多AUV协同定位设计及仿真开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着海洋资源开发和海洋探索活动的不断增加，水下机器人在海洋环境中的应用越来越广泛。

其中，多自主水下航行器（auv）协同作业因其效率高、成本低、适应性强等优点，成为海洋工程领域的研究热点。

然而，由于水下环境的复杂性和信息交互的限制，auv的精确定位一直是制约其协同作业的关键技术瓶颈之一。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，多auv协同定位技术成为国内外研究热点，取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在多auv协同定位方面开展了大量研究，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将在深入调研国内外研究现状的基础上，针对现有多auv协同定位技术存在的不足，重点研究以下内容：
1.auv单体运动模型和auv间相对测量模型的研究：针对auv运动的非线性特性和水下环境的复杂性，建立精确的auv单体运动模型和auv间相对测量模型，为协同定位提供可靠的数学基础。

2.协同定位信息融合算法研究：研究基于滤波理论和优化理论的协同定位信息融合算法，有效融合auv自身的导航信息和auv间的相对测量信息，提高定位精度和鲁棒性。

3.多auv协同定位仿真平台设计：设计并开发多auv协同定位仿真平台，对所提出的算法和系统进行仿真验证和性能评估，为实际应用提供参考依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解多auv协同定位技术的研究现状、发展趋势和存在的问题，为本研究提供理论基础和参考方向。

2.理论分析阶段：分析auv的运动特性和水声通信的特点，建立auv单体运动模型和auv间相对测量模型，推导协同定位信息融合算法，为仿真实验提供理论依据。

3.算法设计阶段：设计基于滤波理论或优化理论的多auv协同定位算法，并对算法的性能进行理论分析，包括算法的收敛性、稳定性和计算复杂度等。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.提出一种改进的auv单体运动模型和auv间相对测量模型：针对现有模型在复杂环境下精度不足的问题，考虑更多环境因素和系统误差，提出一种改进的模型，提高模型的精度和鲁棒性。

2.设计一种高效的协同定位信息融合算法：针对现有算法计算复杂度高、实时性差的问题，设计一种计算效率高、收敛速度快的协同定位信息融合算法，提高算法的实时性和实用性。

3.开发功能完善的多auv协同定位仿真平台：开发一个功能完善、易于扩展的多auv协同定位仿真平台，为算法验证和性能评估提供有力工具，并为实际应用提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] felipe gonzalez, ivan masmitja, pere ridao. a cooperative positioning system for autonomous underwater vehicles [j]. sensors,2022,22(8):2999.

[2] francisco j.garcía, antonio j.padilla, pedro j.sanchez. multi-auv reformation for range-only cooperative localization with a moving base [j]. sensors,2021,21(17):5690.

[3] ruiqi zhao, han zhang, yinghui zhang. auv optimal trajectory planning based on improved artificial potential field algorithm [j]. journal of marine science and engineering,2022,10(10):1380.