导读:本文包含了航行轨迹论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:轨迹,算法,水下,卡尔,模型,无人机,大数。
航行轨迹论文文献综述
苏静[1]（2019）在《多船并行航行轨迹精准控制算法研究》一文中研究指出传航行轨迹精准控制算法在多船并行情况下,由于计算中没有区分航线航向,造成航行精准度较低,为此提出多船并行航行轨迹精准控制算法。构建船舶轨迹精准控制模型,根据船舶航行目的生成船舶运行轨迹,以实际航行轨迹为基础计算船舶定位航线,分别计算船舶直线航行控制轨迹以及曲线航行控制轨迹,完成多船并行航行轨迹精准控制算法设计。设计仿真实验,通过模拟使用环境,将提出算法与传统算法进行比较,实验结果表明提出方法计算的航行精准度更高,证明研究方法具备有效性。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年22期）
朱孟伟[2]（2019）在《基于VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用》一文中研究指出常规的舰船航行轨迹规划技术,设置探索航行线路的栅格疏密值差异过大,导致对复杂海域的航行轨迹规划不合理,为此研究VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用。该技术对海域环境中的航行区、障碍区以及舰船自身进行虚拟场景模拟实现人机交互,通过动力学的运动曲线计算舰船的动态位姿,根据障碍物在航行区域的分布、体积等数据设置栅格大小,驱动虚拟舰船,提取舰船的航行曲线、侧倾角曲线以及侧向加速曲线,调整舰船航行轨迹。实验结果表明,与2种常规技术的应用相比,虚拟现实技术设置的栅格疏密值更加符合航行轨迹规划要求,所得到的航行轨迹更加合理。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年22期）
彭福先,罗明,董峰,张玮[3]（2019）在《基于激光雷达的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法》一文中研究指出为了解决传统方法对无人机违规航行轨迹数据捕获的精度和实时性低的问题,通过激光雷达研究了一种新的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法。建立激光雷达信号和目标场景作用过程模型,将每束激光在目标场景表面的映射部分当成激光脚印,完成对激光束相应激光脚印的响应函数和激光雷达发射信号的时间分布函数的卷积计算,获取激光脚印相应目标区域和激光雷达信号作用后反馈的回波信号。依据反馈的回波信号建立单次成像回波峰值点轨迹分布模型,获取无人机航行轨迹数据。针对无人机实际航行轨迹和预定义航行轨迹,采用优化的修正豪斯多夫距离公式(MHD)进行轨迹数据匹配程度衡量,按照经验设定阈值,若匹配度超过阈值,则认为实际轨迹与预设定无人机航行轨迹不匹配,将相应实际轨迹当成无人机违规航行轨迹,对违规航行轨迹数据进行捕获。结果表明:所提方法可及时检测处无人机违规航迹,报警时间比其他方法时效性高;所提方法捕获的无人机违规航行轨迹数据与真实数据偏差小。可见所提方法实时性与精度均较高。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年25期）
范晓君[4]（2019）在《以图像处理为基础的船舶航行轨迹分析》一文中研究指出海上交通事故的发生也十分频繁。海上交通监管部门为了能够使海上交通得到一定的改善,就必须要将海上交通事故的发生频率进行控制减少,在海上贸易发展的过程中,应当将大量的精力投入于海域内的船舶导航以及船舶的航行轨迹分析等方面的技术研究工作中。本文以船舶航行轨迹分析为主要的研究对象,在图像处理的基础之上进行分析预测,从而使海上交通事故的发生率能够得到降低。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年16期）
许亮,陈海英[5]（2019）在《航行轨迹稳定性预测数学建模与分析》一文中研究指出航行轨迹稳定性建模与预测十分重要,当前航行轨迹稳定性预测效果欠佳,为了解决当前航行轨迹稳定性预测过程中存在的一些难题,设计一种小波去噪和混沌分析算法的航行轨迹稳定性预测模型。首先研究航行轨迹稳定性预测建模的现状,采集航行轨迹稳定性预测的数据,然后对航行轨迹稳定性预测数据进行小波去噪,并采用混沌分析算法对航行轨迹稳定性预测数据进行变换,最后通过现代统计学理论建立航行轨迹稳定性预测模型,并与其他航行轨迹稳定性预测模型进行对比实验,相对于航行轨迹稳定性对比模型,本文模型的航行轨迹稳定性预测准确性更优,可以描述航行轨迹稳定性变化特点,航行轨迹稳定性建模时间短,为航行轨迹稳定性建模与预测提供了一种新的研究思路。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年14期）
高强[6]（2019）在《改进PID控制优化算法的航行轨迹研究》一文中研究指出航行轨迹是一个时变性非常强的问题,当前航行轨迹控制优化算法存在控制误差大,无法对航行轨迹进行实时跟踪和控制,为了提高航行轨迹控制精度,改善航行轨迹跟踪和控制的实时性,设计了一种基于改进PID算法的航行轨迹控制优化方法。首先对航行轨迹控制原理进行分析,采用PID控制器对航行轨迹进行优化和控制,然后针对PID控制器的参数优化问题,引入蚁群算法进行参数在线调整,满足航行轨迹时变性特点,最后在Simulink环境下对航行轨迹控制进行仿真模拟实验。结果表明,本文方法的航行轨迹控制精度完全满足船舶实际工作要求,大幅度改善了航行轨迹的实时控制效果,是一种精度高、速度快的航行轨迹控制优化方法。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年14期）
李世科[7]（2019）在《基于大数据分析的水下航行器运行轨迹规划模型研究》一文中研究指出传统水下航行器轨迹规划计算处理过程中,受到自身算法逻辑参数影响,建模数据计算涵盖不够严谨,无法对小概率误差轨迹进行引入分析,从而导致航行器预判轨迹出现偏离。针对问题产生原因,提出基于大数据分析的水下航行器运行轨迹规划模型研究。首先,对传统模型计算算法进行修正,引入MFT样条差值规划算法对构建模型轨迹数据进行优选规划计算;接着引入迭代多项轨迹构造算法,对规划模型数据进行轨迹模型构建计算;最后,通过对构建模型进行仿真数据测试。通过与传统模型的对比证明提出构建的轨迹模型能够解决传统模型存在的问题与不足。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年14期）
陈健伟[8]（2019）在《航行器运动轨迹解算及叁维显示研究》一文中研究指出水下航行器作为探索水下领域的重要工具,逐渐受到国内外的广泛关注,水下航行器不论是在军事领域还是在民用领域都发挥着重要的作用,随着海洋领域的不断研究,人们对水下航行器的性能提出了更高的要求。研究水下航行器在运动过程中的姿态轨迹,对于评价水下航行器的性能具有重要的价值。同时面对着复杂的水下环境,高精度的水下定位能够为水下作业提供可靠的保障。因此本文对单体水下航行器的定位展开研究。论文的主要工作有:1、分析研究了导航系统中传感器的工作原理以及传感器的数据存储方式,并且设计了容器数据结构,用来高效地存储传感器数据,提高了数据的处理效率。2、基于惯性导航的工作原理,重点分析了姿态矩阵的解算,设计算法对姿态矩阵进行求解,同时根据航行器在运动过程中的受力分析,利用传感器数据建立速度与位置解算模型,通过VC++编写了位置解算的底层算法,并通过解算后的数据进行对比分析,验证算法程序设计的合理性。3、结合惯性导航定位中的关键误差源,设计了地磁滤波算法。以贝叶斯理论为基础,分别研究了经典的线性卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法以及容积卡尔曼滤波算法,并对算法的特性设计实验进行对比分析,最终选取了容积卡尔曼滤波算法作为最优滤波算法。并通过实验模型验证了算法的有效性。4、最后根据水下航行器的运动轨迹解算流程,设计了3维仿真软件。通过OpenGL将水下航行器在水下的3维运行状态进行显示。(本文来源于《中北大学》期刊2019-05-30）
高清泽[9]（2019）在《一种水下航行器运动自导航及轨迹跟踪方法》一文中研究指出水下航迹是水中运动物体的重要参数之一,通过航迹可以推算出水中运动目标的航速、回转半径等信息。本文介绍一种针对于水下自主航行器运动自导航及轨迹跟踪的方法及其工程实现,该方法采用声学定位原理,可以使水下自主航行器自身和船载指挥平台精确掌握航行器在水下的位置信息,对于自主航行器自身实现自导航和位置修正以及岸站指挥人员即时掌握水下自主航行器在水下的位置、速度及机动情况等态势信息有重要意义。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年07期）
曾洁琼,钟催林[10]（2019）在《嵌入式船舶导航系统航行轨迹智能控制方法》一文中研究指出传统船舶航行轨迹智能控制方法存在控制精准度低的缺点,为此提出嵌入式船舶导航系统航行轨迹智能控制方法。采用双坐标系对船舶航行轨迹模型进行建立,以建立的船舶航行轨迹模型为依据,利用传感器对船舶航行轨迹数据进行采集与处理,通过采集的数据计算船舶航行轨迹偏差,采用船舶航行轨迹控制算法对航行轨迹偏差进行调整,实现了嵌入式船舶导航系统航行轨迹的控制。通过实验可得,提出的嵌入式导航系统航行轨迹智能控制方法控制精准度比传统方法高28%,说明提出的嵌入式导航系统航行轨迹智能控制方法具备极高的有效性。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年04期）
航行轨迹论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
常规的舰船航行轨迹规划技术,设置探索航行线路的栅格疏密值差异过大,导致对复杂海域的航行轨迹规划不合理,为此研究VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用。该技术对海域环境中的航行区、障碍区以及舰船自身进行虚拟场景模拟实现人机交互,通过动力学的运动曲线计算舰船的动态位姿,根据障碍物在航行区域的分布、体积等数据设置栅格大小,驱动虚拟舰船,提取舰船的航行曲线、侧倾角曲线以及侧向加速曲线,调整舰船航行轨迹。实验结果表明,与2种常规技术的应用相比,虚拟现实技术设置的栅格疏密值更加符合航行轨迹规划要求,所得到的航行轨迹更加合理。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
航行轨迹论文参考文献
[1].苏静.多船并行航行轨迹精准控制算法研究[J].舰船科学技术.2019
[2].朱孟伟.基于VR虚拟现实技术在舰船航行轨迹中的应用[J].舰船科学技术.2019
[3].彭福先,罗明,董峰,张玮.基于激光雷达的无人机违规航行轨迹数据自动捕获方法[J].科学技术与工程.2019
[4].范晓君.以图像处理为基础的船舶航行轨迹分析[J].电子技术与软件工程.2019
[5].许亮,陈海英.航行轨迹稳定性预测数学建模与分析[J].舰船科学技术.2019
[6].高强.改进PID控制优化算法的航行轨迹研究[J].舰船科学技术.2019
[7].李世科.基于大数据分析的水下航行器运行轨迹规划模型研究[J].舰船科学技术.2019
[8].陈健伟.航行器运动轨迹解算及叁维显示研究[D].中北大学.2019
[9].高清泽.一种水下航行器运动自导航及轨迹跟踪方法[J].舰船科学技术.2019
[10].曾洁琼,钟催林.嵌入式船舶导航系统航行轨迹智能控制方法[J].舰船科学技术.2019
论文知识图
