摘要:面向未来高机动水下潜航器对精确运动控制的需求，考虑到现有控制方法所面临的动态跟踪能力差、耦合系统控制精度低等不足，研究基于模型的控制方法。水下潜航器水动力非线性强、建模困难，研究了数据驱动的水下潜航器运动建模方法，可实现对潜航器未来运动的长时精确预报。面向微小型水下潜航器难以安装声学测速及推进器转速测量装置，研究了无声学传感信息下线速度多步预报技术，仅需惯导数据及推进器、舵角控制信号，实现对不同航次线速度长时精确预报。基于该建模方法，研究了水下潜航器 MPC 及基于模型的强化学习运动控制技术，基于仿真平台及无人机实物平台验证了控制方法的有效性。

摘要:海底地形匹配导航技术可实现自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle，AUV)长时间的水下精确导航。质点滤波器(Point-Mass Filter，PMF)是实现 AUV 精确海底地形匹配导航的重要方法，但质点权重计算过程中需要寻找空间分布不规则的实测地形数据点与网格化先验地形图数据点间空间对应关系，造成大量计算消耗，严重影响了地形匹配导航算法实时性能。提出一种海底地形匹配高效质点滤波导航方法，通过构建伪输入高斯过程(Sparse Pseudo-input Gaussian Processes，SPGPs)模型，实现实测海底地形数据高效、精确网格化插值过程，并根据 SPGPs 方法提供的插值置信度实现网格化概率地图构建；搭建质点滤波器算法框架，提出适用于概率地图的质点权重计算过程，通过考虑网格化地图不同节点插值置信程度差别，提高地形匹配导航精度。于青岛中沙礁展开海上数据获取试验，并利用海试数据完成算法回放式仿真验证。试验结果证明，所提出网格化插值方法可实现高精度、高效地形深度插值过程，所提出海底地形匹配高效质点滤波导航方法可为 AUV 在线提供精确导航结果，且实时导航圆概率误差小于 3 m。

摘要:在基于移动 AUV(自主水下机器人)平台的水下机动目标探测场景中，由于拖曳能力和探测孔径的限制，目标噪声极易淹没在本体噪声中。而且，本体噪声与目标噪声具有非常相似的频谱特性和倍频关系，进一步加重了目标噪声分析的难度。为降低本体噪声的影响、提高目标噪声的信噪比，开展了基于 U-Net 深度网络的水下混合噪声信号分离算法研究。通过仿真模型测试了算法在不同转速差、桨叶数差以及目标噪声信噪比条件下去除本体噪声的性能。实验结果初步表明：在目标信号信噪比不低于–10 dB 的条件下，算法可以对本体噪声进行有效去除。

摘要:泵喷推进水下滑翔机是在传统浮力驱动型水下滑翔机基础上配置泵喷推进器发展而来的一种混合驱动型水下滑翔机。为了提高其机动性，泵喷推进水下滑翔机采用尾舵式结构设计方案。采用数值仿真方法，针对尾舵翼型、展弦比、后掠角、舵轴位置等相关参数开展研究，完成了尾舵水动力结构设计。利用动力学仿真方法，对比分析了泵喷推进水下滑翔机与同尺度下横滚式水下滑翔机的转向性能，仿真结果表明： 尾舵式结构的转向性能明显优于横滚式。

摘要:搭载侧扫声呐(side-scan sonar，SSS)的自主水下航行器(autonomous underwater vehicle，AUV) 执行大规模海上搜救(search and rescue，SAR)任务时通常采用区域覆盖路径规划(coverage path planning， CPP)技术。由于任务失败的可能性很大，因此实现完全覆盖的同时，优先搜索目标可能存在的区域并提高侧扫声呐的数据质量十分必要。针对以上问题，提出了一种面向操作的全覆盖路径规划方法 SAS-A*，通过生成全覆盖路径，有效提高目标可能存在区域的覆盖速度和声呐数据的质量。该方法基于救援专家预测的目标位置和轨迹，采用二维高斯分布建立目标存在的概率模型，作为路径规划的先验信息。提出的 SAS-A*算法将下一个路径点选择策略转化为多目标决策问题，采用加权度量法来进行多目标优化，使 AUV 以更短路程、更少的转弯优先搜索目标可能出现的区域。仿真结果表明：SAR- A*路径规划方法适用于大规模搜救任务，可快速提高目标的搜索概率。

摘要:针对多自主水下机器人(多 AUV)编队问题，提出了一种基于改进跟随领航者法的编队控制方法，通过仿真实验和湖上试验进行了验证。将对跟随者的航向和速度控制简化成单一的速度控制，并采用多级精准速度调控方法进行编队控制。然后，通过仿真实验对该方法进行初步验证，并确定关键控制参数。最后，建立一套队形评价指标，通过外场试验验证该方法有效性。试验结果表明：该编队控制方法在控制的快速性、准确性和稳定性等方面均表现很好。

摘要:航路规划指在有障碍物的环境中，为无人平台规划出无碰撞的最优路径。以水下定位为任务的航路规划为水下无人平台规划出高定位精度指标的最优路径，对于提高水下无人平台的工作效率至关重要。 传统的水下无人平台航路规划主要基于人工势场法、蚁群法、遗传算法等，在这些算法中主要考虑的是避障问题，而没有充分考虑载荷任务，因此任务执行效率低。特别是对于水下定位任务，由于定位精度受到航路影响较大，因此需要对定位精度进行优化。针对这一问题，结合人工势场法与定位精度，提出了一种定位精度优化驱动的水下无人平台航路规划方法，实现了对避障能力与定位任务能力的兼顾，提高了基于水下无人平台的定位精度。

摘要:近年来，水下无人航行器(简称 UUV)在海洋资源勘测开发、海洋生态监测以及军事、经济、 社会等领域均有广泛应用，多 UUV 的编队控制成为国内外水下无人航行器研究的热点。首先给出了简化的三自由度 UUV 数学模型，然后通过平面直线的 Serret-Frenet 方程，建立 UUV 路径跟踪误差模型。通过运用领航者–跟随者方法构建 UUV 的编队控制模型，引入滑模控制的方法，对跟随者 UUV 的控制器进行设计，最终稳定地形成预设的编队。

摘要:为实现自主水下潜器(Autonomous Underwater Vehicle，简称 AUV)的自主目标探测识别与定位任务，以侧扫声呐数据为依据，考虑到扫描式声呐成像的特点，针对金属球类目标，基于 Darknet 框架设计了一种轻量化深度学习目标识别模型，并结合人工特征进行目标特性分析。同时对声呐图像设计了有效的图像增强方法。实验表明：上述目标识别方法在保证目标识别准确率的同时，具有较高的目标识别速率，适于低功耗嵌入式平台部署。

摘要:“海鳐”波浪滑翔器是我国自主研制的第 1 代波浪滑翔器产品，性能优异，可靠性高，已完成包括海洋环境观测、水下目标探测、跨域通信及信息传递等应用研究。在国家重点研发计划“无人无缆潜水器组网作业技术与应用示范”等领域项目的支持下，“海鳐”波浪滑翔器平台技术成熟度及应用研究上均得到进一步提升，为在我国在军事、海洋环境监测及海洋资源开发利用等领域的应用推广奠定了坚实的基础。介绍了“海鳐”波浪滑翔器在水下声学定位与跨域组网通信中的最新应用进展，总结了应用中的主要技术问题， 对波浪滑翔器装备未来的发展给出了新的研究方向。

摘要:梳理了以美海军为代表的国外海军在反潜战领域面临的主要风险和挑战，分析了国外海军正在发展的有人无人协同进攻性反潜战概念和防御性反潜战概念，剖析了无人自主系统在未来反潜作战中的地位作用，结合虚拟作战场景对有人无人协同反潜战的作战效能、采办成本和运维成本进行了深入分析和对比研究，提出了对无人自主系统反潜战运用未来发展趋势的认识。

摘要:固化的游动策略导致仿生航行器难以在变化的水下环境中保持高效率运动，以仿蝠鲼航行器为研究对象，提出了基于深度强化学习的仿生航行器胸鳍摆动智能控制方法，实现了航行器对高效摆动规律的自适应控制和优化。仿真示例表明：与初始给定的游动策略相比，优化后的游动策略在航行速度上提升了 14.46%，在游动能效上提升了 24.48%，从而验证了该方法在仿生航行器游动规律自适应控制与优化设计中的有效性。

摘要:研究水下无人航行器(UUV)的局部自动避碰路径规划，对人工势场法和速度障碍法进行改进， 提出一种在三维空间重新分配斥力的方法，联合应用人工势场法和速度障碍法，建立人工模拟势场求得合力， 通过合力的方向指引水下无人航行器航行，完成对动态静态障碍物的避让。仿真结果表明：该方法能有效在动静态混合环境下完成避碰，且平滑处理后的路径更符合水下无人航行器实际航行避碰操纵控制要求。

摘要:水雷是具有战略威慑作用的常规兵器，在历次海战中均发挥着巨大作用，特别是在登陆作战时， 浅水水雷是抗登障碍物重要组成部分，能否快速清扫水雷直接影响着登陆作战的成败。海军在未来执行作战任务时，将不可避免遭遇到浅水水雷的威胁。针对浅水反水雷的需求，我国应加快推进浅水反水雷装备的研制，提升登陆作战时的反水雷能力。

摘要:DEMON 谱提取对于舰船目标识别有重要作用。研究了舰船噪声调制与解调原理，采用绝对值检波法提取 DEMON 谱，然后采用自动线谱识别与提取方法提取线谱序列，采用最大公约数法求线谱序列的基频，它是螺旋桨旋转的轴频。从实测舰船噪声数据中自动提取了 DEMON 谱，并得出其轴频，表明分析方法是有效的。