智能水下机器人的水下地形匹配导航方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    50909025
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    李晔
  • 依托单位：
    哈尔滨工程大学
  • 学科分类：
    E1102.船舶工程
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

智能水下机器人(AUV)目前采用的有源和无源导航方式，存在需要外部声学基阵支持或定期上浮修正累积误差的问题。AUV水下地形匹配导航方法研究，可以克服上述缺点，对AUV长期水下潜航和作业具有积极意义。本项目拟采用概率密度分析的理论和方法，针对AUV水下地形匹配导航问题进行研究。建立大范围海区的水下地形数字地图，探讨获取水下地形的多传感器信息融合方法和水下摇荡情况下获取的局部地形畸变修正机理，研究高置信度的水下地形匹配方法与理论，进行水下地形匹配导航的误差分析与容错处理，开展仿真和水池实验研究。通过本项目的开展，可望在理论上揭示AUV水下地形匹配导航的方法，并验证其可行性。为解决AUV"长期、隐蔽、全天候、高精度"水下导航奠定理论和技术基础。

结项摘要

智能水下机器人(AUV)的水下地形匹配导航方法，不需要外部声学基阵支持或定期上浮修正累积误差，对AUV长期水下潜航和作业具有积极意义。本研究以AUV长航时的水下精确导航定位为背景，采用声学高度计和多波束声纳作为水下地形采集传感器，结合真实海上试验数据对水下地形匹配导航定位方法进行了较为深入的研究。通过对大范围海区地形的数字建模，获得可供水下地形精确匹配的全局电子海图。研究了AUV水下地形获取传感器的自主处理与数据融合方法、AUV在摇荡情况下获取水下地形畸变及其修正机理，提出了在线概率密度分析的高置信度AUV水下地形匹配方法与理论，并进行了水下地形匹配导航的系列仿真、水池和自然水域实验方法的研究。研究结果表明：本研究提出的水下地形匹配导航方法具有较高的精度，对地形特征具有强跟踪能力，可对长时间水下潜航的导航累计误差进行修正，具有较高的实际应用价值。

项目成果

期刊论文数量（25）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（6）
基于声纳图像的水平集分割算法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    传感器与微系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘光宇;卞红雨;沈郑燕;石红
  • 通讯作者：
    石红
AUV Modeling and Motion Control Strategy Design
AUV建模与运动控制策略设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Marine Science and Application
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Wang Fang;Wan Lei;Su Yumin;Xu Yuru
  • 通讯作者：
    Xu Yuru
多普勒测速声呐的自适应Kalman滤波算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    哈尔滨工程大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张强;孙尧;李晔
  • 通讯作者：
    李晔
水下机器人自适应S面控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    上海交通大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李岳明;庞永杰;万磊
  • 通讯作者：
    万磊
Semi-physical simulation of AUV pipeline tracking
AUV管道跟踪的半物理仿真
  • DOI：
    10.1007/s11771-012-1298-5
  • 发表时间：
    2012-09
  • 期刊：
    Journal of Central South University
  • 影响因子：
    4.4
  • 作者：
    Li Ye;Pang Yongjie;Zhang Lei;Zhang Honghao
  • 通讯作者：
    Zhang Honghao

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其他文献

改良剂对土壤重金属有效性及黄豆吸收重金属的影响
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  • 发表时间：
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    --
  • 作者：
    李晔;李文翔;魏愚獒
  • 通讯作者：
    魏愚獒

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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

        graph TD
          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]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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