常由浮力模块、控制模块、感应模块和执行模块组成。

1.浮力模块：为机器人提供浮力，可根据不同的需求进行加减。

浮力模块一般由天线、GPS、水压感应器、水温、湿度等组成。

2.控制模块：是机器人最核心的部分，主要负责机器人的控制和智能判断。

这部分通常由计算机、摄像头、指示灯、水下蓝牙、声呐、浮标、水下遥控器、水下通信传感器等组成。

3.感应模块：是机器人进行水下探测和定位的关键部分。

这部分的核心设备包括声呐、罗盘、定位系统等。

声呐可以在水下对目标进行探测，罗盘可以让机器人在水下保持方向不偏离，定位系统可以让机器人在水下确定自己的位置。

4.执行模块：主要是机器人的机械臂，是机器人进行水下作业的核心。

机械臂的设计应根据特定的水下作业需求进行，可能需要配备钳子、剪刀、各种工具等。

二、水下作业机器人的控制方式水下作业机器人的控制方式有线控和自主控制两种。

有线控制通常使用水下遥控器或更高级别的遥控系统，遥控器被放置在水下船只或控制站内，用来控制机器人的方向、速度、深度，机械臂的开闭和各种传感器的操作。

自主控制是通过机器人内部的控制模块，利用现代化算法和控制技术，使机器人能够自主完成水下作业任务。

自主控制相对于有线控制更加复杂和高级，需要更好的控制算法，比如人工智能算法和模糊逻辑控制算法等。

水下作业机器人的自主控制能力日益增强那，未来将有望在更加复杂的水下环境中完成更加危险、关键的作业任务。

三、水下作业机器人的应用水下作业机器人广泛应用于海洋、河流、深水油田等需要进行水下作业的地方。

水下机器人的工作原理
水下机器人的工作原理是通过在水下环境中运行的机械结构和电子系统，完成各种任务和功能。

它们一般由以下几个主要部分组成：
1. 水下机器人的机械结构：水下机器人通常采用具有抗压能力的机械结构，以便在深水环境下稳定运行。

机械结构还包括舵、螺旋桨和操纵器等部件，用于控制机器人的运动和姿态。

2. 水下机器人的能源系统：水下机器人的能源系统通常采用电池或燃料电池等方式，为机器人提供所需的电力。

能源系统还需要通过电源管理技术，确保能量的高效利用和延长机器人的工作时间。

3. 控制系统：水下机器人的控制系统包括传感器和执行器等组件，用于实时获取环境信息和执行任务。

传感器可以是声呐、水下摄像机、压力传感器等，用于感知水下环境的物理参数。

执行器可以是电动舵、驱动器、机械臂等，用于执行各种任务。

4. 通信系统：水下机器人通常需要与地面控制中心进行通信，以接收指令和传输数据。

通信系统一般采用水声通信技术，通过水下声音波传播实现数据的传输。

5. 自主控制技术：水下机器人通常具备一定的自主控制能力，可以根据预设的任务和环境条件进行决策和行动。

自主控制技术包括路径规划、避障、自主导航等算法和方法，以实现机器人的自主工作能力。

总之，水下机器人利用机械结构、电子系统、能源系统、控制系统和通信系统等技术组件，通过传感器获取水下环境信息，通过执行器执行任务并与地面控制中心进行通信，以达到在水下环境中完成各种任务的目的。

水下目标识别与跟踪技术研究随着水下技术的发展，越来越多的水下目标需要被识别和追踪。

水下目标的种类多样，包括船只、鱼类、海洋生物以及海底地形等，这些目标对水下资源的勘测、海洋生态系统研究以及海洋军事等方面具有重要意义。

因此，水下目标识别与跟踪技术的研究和应用也越来越受到关注。

一、水下目标识别技术水下目标识别技术是指利用声、电、光等信号对水下目标进行识别的技术。

其中，声信号是目前最常用的信号。

声信号可以穿透水深，传播距离远，并且对于不同种类的水下目标具有较好的识别能力。

声信号可以通过强制振动声源对水下目标进行探测，也可以通过声呐接收目标反射回来的声波信号进行识别。

在实际应用中，常采用多普勒声呐、侧扫声呐以及多波束声呐等技术实现水下目标识别。

除了声信号，电信号和光信号在水下目标识别中也有一定的应用。

电信号主要利用水下目标的产生的电磁信号进行识别，而光信号则是通过光学系统对目标进行探测，如水下机器人航拍、激光雷达等。

二、水下目标跟踪技术水下目标识别虽然可以对目标进行初步的探测和定位，但当目标在水下运动时，需要采用跟踪技术来对其进行追踪。

水下目标跟踪技术是指通过多传感器数据融合，对水下目标进行精确定位和轨迹跟踪的技术。

在实际应用中，水下目标跟踪采用的技术主要是声纳和磁力计等传感器。

声纳的工作原理是通过接收目标发出的声波反射信号，在计算机中进行数据分析处理，确定目标的位置和速度等信息。

而磁力计则是通过目标是否产生磁场来确定其位置信息。

这些传感器通常安装在水下机器人、无人潜航器和水下探测设备上，通过多传感器数据融合，对目标进行跟踪。

三、水下目标识别与跟踪应用水下目标识别与跟踪技术在海军军事、水下资源调查和海洋生态研究等方面具有重要应用。

在海军军事中，水下目标识别与跟踪技术可以帮助军队对水下舰艇、潜艇进行掌握和防范，提高作战效率和成功率。

在水下资源调查中，水下目标识别与跟踪技术可以帮助寻找和勘察水下石油、天然气和珍稀金属等资源。

水下目标识别与跟踪技术研究水下目标识别与跟踪技术的研究是指对水下环境中的物体或目标进行识别和跟踪的技术研究。

随着人类对海洋资源的开发和利用需求的增加，对水下目标的实时监测与控制的需求也越来越迫切。

而水下目标识别与跟踪技术的研究能够使得人们能够对水下目标进行高效准确地识别和跟踪，提高水下作业的效率和安全性。

首先，水下目标识别技术是水下目标识别与跟踪技术的核心内容之一、水下目标识别技术是指通过对水下目标的特征进行提取和分析，从而将其与已知的目标进行比对和匹配，确定其身份。

在水下目标识别技术中，常用的方法包括声纳成像、光学成像、磁力成像等。

其中，声纳成像是最常用的水下目标识别技术之一、声纳成像技术通过发送声波信号并接收其反射回来的信号，利用声波传播特性和物体与声波的相互作用，实现对水下目标的成像和识别。

其次，水下目标跟踪技术是水下目标识别与跟踪技术的另一个重要方面。

水下目标跟踪技术是指对已识别的水下目标进行连续跟踪，实时获取其位置、速度、方向等信息，并预测其未来运动轨迹。

在水下目标跟踪技术中，常用的方法包括基于图像的目标跟踪、基于声纳的目标跟踪、基于激光的目标跟踪等。

其中，基于图像的目标跟踪是最常用的水下目标跟踪技术之一、基于图像的目标跟踪技术通过对图像序列进行处理和分析，利用目标的外观特征和历史运动信息，实现对水下目标的连续跟踪。

最后，水下目标识别与跟踪技术的研究还涉及到一些相关的问题和挑战。

例如，水下环境的复杂性和光学成像技术在水下的限制使得水下目标识别和跟踪技术面临较大的困难。

此外，水下目标的特征多样性和运动轨迹的多变性也给水下目标识别与跟踪技术的研究带来了一定的挑战。

因此，需要开展更深入的研究，提出新的算法和方法，以适应水下目标识别与跟踪技术不断发展的需求。

总之，水下目标识别与跟踪技术的研究对于水下目标的高效识别和跟踪具有重要的意义。

通过对水下目标的特征提取和分析，实现对水下目标的识别和分类；通过对水下目标的位置、速度和运动轨迹等信息的提取和分析，实时获取和预测水下目标的位置和运动信息。

自主式水下航行器AUV导航技术探讨发布时间：2021-03-25T04:53:30.059Z 来源：《现代电信科技》2020年第16期作者：张宝贵[导读] 针对组合导航技术在AUV发展与应用中的重要地位，文中详细介绍了各种AUV导航技术发展概况，并着重对各种组合导航技术的发展情况进行了分析研究。

（中国船舶集团有限公司第七一〇研究所湖北宜昌 443003）摘要：针对组合导航技术在AUV发展与应用中的重要地位，文中详细介绍了各种AUV导航技术发展概况，并着重对各种组合导航技术的发展情况进行了分析研究。

可以看出，未来AUV的导航技术仍将是以INS为主的组合导航。

INS/地磁匹配组合导航、INS/重力匹配组合导航等地球物理组合导航将在军事领域发挥更加强大的作用；INS/LBL组合导航技术则将更加广泛地应用于民用领域。

关键词：自主式；水下航行器；AUV导航技术引言21世纪以来，随着人类在利用海洋和开发海洋上的投入不断增大，自主式水下航行器（AUV）引起了越来越多的关注，无论在战场监视、隐蔽打击等军用领域还是在海水检测、海洋地质勘探等民用领域都得到快速发展。

导航是指移动机器人借助传感器获知本体状态，完成从初始位置到达目标位置的自主运动过程。

导航技术作为AUV的核心技术，也是最难以解决的关键技术之一。

组合导航方法，是由2种及以上导航技术结合形成的综合导航系统。

组合导航结合不同导航技术的优点，能够增强导航系统的稳定性、精确性和持久性，是当前使用最广泛的导航方法，也是未来AUV导航技术的发展方向。

目前，针对AUV的导航技术大体可分为传统导航和非传统导航技术2类。

传统导航技术主要包括航位推算导航、惯性导航和声学导航等。

与非传统导航相比技术更为成熟，使用范围更加广泛。

非传统导航技术主要包括地球物理导航、视觉导航等，是发达国家大力研发的新兴导航技术，通常用来辅助惯性导航。

1 航位推算导航航位推算导航最早于16世纪提出，但当时很少用于水下。

水下机器人控制与感知技术研究随着海洋资源的逐步开发和利用，水下机器人已逐渐成为各个领域的研究热点。

正是由于其适应性和灵活度，让水下机器人成为实现各种任务和探测海洋深处的一种有效工具。

但是，水下机器人的控制与感知技术也成为水下机器人研究中的主要难点之一。

一、水下机器人的控制技术水下机器人的控制技术可分为半自主和完全自主两种类型。

半自主水下机器人需要操作员对其进行控制，而完全自主水下机器人则能够在没有任何外界干扰的情况下自主完成任务。

1.半自主水下机器人的控制技术半自主水下机器人的控制需要一位有经验的操作员，通过使用有线或无线遥控器控制机器人。

通常，水下机器人的控制系统包含了电机控制系统、水声通讯系统、图像伺服系统和姿态控制系统。

电机控制系统主要是控制水下机器人的动力设备；水声通讯系统用于与水下机器人进行通信；图像伺服系统通常由光学和声学传感器组成，用于感知水下环境，并通过控制系统进行处理和分析；姿态控制系统用于控制水下机器人的位置和方向。

2.完全自主水下机器人的控制技术完全自主水下机器人的控制技术更为复杂，通常需要高精度的惯性导航系统（Inertial Navigation System）和定位系统，以及先进的控制算法。

基本上，这种类型的水下机器人可以在自主环境控制下完成任务。

可以通过将水下机器人与其他水下设备进行连接，以实现完全自主操作，如声波传感器、电磁传感器和光学传感器等。

二、水下机器人的感知技术水下机器人能够在水下环境中进行任务的关键在于感知技术，即通过传感器感知水下环境。

感知技术可以提供有关水下环境的信息，例如水深、水温、水质和海底地形等。

1.声波传感器水声传感器是一种感知水下环境的常用手段，可用于测定距离、方向和速度等。

声波传感器通过发射超声波和接收反射回来的信号来执行这些操作。

通过这些传感器收集的数据，可以生成水下地图，以便水下机器人导航。

2.电磁传感器电磁传感器是用于感知水下环境的一种类型的传感器。

水声目标探测和识别融合技术发展综述下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!本店铺为大家提供各种类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you! In addition, this shop provides you with various types of practical materials, such as educational essays, diary appreciation, sentence excerpts, ancient poems, classic articles, topic composition, work summary, word parsing, copy excerpts, other materials and so on, want to know different data formats and writing methods, please pay attention!摘要：水声目标探测与识别一直是海洋工程领域的重要课题，随着科技的不断进步，融合技术在此领域中的应用日益广泛。