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基于PSO算法的多UUV导航方法

王 磊 王国臣 范世伟

王 磊, 王国臣, 范世伟. 基于PSO算法的多UUV导航方法[J]. 水下无人系统学报, 2019, 27(3): 272-276. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.03.006
引用本文: 王 磊, 王国臣, 范世伟. 基于PSO算法的多UUV导航方法[J]. 水下无人系统学报, 2019, 27(3): 272-276. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.03.006
WANG Lei, WANG Guo-chen, FAN Shi-wei. Multi-UUV Navigation Method Based on Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2019, 27(3): 272-276. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.03.006
Citation: WANG Lei, WANG Guo-chen, FAN Shi-wei. Multi-UUV Navigation Method Based on Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2019, 27(3): 272-276. doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.03.006

基于PSO算法的多UUV导航方法

doi: 10.11993/j.issn.2096-3920.2019.03.006
详细信息
    作者简介:

    王 磊(1979-), 男, 工程师, 主要研究方向为舰船导航技术.

  • 中图分类号: TJ630.33; U674.941; U675.7

Multi-UUV Navigation Method Based on Particle Swarm Optimization Algorithm

  • 摘要: 无人水下航行器(UUV)协同导航过程中, 惯性导航系统(INS)在水下工作时的定位误差随时间累积, 在不升出天线的情况下, 难以利用全球定位系统(GPS)对惯导误差进行修正, 地磁导航虽可以在水下修正惯导系统的误差, 但传统的地磁匹配导航对先验地磁图过于依赖。受到生物利用地磁进行导航行为的启发, 文中针对多UUV仿生协同导航问题, 提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的多UUV仿生协同导航方法, 将导航过程归结为多目标搜索问题, 通过共享UUV间的信息, 完成导航任务, 实时对惯导系统进行定位误差的修正。仿真结果证实了该方法的有效性。

     

  • [1] 胡晓. 水下导航系统的地磁匹配算法研究[D]. 济南: 山东农业大学, 2011.
    [2] 许真珍, 封锡盛. 多UUV协作系统的研究现状与发展[J]. 机器人, 2007, 29(2): 186-192.
    [3] 陈玮, 吴泽伟, 吴晓峰. UUV协同探测的现状与发展前景[J]. 舰船电子工程, 2011, 29(2): 6-8.

    Chen Wei, Wu Ze-wei, Wu Xiao-feng. Current Status and Future Directions of UUVs Cooperation Probe[J]. Ship Electronice Engineerin, 2011, 29(2): 6-8.
    [4] Goldenberg F. Geomagnetic Navigation beyond the Magnetic Compass[C]//Proceedings of IEEE/ION PLANS 2006. Coronado: IEEE, 2001: 684-694.
    [5] 刘明雍, 刘坤, 李红, 等. 基于时序进化搜索策略的地磁仿生导航研究[J]. 西北工业大学学报, 2014, 32(6): 894-898.

    Liu Ming-yong, Liu Kun, Li Hong, et al. A Study of Bio-Inspired Geomagnetic Navigation Using Timing Evolution Searching Strategy[J]. Journal of Northwestern Polytechnical University, 2014, 32(6): 894-898.
    [6] Benhamou S, Sudre J, Bourjea J, et al. Therole of Geomagnetic Cues in Green Turtle Opensea Navigation[J]. PLoS One, 2011, 6(10): 266-272.
    [7] Lohmann K J. Animal Behaviour: Magnetic-field Perception[J]. Nature, 2010, 464: 1140-1142.
    [8] Nehmzow U. Scientific Methods in Mobile Robotics [M]. New York: Springer-Verlag, 2005.
    [9] Boström J E, Åkesson S, Alerstam T. Where on Earth can Animals Use a Geomagneticbi-coordinate Map for Navigation[J]. Ecography, 2012, 35(11): 1039-1047.
    [10] Von Middendorff A. Die Isepiptesen Russlands[J]. Mem. Acad. Sci. St. Petersbourg VI, Ser. Tome., 1855, 8: 1-143.
    [11] 冯春. 中国近海地磁场基本模型的建立与分析[D]. 青岛:中国海洋大学, 2014.
    [12] Liu M, Liu K, Yang P, et al. Bio-inspired Navigation Based on Geomagnetic[C]//Proc.of IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics(ROBIO). Shenzhen: IEEE, 2013: 2339-2344.
    [13] Kennedy J, Eberhart R. Particle swarm optimization[C]//Proceedings of IEEE International Conference On Neural Networks. Perth, Australia: IEEE, 1995.
    [14] Eberhart, R, Kennedy J. A New Optimizer Using Particle Swarm Theory[C]//Proceedings of the Sixth International Symposium on Micro Machine and Human Science. Nagoya: IEEE, 1995: 39-43.
    [15] Reynolds C W. Flocks, Herds, and Schools: a Distributed Behavioral Model[J]. Computer Graphics, 1987, 21(4): 25-34.
    [16] 杨维, 李歧强. 粒子群优化算法综述[J]. 中国工程科学, 2004, 6(5): 87-94.

    Yang Wei, Li Qi-qiang. Survey on Particle Swarm Optimization Algorithm[J]. Engineering Science, 2004, 6(5): 87-94.
    [17] Kennedy J, Eberhart R C. Particle Swarm Optimization [C]//Proc IEEE International Conference on Neural Net-works. USA: IEEE, 1995.
    [18] Shi Y, Eberhart R C. A Modified Swarm Optimizer[C]// IEEE International Conference of Evolutionary Computation. Anchorage, Alaska: IEEE, 1998.
    [19] 安振昌, 徐元芳, 王月华. 1950-1980年中国地区主磁场模型的建立及分析[J]. 地球物理学报, 1991, 34(5): 585-593.
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