软体机械臂水下自适应鲁棒视觉伺服

水下仿生软体机器人在水底环境勘测,水下生物观测等方面具有极高的应用价值.为进一步提升仿章鱼臂软体机器人在特殊水下环境中控制效果,提出一种自适应鲁棒视觉伺服控制方法,实现其在干扰无标定环境中的高精度镇定控制.基于水底动力学模型,设计保证动力学稳定的控制器;针对柔性材料离线标定过程繁琐、成本高,提出材料参数自适应估计算法;针对水下特殊工作条件,设计自适应鲁棒视觉伺服控制器,实现折射效应的在线补偿,并通过自适应未知环境干扰上界,避免先验环境信息的求解.所提算法在软体机器人样机中验证其镇定控制性能,为仿生软体机器人的实际应用提供理论基础.

基于视觉传感器的小型多AUV系统队形排列

针对海底体积较小(或彩色)目标物体的搜索,基于视觉传感器的多AUV系统成为一个研究热点.为构建一个给定队形(平面金字塔队形),将系统中的同构小型AUV单元有序地集合在一起,基于视觉传感器得到的相对位置及罗盘得到的全局方位,提出一种基于局部位置的队形控制方法.该控制算法包含两部分:1)采取邻居互查机制以区分AUV身份ID;2)提出复杂度为O(n log n)的避碰策略,优化平面金字塔队形的位置与姿态,并为每个AUV规划无交叉直线轨迹.在Blender搭建的无障碍深海仿真环境中,通过4~7个具有ROV结构的同构AUV(CISCREA)重复构建平面金字塔队形,对所提出方法的性能进行测试.仿真结果表明,所提算法具有较好的可行性与稳定性.