✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍一、应用背景在海洋探索、环境监测、军事侦察等领域无人机UAV和无人水下航行器AUV的协同作业越来越受到关注。无人机具有快速部署、大范围覆盖和高机动性的优势能够快速抵达目标区域并进行空中侦察和监测。无人水下航行器则可深入水下获取水下的详细信息如海洋地形、水质参数、水下生物分布等。实现无人机对无人水下航行器的捕获能有效整合两者优势拓展作业范围和功能。例如在海洋科考中当 AUV 完成水下任务后UAV 可将其捕获并带回基地避免 AUV 自主返回可能面临的风险同时节省回收时间和成本。在军事应用中UAV 可快速定位并捕获执行完任务的 AUV防止其被敌方获取。二、无人机与无人水下航行器的特性无人机特性无人机依靠螺旋桨或喷气发动机产生升力和推进力可在不同高度飞行飞行速度较快通常可达数十到数百公里每小时。其配备多种传感器如光学相机、红外相机、激光雷达等能够快速获取大面积的地理信息和目标特征。然而无人机受限于能源供应续航时间一般较短通常在几十分钟到数小时之间。无人水下航行器特性无人水下航行器通过螺旋桨、喷水推进器等方式在水下运动其速度相对较慢一般在几节到十几节1 节 1 海里 / 小时。AUV 装备有高度计、声纳、水质传感器等用于探测水下环境和收集相关数据。由于水下环境复杂AUV 需要具备良好的耐压、密封和抗干扰能力。同时其能源供应也面临挑战电池容量有限影响作业时间和范围。三、捕获过程的关键环节及原理一定位与导航无人机定位 AUV基于视觉的定位无人机可利用光学相机或红外相机对水面进行扫描。当 AUV 接近水面时其外形、颜色等特征可与水面背景形成对比被无人机相机识别。通过图像处理技术如边缘检测、目标识别算法确定 AUV 的位置和姿态信息。例如利用 Haar 特征级联检测器可快速检测出 AUV 的轮廓再通过姿态估计算法获取其姿态角。基于声纳的定位在较远距离或视觉受限的情况下无人机可搭载声纳设备。声纳发出超声波遇到水下的 AUV 后反射回来通过测量超声波往返时间和角度计算 AUV 的位置。这种方法不受光照条件影响能在夜间或恶劣天气下工作。导航引导无人机根据获取的 AUV 位置信息结合自身的导航系统如全球定位系统 GPS、惯性导航系统 INS规划飞行路径引导无人机飞向 AUV。导航算法通常采用路径规划算法如 A * 算法、Dijkstra 算法等考虑无人机的飞行限制如最大飞行速度、转弯半径和环境因素如障碍物生成最优飞行路径。二捕获机构与操作捕获机构设计机械臂捕获无人机可配备可伸缩的机械臂机械臂末端安装有夹具或吸盘。当无人机接近 AUV 时机械臂伸展夹具或吸盘对准 AUV 的特定部位如外壳上的凸起、固定环等进行抓取或吸附。夹具通常采用电动或液压驱动通过控制电机或液压系统调整夹紧力度确保牢固抓取 AUV。网兜捕获对于一些小型 AUV可采用网兜捕获方式。无人机携带网兜飞行至 AUV 上方将网兜放下利用 AUV 自身的浮力或通过控制 AUV 上浮进入网兜。然后无人机拉起网兜完成捕获。操作控制无人机通过控制系统精确控制捕获机构的动作。控制系统接收来自传感器的信息如机械臂的位置反馈、夹具的夹紧力反馈等根据预设的控制策略实时调整捕获机构的运动参数。例如当夹具接近 AUV 时控制系统逐渐减小机械臂的运动速度防止碰撞 AUV在夹紧 AUV 后根据夹紧力反馈调整电机电流确保夹紧牢固。三协同与通信协同作业无人机和无人水下航行器在捕获过程中需要协同作业。AUV 在接近水面时可通过水声通信或其他无线通信方式向无人机发送自身状态信息如位置、速度、剩余电量等帮助无人机更好地规划捕获策略。同时无人机也可向 AUV 发送指令如调整上浮速度、姿态等以便顺利完成捕获。通信保障由于无人机在空气中AUV 在水下两者通信面临挑战。常用的通信方式包括水声通信用于水下部分、射频通信用于水上部分以及卫星通信实现长距离、跨区域通信。为确保通信稳定需要采用抗干扰技术、信号增强技术等保证信息准确传输。例如在水声通信中采用扩频通信技术降低噪声干扰提高通信质量。实现无人机对无人水下航行器的捕获需要综合考虑两者的特性通过定位导航、捕获机构操作以及协同通信等关键环节的有效配合确保捕获过程的安全、准确和高效。⛳️ 运行结果 部分代码% rotatable% Given point coordinates, quaternion, and dimensionsx 1; % example value for xy 2; % example value for yz 3; % example value for zqw 1; % example quaternion w-componentqx 0; % example quaternion x-componentqy 0; % example quaternion y-componentqz 0; % example quaternion z-componentr 2; % radius of the circle% Direction vector from the quaterniondirections [2 * (qx .* qz qw .* qy);2 * (qy .* qz - qw .* qx);1 - 2 * (qx.^2 qy.^2)];% Define the angle range for the circletheta linspace(0, 2*pi, 100);% Calculate the circle in the yz-plane (before rotation)yc r * cos(theta);zc r * sin(theta);xc zeros(size(theta)); % Circle is initially in the yz-plane% Combine into a 3xN matrix of points (before rotation)circle_points [xc; yc; zc];% Rotation matrix derived from quaternionR [1 - 2*qy^2 - 2*qz^2, 2*qx*qy - 2*qz*qw, 2*qx*qz 2*qy*qw;2*qx*qy 2*qz*qw, 1 - 2*qx^2 - 2*qz^2, 2*qy*qz - 2*qx*qw;2*qx*qz - 2*qy*qw, 2*qy*qz 2*qx*qw, 1 - 2*qx^2 - 2*qy^2];% Apply the rotation to the circle pointsrotated_circle_points R * circle_points;% Translate the circle to the given point (x, y, z)xc_rotated rotated_circle_points(1, :) x;yc_rotated rotated_circle_points(2, :) y;zc_rotated rotated_circle_points(3, :) z;% Create the 3D plotfigure;hold on;% Plot the rotated circleplot3(xc_rotated, yc_rotated, zc_rotated, b-, LineWidth, 2); % Circle% Plot the direction vectorquiver3(x, y, z, directions(1), directions(2), directions(3), r, LineWidth, 2);% Plot the center pointplot3(x, y, z, ro, MarkerSize, 10, MarkerFaceColor, r);% Axis labels and titlexlabel(X);ylabel(Y);zlabel(Z);title(Rotated Circle Perpendicular to Given Direction);grid on;axis equal;view(3);hold off; 参考文献往期回顾扫扫下方二维码