springboot+mongodb 水下网络拓扑发现系统 用的是thymeleaf模板引擎

概述 国际 AUVSI Robosub 竞赛的主要任务之一是定位声学水下 pinger 的来源。 这个 pinger 安装在 100m 宽的游泳池地板上的某个地方。 它每 2 秒发出 20-30kHz 的 ping，持续 1.3 毫秒。 高级任务是使用此 ping 信号将 AUV 引导到池中的特定位置。 我们的方法是使用以精确几何配置定向的三个水听器阵列，然后使用到达角计算来确定 ping 源的方向。 为此，我们需要确保来自水听器的干净模拟信号。 定制的 PCB 设计用于执行高速信号调节和数据采集。 然后可以使用一系列过滤器和相位比较处理这些数据，从而进行 ping 检测并计算 AUV 所需的航向。 由于该项目跨越了混合信号域，因此进行了大量原型设计和测试以确保功能性。 下面是信号路径的早期白板，从水听器输入到机器人驱动。 硬件 与 AUV 上的大多数电子元件一样，水听器和声纳板安装在

水下匹配场定位

基于深度学习的水下浮标颜色检测系统

基于ARM的水下目标定位系统的通信模拟系统设计

探讨了一种适用于SINS/DVL组合导航系统的滤波原理,通过分别建立捷联惯导系统误差模型和多普勒误差模型,利用间接卡尔曼滤波原理和反馈校正法,对系统进行仿真与分析,由惯性器件的误差方差通过导航系统的误差模型得出导航参数的误差方差,结果表明,该组合导航系统的定位精度要远远高于单纯捷联惯导系统。同时,针对SINS/DVL组合导航系统工作特点及特定情况下AUV的定位精度要求,提出了一种GPS辅助SINS/DVL组合导航系统导航定位的方案。

针对水下传感器网络能量消耗大、延迟时间长、信道利用率低等问题，提出了一种带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法（AS-UWSN）。AS-UWSN使数据包成为一种具有以最大阈值为能耗界限的选择性和具有以最大信息素浓度为搜索对象的适应性的蚁群，以当前链路的能量损耗、网络延迟、误包率作为信息素的产生因子，每次迭代时蚁群都会直接搜索最优的节点转发路径，迭代次数少且具有更好的实时性和灵活性。实验仿真结果表明，在水下无线传感器网络的能量优化以及延迟时间控制、信道利用率提升上采用AS-UWSN算法得到了较好的效果。

2.4 水下机械臂密封方式 水下环境不同于空气中，需要考虑的问题有很多，一旦水下机械臂内部有渗水，可 能会损坏内部结构，造成不必要的麻烦。而目前水下密封技术已经相对成熟，本论文设 计的水下机械臂采用 O 型密封圈和泛塞封来进行水下密封[35]。 O 型密封圈含有橡胶成分，其优点如下： (1) 富有弹性和回弹性，性能稳定； (2) 在介质中溶胀性小，具有极低的热收缩效应； (3) 有一定的机械强度，包括扩张强度、伸长率和抗撕裂强度等。 图 2.3 是永昶密封件厂生产的 O 型密封圈。这些密封圈主要应用在底座盖、电机耐 压仓盖和法兰轴等处。 图 2.3 O 型密封圈 图 2.4 泛塞封 泛塞封(Spring Seal/ Spring Energized Seal/ Variseal)是一种 U 型铁氟龙内装特殊弹簧 的高性能密封件，由一定的弹簧力加上装置的流体压力，采用顶出密封唇（面）的方式 慢慢按住金属面需要密封的部分以产生效果良好的密封作用[36]。弹簧具有致动效应，这 便容易改变金属配合面的微小移动和密封唇的损耗，这样密封性可以继续达到预定效 果。面对高温严寒、润滑困难、摩擦难度大、腐蚀性强的特殊环境，泛塞封非常适合在 这些环境中使用[37]。本论文采用的是 Trelleborg 公司的特康泛赛密封件，主要应用于法 兰轴处的密封，如图 2.4 所示。

用Rust+GTK实现的水下机器人上位机程序代码.zip

人工智能-机器学习-模块化水下机器人及其故障诊断研究.pdf