不精确先验地形条件下的AUV海底地形融合导航方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51909245
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    27.0万
  • 负责人：
    陈鹏云
  • 依托单位：
    中北大学
  • 学科分类：
    E1102.船舶工程
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Seabed Terrain-Aided Navigation (STAN) has a vital signification to long-range underwater navigation of Autonomous Underwater Vehicle (AUV). However, the traditional terrain-aided navigation method is overly dependent on the digital terrain map. In the deep-sea areas, due to the limitation of terrain measurement accuracy, large errors will be produced with existing methods. .To solve this problem, Simultaneous localization and Mapping (SLAM) is introduced into the project. The multi-beam sounding system can be used as shared terrain measuring equipment. Based on the low-precision reference terrain, build a seabed terrain storage model which can be corrected in real-time, then a data correlation model for real-time multi-beam sounding profiles will be explored; the seabed terrain-fusion navigation algorithm introduced SLAM idea will be researched in depth; based on the terrain-fusion navigation results, the post optimization method of local terrain will be explored..Through the semi-physical simulations, pool tests and sea trials, the feasibility and reliability of the proposed methods are verified, and this research can provide theoretical and technical foundation for building an AUV underwater navigation system which is precise, reliable, and autonomous.
海底地形辅助导航的研究对自主式水下无人航行器（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）远距离深潜和自主作业具有积极的意义，而现有的地形辅助导航技术依赖精确的先验数字地形。在深海海域由于地形测量精度的限制，现有的方法将产生较大误差。. 针对这一问题，本项目在地形辅助导航中引入同步定位与地图构建（Simultaneous localization and mapping, SLAM）技术，二者可共用多波束测深系统作为地形测量设备。基于不精确先验地形约束条件，构建可实时扩展修正的海底地图存储和实时多波束测深剖面的数据关联模型，研究引入SLAM思想的海底地形融合导航算法，探索基于融合导航结果的局部地形后优化方法。. 通过半实物仿真、水池试验和海中试验，验证提出方法的可行性和可靠性，为构建精确、可靠、自主的AUV水下导航系统奠定理论和技术基础。

结项摘要

海底地形辅助导航的研究对自主式水下无人航行器远距离深潜和自主作业具有积极的意义，而现有的地形辅助导航技术依赖精确的先验数字地形。在深海海域由于地形测量精度的限制，现有的方法将产生较大误差。针对这一问题，本项目在地形辅助导航中引入同步定位与地图构建技术，二者可共用多波束测深系统作为地形测量设备， 有效提高深海区域内的导航性能。针对不精确先验地形条件下的AUV海底地形融合导航的关键技术，本项目建立了可实时扩展修正的海底地图存储模型和实时多波束地形关联模型；基于数据关联信息，设计了引入SLAM思想的海底地形融合导航算法；融合定位结果，建立了融合导航结果的局部地形后优化方法；最后通过海上实测数据，进行了水下地形离线实时导航实验；；实验结果表明所提出的地形匹配导航方法进一步提高了原有地形匹配导航方法的精度，在实验海域的导航最大偏差小于15m，且全程没有累积误差。

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（4）
The Motion Controller Based on Neural Network S-Plane Model for Fixed-Wing UAVs
基于神经网络S平面模型的固定翼无人机运动控制器
  • DOI：
    10.1109/access.2021.3093768
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Chen Pengyun;Zhang Guobing;Guan Tong;Yuan Meini;Shen Jian
  • 通讯作者：
    Shen Jian
Improved Active Disturbance Rejection Control (ADRC) with Extended State Filters
具有扩展状态滤波器的改进的有源抗扰控制 (ADRC)
  • DOI：
    10.3390/en15165799
  • 发表时间：
    2022-08-01
  • 期刊：
    ENERGIES
  • 影响因子：
    3.2
  • 作者：
    Shi, Shangyao;Zeng, Zhiqiang;Chen, Pengyun
  • 通讯作者：
    Chen, Pengyun
Numerical investigations of flow characteristics of a pump jet propulsor in oblique inflow
泵喷推进器斜流流动特性数值研究
  • DOI：
    10.1016/j.apor.2020.102343
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Applied Ocean Research
  • 影响因子：
    4.3
  • 作者：
    Lu Lin;Wang Chen;Qin Denghui
  • 通讯作者：
    Qin Denghui
Numerical investigation of water-entry characteristics of high-speed parallel projectiles
高速并列弹丸入水特性数值研究
  • DOI：
    10.1016/j.ijnaoe.2021.05.003
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
  • 影响因子：
    2.2
  • 作者：
    Lu Lin;Wang Chen;Li Qiang;Prasanta K. Sahoo
  • 通讯作者：
    Prasanta K. Sahoo
基于改进粒子滤波的AUV海底地形辅助定位方法
  • DOI：
    10.11992/tis.201903027
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    智能系统学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩月;陈鹏云;沈鹏
  • 通讯作者：
    沈鹏

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    陈鹏云
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    陈鹏云
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  • 通讯作者：
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
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          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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