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摘要
为提高自主水下机器人(Autonomous underwater vehicle,AUV)的环境自适应能力,基于侧线感知机理,对水下目标进行形态识别和位置定位方法的研究。采用数值模拟的方法对流场中等边三角形的流场结构进行研究,提取"侧线"上的压力信号作为形态识别信息,训练并建立支持向量机(Support vector machine,SVM)识别模型。采用二步网格寻优的方法对SVM模型中的惩罚因子C和核函数参数g进行优化,模型测试表明,基于压力系数的时域波形结构可以对干扰源的形态进行辨识。通过提取压力系数波形中的特征值,对相对检测距离进行分析和拟合,结果表明利用压力信号的振幅,可以有效地计算出干扰源的相对位置。因此证明利用压力信号和SVM的方法,可以对水下目标进行识别和定位,为提高AUV的环境自适应能力提供了一种新思路。
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