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自主/遥控水下机器人研究现状 -读后总结

本文介绍了混合式水下机器人(ARV)的研究现状。ARV结合了自主水下机器人(AUV)和遥控水下机器人(ROV)的优点,具备自动、遥控、半自动操作模式。文中列举了国际上具有代表性的ARV研究成果,如美国的Nereus HROV“海神”号、日本的MR-X、法国的HROV Ariane“阿丽亚娜”号,以及中国科学院沈阳自动化研究所研发的“北极”ARV。

         水下机器人(UUV,Unmanned Underwater Vehicle),也称为无人潜水器,按特点分为两类:遥控水下机器人(ROV,Remotely  Operated Vehicle)和自主水下机器人(AUV,Autonomous Underwater Vehicle),前者通常依靠电缆提供动力,能够实现作业级功能,后者通常自己携带能源,大多用来大范围勘测。自主/遥控水下机器人(ARV,Autonomous & Remotely Operated Vehicle)是近十几年来发展起来的一种新型混合式水下机器人,自身携带电源以及光缆,可以实现自动、遥控、半自动等模式,用来进行区域搜索、定点观测以及水下轻作业。目前国际上ARV研究具有代表性的为是美国伍兹霍尔海洋研究所(WHOI)研制的Nereus HROV “海神”号。此外,美国、英国、日本、法国等国也致力于混合式水下机器人的研究开发工作,并有相应的样机研制成功。美国 Oceaneering 公司联合 Boeing 和 Fugro公司从 2001 年起共同开发了混合式水下机器人Taser,日本海洋科学与技术中心(JAMSTEC)开发的 MR-X,法国海洋研究所 IFREMER 研制成功混合式水下机器人(HROV Ariane)“阿丽亚娜”号。国内中科院沈阳自动化所(SIA)、中国船舶科学研究中心等单位取得了较大的进展。中科院沈阳自动化所后研制成功”北极“ARV。

      总结:本文章重点介绍自主/遥控水下机器人的国内外研究现状及成功应用的案例。

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内容概要:本文系统阐述了利用蒙特卡洛方法生成风能与太阳能出力的随机场景,并通过场景削减与聚类算法提取典型场景的技术流程,旨在有效降低新能源出力不确定性对电力系统优化调度的影响。文中详细介绍了概率分布建模、风光出力场景的随机模拟、冗余场景的削减以及基于欧式距离的聚类分析等关键步骤,并提供了完整的Matlab和Python代码实现,便于用户复现与应用。该方法最终输出若干代表性典型场景,可广泛应用于微电网规划、储能系统配置、电力市场出清及综合能源系统优化调度等研究领域。; 适合人群:具备电力系统、可再生能源或优化调度背景,熟悉Matlab/Python编程语言,从事相关领域科研工作的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决风光发电出力的强随机性与间歇性问题,为含高比例新能源的电力系统提供可靠的输入边界条件;②掌握蒙特卡洛模拟与场景削减聚类的完整技术链条,提升在不确定性建模方面的研究能力;③将典型场景应用于微电网能量管理、储能优化配置、电力系统随机规划与鲁棒调度等实际工程项目与学术研究中。; 阅读建议:建议结合所提供的代码逐模块运行与调试,深入理解场景生成的概率模型设定、削减算法的阈值选择及聚类过程中的相似性度量方法,重点关注算法参数对最终典型场景数量与代表性的影晌,并可进一步拓展至负荷、电价等其他不确定性因素的场景建模应用。
该数据集生成基于气象再分析数据驱动的网格化每日水文时间序列,作为全球洪水预警系统(GloFAS)的核心产品。该数据通过使用ERA5气象再分析数据强制开源LISFLOOD水文模型生成,数据插值至GloFAS分辨率并以24小时时间步长输出。两种不同的ERA5强迫数据导致产生两类水文数据:中间型采用ERA5实时数据(ERA5T)每日更新,综合型使用综合ERA5再分析数据每月更新。 所有GloFAS和EFAS数据集隶属于哥白尼应急管理服务(CEMS)的洪水预报操作体系,由欧盟委员会联合研究中心负责管理、技术实施和发展。这些水文数据集不仅支持洪水监测和预警,还为应急响应、风险管理及气候影响评估提供科学依据。ERA5T数据因其快速获取的优势,使系统具备近实时的洪水监测能力,而综合型数据则通过更高质量的再分析资料确保长期水文模拟的准确性与一致性。 在数据处理过程中,LISFLOOD模型结合地形、土地利用和水系分布等地理信息,提升水文过程的模拟精度。随着数据更新频率的提高与模型不断优化,GloFAS在全球范围内的洪水预警能力逐步增强,能够覆盖偏远地区及缺乏实测数据的流域,为国际灾害防控提供关键支持。 数据名称:高精度中国逐日径流量数据 数据格式:TIF/Excel 空间分布:0.05° 空间范围:全国 时间范围:1979-2024 时间尺度:逐日 所含变量:河流径流量栅格 变量单位:立方米/秒
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