AUV水下路径跟踪器设计及仿真任务书
2020-02-20 09:28:45
1. 毕业设计(论文)主要内容:
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广泛查阅资料,了解国内外水下机器人关于水下导航技术发展概况以及现阶段水下导航算法概况。
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选择动力学建模,并简化模型。
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选择适当的算法例如:ukf、惯性导航算法等进行auv路径追踪器设计。
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完成专业文献检索15篇以上,每篇摘要200~300字,其中至少2篇为外文文献;
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翻译一篇英文资料,翻译字数不少于2万英文(5000汉字)字符,要求译文准确,语句通顺,附外文英文;
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在进行检索阅读的基础上提交开题报告1份,了解国内外水下机器人以及水下导航技术的发展概况,明确设计的原则和思路、方法、技术路线和内容等;
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- 2018年3月1日-3月15日 文献阅读、开题报告:外文文献至少5篇,参考文献至少15篇;
- 2018年3月16日-3月26日 Matlab/Simulink和UKF算法的系统学习:查阅资料并掌握相关知识;
- 2018年3月27日-4月2日 整体方案设计:参照相关论文数据得到水下机器人的相关数据;
- 2018年4月3日-4月30日 按照方案进行AUV水下路径跟踪器设计;运用Matlab进行仿真达到对AUV水下进行路径追踪的目的;
- 2018年5月1日-5月14日 撰写并提交论文初稿;字数至少1.5万,其中参考文献至少15篇;
- 2018年5月14日-5月22日 修改、完善毕业论文;
- 2018年5月23日-5月31日 论文送审,上交论文以及全部相关资料,制作PPT,准备答辩;
- 2018年6月 论文答辩。
4. 主要参考文献
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kalman,r.e., a new approach to linear filtering and prediction problems.
trans.asmej.basiceng., 82(seriesd). 1960
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benedettoallotta,riccardo costanzi,francesco fanelli,niccolò monni,liberopaolucci,alessandro ridolfi. sea currents estimation during auv navigationusing unscented kalman filter[j]. ifac papersonline,2017,50(1).
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