存在洋流时欠驱动AUV的轨迹跟踪控制

该代码基于GLUT 用VS2012编写 实现了地球表面上海洋按某种方向流动的效果

潮汐：一个简单的应用程序，用于显示NOAA潮汐和洋流api的潮汐数据

在时变洋流场环境下,洋流矢量增加了时间维度,在时间角度上可进一步利用洋流以节约自主水下机器人(AUV)能量消耗.此外,在该环境中无后效性不再成立,基于经典贪婪策略的路径规划算法不再适用.鉴于此,结合路径参数选择和双层规划算法,提出一种适用于时变洋流场环境的能耗最优路径规划算法.出发时间和AUV推进速度均可以在时间维度上等待有利洋流,且推进速度与其能量消耗直接相关,因此,引入出发时间和推进速度作为路径参数.在此基础上,针对无后效性不成立问题,使用双层规划作为路径规划算法,分析该算法在时变洋流场环境下的适用性.算法将路径规划任务分为路径规划与路径优化两部分,路径规划部分采用蚁群系统算法构建通道,路径优化部分由量子粒子群算法对路径参数进一步优化,在保证全局最优的同时能够解决传统基于栅格的路径规划算法中机器人运动方向受限的问题.最后以Kongsberg/Hydroid REMUS 600s型水下机器人为模型,对所提出的路径规划算法进行仿真验证.

印度洋各洋流流速, 一次建模用到的数据。

洋流模型的参数定义，洋流模型参数选择，卡尔曼算法（递归预测算法），拓展的洋流模型

手工绘制洋流，可以导入谷歌地球，显示全球洋流分布。