水下机器人作业目标控制和目标识别 摘要：本文着重叙述AUV对特定作业-“水下目标探测与识别”的作业控制和实现过程。叙述水下三维目标的识别机理和识别算法以及为正确识别目标提供最佳条件的预处理、硬件系统和实时处理功能。-Operation of underwater robots to identify goals and objectives of the control Abstract: This paper describes

针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的

针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法(The path planning problem of autonomous underwater vehicle (AUV) is studied. According to the fuzzy control rules, a fuzzy path planning algorithm based on p

水下机器人控制、可以九个自由度控制，平稳快熟。(Underwater robot control, can control nine degrees of freedom, smooth and fast cooked.)