自主式水下机器人滑模容错自动化控制方法

针对因水下机器人工作环境噪声影响较大、难以提取故障特征点,导致控制精准度较低的问题,该文提出一种滑模容错自动化控制方法。建立机器人五自由度空间方程以及故障执行器的动力学方程,计算机器人每个关键滑模点的不确定性因素变化矢量,推导得到机器人的离散故障状态方程。根据机器人在期望状态下的滑模特性,将故障状态参数代入后,识别定位到故障点,提取机器人线性反馈的控制规律,设定机器人在滑模容错控制函数中的双曲正切函数,计算产生滑模动态的控制输入值,实现自动化控制。实验结果证明,所提方法在第25 s处即发现故障,输出信号幅值稳定在-28 Hz~28 Hz之间,具有良好的自动化控制能力。

面向应用于林业采运输油管道检测的水下机器人的设计

为应用于林业采运输油管道的自主巡检,进行水下林业采运输油管道的定期巡检工作,设计了一款面向应用于林业采运输油管道检测的水下机器人。介绍了水下机器人的机械结构部分、控制部分、管道巡检部分设计。水下机器人使用的是STM32F407ZGT6单片机作为主控MCU,使用Open MV作为视觉电路板。经过实验验证,设计的水下机器人可以完成采运输油管道的巡检工作。

基于 DLBSOM 的水下机器人集群任务分配与路径规划

为保证多自主水下机器人(Multiple Autonomous Underwater Vehicle,MAUV)在多目标冲突条件下执行探测任务,提出一种双层生物自组织映射(Double Layer Bio-inspired Self-Organism Map,DLBSOM)算法完成自适应正向-反向初始任务分配。针对受洋流和单体AUV有限能耗影响的MAUV探测任务容易出现的无效任务分配问题,引入一种带有能量激活函数的任务重分配策略来优化任务。建立任务紧迫性生物启发神经网络(Task Urgency Bio-inspired Neural Network,TUBNN)模型描述受洋流影响的水下环境,引入基于模糊互补判断矩阵的距离和供能强度因子,以说明洋流和任务重分配轨迹距离的相互影响。当AUV进入以目标为中心的预警范围时,通过调整AUV的速度实现对目标的精细探测。结合AUV转弯半径数据和非线性运动学方程,对路径进行平滑处理,使其符合水下机器人的运动学约束。最终通过仿真试验验证该方法的可行性和有效性。

基于AC-BiLSTM的自主水下机器人早期故障诊断研究

针对自主水下机器人(AUV)在航行中产生的早期微小故障及缓变风险,对大量时序数据进行挖掘分析,提出了一种基于混合模型和时间注意力机制的端到端AUV早期故障诊断方法(AC-BiLSTM)。该方法首先通过包含局部特征提取模块的混合模型结构对AUV故障类型与多维监测数据之间的非线性关系进行学习,然后嵌入时间注意力机制提取早期故障的关键时间特征。为了验证算法的有效性,以“潜龙二号”AUV实航数据进行试验,试验分析结果证明该方法在不均衡数据集下识别AUV早期微弱故障的可行性和优越性。

自主水下机器人水下接驳插拔传输与无线感应传输研究现状及对比分析

水下对接传输技术作为自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,简称AUV)水下能源补给及数据传输的重要方式,受到国内外的重点关注,目前采用的水下对接传输方式主要分为接驳插拔传输及无线感应传输。在探究国内外AUV水下对接研究概况的基础上,归纳、总结以上两种传输方式的研究现状,分析对比其在对接传输效率、发展限制因素、对接控制技术等方面的区别。通过分析发现,接驳插拔传输在传输效率及功率方面具备优势,无线感应传输则具有更高的简易性、经济性。此发现为不同作业需求下传输方式的选择提供了基础。通过技术发展限制因素对比得出,在未来技术发展方向上,接驳插拔传输技术需提升系统稳定性、灵活性及费效比,无线感应传输需解决能量损耗、系统鲁棒性及涡旋损耗等问题。对两种传输技术未来发展前景及方向的预测,能够为AUV水下传输的发展提供重要参考。

微型自主水下机器人折叠天线设计

为减少天线部件对自主水下机器人造成的额外航行阻力,解决现有升降、折叠天线机构不适用于微型自主水下机器人的问题,设计一种适用于微型自主水下机器人的折叠天线。通过CFD仿真对比了天线机构升起或折叠状态下微型自主水下机器人的航行阻力,结果表明,折叠天线折叠后可减少不小于34.26%的航行阻力,验证了折叠天线对于微型自主水下机器人减小水下航行阻力的有效性。通过对折叠天线机构的运动学与动力学仿真,可知天线机构升起过程中所需最大驱动力矩为0.51 kg·cm,该数值小于天线机构选用驱动舵机的额定输出扭矩,验证了设计方案的可行性。最后,通过微型自主水下机器人样机湖上试验,验证了折叠天线机构处于升起状态时接收WiFi、无线电和GPS信号的稳定性,天线机构折叠时微型自主水下机器人能够实现水下定向、定深航行功能。

基于DDPG的自主水下机器人角度控制研究

针对自主水下机器人AUV(Autonomous Underwater Vehicle)的水下角度控制问题,提出一种基于深度确定性策略梯度DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的水下控制方法,采用熵正则化的方式改进DDPG算法的训练效果。仿真结果表明,改进后的DDPG算法在水下角度的控制方面相较于未改进的DDPG算法具有更快速、更稳定的控制效果,可以有效的提高AUV的水下角度控制性能,同时也具有较强的鲁棒性。

基于保角变换的自主水下机器人近壁水动力预报

为解决自主水下机器人(AUV)近底水动力干扰的实时预报问题,基于保角变换法对常规势流边界元法进行改进,将海底复杂的边界形状变换为平坦边界,同时解析得到地形诱导的入射势,在简化的边界条件下采用边界元法求解物体表面扰动势,从而计算物体所受水动力。开展水动力数值计算,并将该方法与常规方法进行对比,验证算法的精度和收敛性,得到海底地形对物面压力分布的影响。结果表明,改进算法能避免对无限边界的截断和离散,显著提高计算效率。该方法可进一步用于分析海底地形或障碍对AUV的水动力干扰规律,为近边壁航行AUV的操纵性能优化和控制策略设计提供参考。

状态约束自主水下机器人的自适应有限时间跟踪控制

针对状态约束情况下自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)的跟踪控制问题,提出了一种自适应命令滤波有限时间控制方案。该控制方案在保证系统有限时间收敛的前提下,不仅使用命令滤波器规避了虚拟控制信号高阶导数的使用,解决了计算复杂性问题,而且构建了有限时间误差补偿信号来避免由于使用滤波器而产生的滤波误差对控制性能的影响,同时利用径向基函数神经网络逼近技术处理系统中的未知非线性动态。最后,证明了所提出的控制器可以保证位置跟踪误差在有限时间内收敛到期望邻域内,同时不超过预先定义的状态约束。通过仿真实验验证了所提控制方案的合理性与可行性。

基于推力分配的自主水下机器人推进器容错控制研究

针对研发的“探海I型”自主水下机器人在复杂环境下推进器易出现故障的问题,提出一种基于推力分配的自主水下机器人推进器容错控制方法。首先,建立大地坐标系与运动坐标系描述空间六自由度自主水下机器人的动力学模型,并在此基础上设计反步滑模运动跟踪控制器,结合Lyapunov稳定性判据证明该系统的渐近稳定性;然后,根据不同故障类型和故障程度重构推力分配模型,对故障推进器损失的效率进行补偿。仿真结果表明,该方法能使AUV的实际运动轨迹趋于期望轨迹运行,高效地实现了AUV的精准运动跟踪,当推进器出现故障时可在短时间内补偿AUV故障造成的推力损失,使AUV回到期望路径上继续进行水下作业任务。

基于模型预测控制的自主水下机器人回收控制算法

针对自主水下机器人在水面回收控制中遇到的系统强耦合、多约束问题,提出一种基于模型预测控制的对接回收控制算法。通过对自主水下机器人动力学方程进行解耦,给出了水平面运动的动力学模型;对运动过程中的可见性约束和系统的输入约束进行公式化表述,使用模型预测控制框架进行带约束的最优化问题滚动求解,给出最优的系统控制输入。使用REMUS水下机器人的参数进行了MATLAB仿真,并根据对回坞导引控制性能的影响给出了最佳的预测时域,研究结果表明,该方法能够保证回坞过程中的可见性约束,回坞过程收敛性强、精度高,能够快速高效地完成自主水下机器人的水面回收。

基于单双目切换的自主式水下机器人视觉定位方法

为了解决以双目视觉为主导的自主式水下机器人(AUV)对接回收过程中出现的单一摄像机遭受遮挡或因水下环境特殊而发生故障的问题,提出一种基于单双目切换的AUV视觉定位方法。该方法通过自适应阈值法区分图像中的光源与背景,通过中心加权质心检测法提取光源中心,并以光源中心点数量为判定条件选取单目或双目视觉定位,添加水体折射参数提高定位精度。试验结果显示,采用该方法的定位耗时相比以往减少约70%,定位结果输出稳定,对接精度在允许范围内。该方法在AUV回收对接过程中通过牺牲部分定位精度来提高对接的实时性和鲁棒性,保障AUV成功对接回收。

我国自主/遥控水下机器人研究现状

随着科学技术的不断进步,我国在水下机器人领域取得长久、持续的发展,各种类型的水下机器人日益增加。其中,自主/遥控水下机器人(ARV)作为水下机器人发展过程中的一种新型混合式水下机器人应运而生,其融合了自主水下机器人(AUV)和遥控水下机器人(ROV)的功能,既可以携带通信电缆,又可以自带能源,具有自主与遥控相结合的多种作业模式的特点,在最近几十年被广泛研究并取得了优异的成绩和重大的进展。重点介绍了我国自主/遥控水下机器人的研究现状和应用案例。

深海自主水下机器人发展及其在资源调查中的应用

自20世纪90年代以来,深海自主水下机器人技术得到了长足的发展,在深海资源调查、海洋科学研究以及海洋工程等领域得到了广泛的应用。我国的深海自主水下机器人研究与大洋矿产资源调查是同步发展的。本文简要介绍了30年来我国深海自主水下机器人的发展现状,以具有代表性的"潜龙"系列自主水下机器人研发过程为例给出了面对的技术挑战,以及在大洋矿产资源调查中的应用情况和取得的部分成果。最后,对未来深海调查装备的发展提出了若干设想和建议。

基于零空间行为法的自主水下机器人避障策略

针对自主水下机器人(AUV)在复杂海底环境驶向目标点的过程中可能遇到动静态障碍物的问题,设计了基于零空间行为(NSB)法的避障策略.首先将AUV驶向目标点的整体任务分解成不同的子任务,并把避障子任务设为最高优先级任务;对于多任务控制目标,将由低优先级任务向量向高优先级任务向量的零空间进行投影得到的综合任务向量作为最终输出函数;在完成高优先级任务的同时,部分或全部完成低优先级任务,以避免各任务目标的相互冲突.随后根据不同子任务的优先级设计相应的任务函数,研究了针对静态和动态障碍物的避障策略;推导并建立了AUV运动的综合输出函数,以确保其在驶向目标点的过程中对不同类型障碍物进行有效规避.模拟计算结果证明该方法是有效的和可行的,在复杂障碍物环境中能够达到预期的避障效果.

无人水面艇自主部署自主水下机器人平台技术综述

自主水下机器人(AUV)和无人水面艇(USV)作为组建海底空间站和观测网的重要工具,在近30年间,其相关技术蓬勃发展,逐步由单体控制向多海洋平台协同协作方向发展,其中利用USV自主布放回收AUV成为新的研究热点。综述了基于USV对AUV进行动态部署平台的最新进展;基于系统学观点从拖曳稳定性、拖曳动对接准确性和拖曳对接快速性3个方向来阐述USV部署AUV平台关键技术的研究和应用现状,总结了提高部署平台拖曳稳定性的措施,并对USV自主部署AUV平台的研究方向和研究重点进行了展望。

自主/遥控水下机器人研究现状

在过去的二十年中,水下机器人技术得到了快速发展,各种新型的水下机器人不断涌现。本文介绍了一种新型混合式水下机器人——自主/遥控水下机器人(ARV),ARV结合了自主水下机器人(AUV)和遥控水下机器人(ROV)的特点,自带能源并携带光纤微缆,具有多种工作模式,可实现大范围的精确调查和局部区域的定点作业,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。

基于神经网络的自主水下机器人动态反馈控制

针对自主水下机器人数学模型的强非线性及所受海流干扰无法确定等特点,设计了基于神经网络补偿器的动态反馈控制算法。通过对自主水下机器人系统数学模型研究,将系统分解为近似线性部分与非线性不确定部分。通过动态反馈控制实现对分解出的近似线性部分进行初步控制,利用神经网络所具有的自适应控制实现对不确定模型与干扰项进行补偿控制,提高自主水下机器人运动控制的鲁棒性。通过Lyapunov稳定判据证明了此控制算法的收敛性,通过Matlab数字仿真平台验证了此算法的抗干扰能力,在自主水下机器人半物理仿真平台上分别采用所提出的控制算法与PID控制算法对自主水下机器人系统定深运动进行了控制。研究结果表明所提出的算法具有更好的动态性能与强鲁棒性。

多自主式水下机器人的路径规划和控制技术研究综述

自主式水下机器人(AUV)是海洋资源勘探和开发的重要工具,在民用和军用领域都发挥着重要作用。随着AUV技术的逐步成熟,通过构建多自主式水下机器人(MAUV)系统,令多个AUV协作完成水下作业任务已成为当前的发展趋势。MAUV系统对提高水下机器人的智能化水平及发展海洋化装备具有重要的理论研究意义和实用价值。介绍目前MAUV系统的应用现状和科研进展,并对MAUV协同路径规划和集群协同控制技术等研究热点进行系统化梳理,着重分析人工智能优化和编队协同的关键技术。最后,对MAUV系统未来的发展方向进行展望。

便携式自主水下机器人动力学建模方法研究

针对50 kg级便携式自主水下机器人(AUV)的精确控制和研究,介绍了一种基于计算流体力学(CFD)和非线性最优化辨识的动力学建模方法,着重推导了便携式AUV动力学模型,并使用计算流体力学方法代替水池实验获取辨识所需数据和通过非线性最优化方法获得合适的模型结构和模型参数。最终建立了便携式AUV数学模型,并通过对仿真数据与实验数据的对比,证明了该模型及方法的有效性。