腹部作业型水下机器人控制系统研制

[目的]针对无人水下机器人(UUV)的回收任务要求,研制开发一台新式腹部作业型水下遥控机器人(ROV)。腹部作业型ROV不同于一般依赖机械手作业的传统ROV,其通过腹部作业机构完成与UUV的水下对接及回收。[方法]介绍腹部作业型ROV的系统组成及原理,提出一种以一体化工业加固计算机为水面监控单元,PC104嵌入式工业控制计算机为水下主控单元,各驱动板为驱动单元的控制系统架构。同时建立腹部作业型ROV的动力学模型,并设计水平面定向控制的H∞鲁棒控制器。[结果]单项试验、系统联调及水池试验表明,腹部作业型ROV控制系统具有良好的实时性和可靠性,能够满足UUV回收任务的要求。[结论]该架构和算法对于其他移动机器人、无人机、仿生机器人的控制系统开发均具有参考意义。

深耕水下机器人,助推数字海洋经济向“新”发展

舟山遨拓正进一步利用大数据、5G等技术,结合系统ROV水下检测技术、空间感知技术、数据采集分析技术和呈现技术,形成水下工程检测智能化分析服务平台水下机器人(ROV),也称无人遥控机器人,是一种作业于水下的极限作业机器人,因其可在高度危险环境、被污染环境以及零可见度等复杂水域代替人工进行长时间作业,而成为海洋开发的重要智能工具,水下机器人产业集群的发展也成为数字海洋产业向“新”发力的重要抓手。

作业型遥控水下运载器的多变量backstepping鲁棒控制

针对作业型遥控水下运载器(ROV)存在复杂外干扰、参数不确定性以及强非线性耦合的特性,提出了作业型ROV的多变量backstepping控制方法.使用Lyapunov稳定性分析方法,证明了当存在系统参数不确定性和未知常值外干扰的情况时,系统的局部渐近稳定性,以及跟踪误差的局部渐近收敛性.针对作业型ROV在动力定位时的特点,得到了系统动力定位时的四自由度简化模型.仿真结果表明,所提出的多变量backstepping鲁棒控制器具有比常规PID控制器更好的控制品质和鲁捧性能.

一种先进的轻型水下机器人——金鱼Ⅲ号

本文叙及一种新的轻型水下机器人(亦称无人遥控潜水器或ROV)——金鱼Ⅱ号。概要地描述了它的主要技术特点,系统总体结构,简要工作原理,及其适用范围。文中以在丰满电站进行实际作业为例,说明了该型水下机器人的应用前景。

“北极ARV”遥控水下机器人

登上雪龙号参与第三次北极科考的一名神秘“队员”——“北极ARV”，是中国自主研发的首个自主与遥控混合作业模式水下机器人。由于身穿可产生浮力的木质“外衣”，“北极ARV”可以在北极冰下100米以内的水域悬停，

水下对接遥控机器人水动力特性研究

在交会对接技术中,水动力特性对ROV(遥控机器人)作业的安全性与稳定性非常重要,因此,需要对ROV不同航行模式与机械臂作业模式下的水动力特性进行仿真计算。首先基于ROV的结构与运动模式分析确定ROV的计算工况,主要包括直航、横移、升沉运动下的工况,根据ROV不同工况下的模型,确定流域与边界条件并合理划分网格;流场仿真计算模型主要采用了标准k-ε模型、标准壁面函数、simple算法来求解压力、速度耦合方程组,离散的代数方程用green-gauss cell based法进行求解,对于流项中的压力均采用standard方式相差值,离散动量、湍动能、湍动耗散率均可以采用二阶迎风格式来进行计算。计算收敛,得到rov不同航行模式下胡水动力系数,为rov的具体设计、部件选型与运动控制提供数据支撑。

水下作业型ROV定深控制系统的设计

根据水下作业型机器人(remotely operated vehicle,ROV)作业任务需要,研制了自动定深控制系统及其控制方法。设计的ROV定深控制系统主要由深度传感器及检测系统、推进器控制分配器、姿态检测系统和中心处理器组成。建立了水下作业型ROV的运动学数学模型,并进行了单自由度解耦。根据ROV控制系统特点设计了模糊比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制方法。通过仿真实验和实际试验验证,所研制的控制系统性能可靠,可实现ROV的深度自动控制。

作业型无人遥控潜水器深海应用与关键技术

深海作业无人遥控潜水器(ROV)是水下无人作业技术的典型代表。随着信息技术的进步,现代作业型ROV越来越成为具有智能和探测作业综合能力的水下工程支持装备,不仅是水下精细调查探测平台、水下复杂精细作业平台,而且将成为大型水下工程综合指挥平台的一部分。随着其总体技术和支撑技术的日趋成熟,未来的技术发展重点也将向以信息技术和特种作业技术为代表的协同技术转移,以适应其自身角色的转变。

水下机器人的发展现状

介绍了国内外典型水下机器人的性能特点 ,阐述了国内外水下机器人发展的历史及现状 ,总结了水下机器人发展中存在的一些关键问题 。

我国实现缆控式与自治式水下机器人深海交会拍摄

7月26日，缆控式遥控无人潜水器“发现”号与自治式水下机器人“探索”号完成协同作业，被母船吊出水面。“发现”号与“探索”号在南海北部实现深海交会拍摄，这是我国首次实现两类水下机器人交会拍摄。

水下机器人都能做什么

水下机器人也称无人遥控潜水器,是一种工作于水下的极限作业机器人.水下环境恶劣危险,人的潜水深度有限,所以水下机器人已成为开发海洋的重要工具.水下机器人可在高度危险环境、被污染环境以及零可见度的水域代替人工在水下长时间作业,水下机器人上一般配备声呐系统、摄像机、照明灯和机械臂等装置,能提供实时视频、声呐图像,机械臂能抓起重物,水下机器人在石油开发、海洋水文数据采集、海事执法取证、科学研究、海洋牧场、河湖监测等领域得到广泛应用.

排水沟机器人

清理排水沟是件危险而麻烦的工作，这款机器人就是为代替人类承受这种危险而设计的，它采用履带传动形式前进后退，用前端的螺旋推进器和硬毛刷将排水沟内的树叶、泥土等脏物打碎，5分钟内能就把9米长的排水沟内所有脏东西扫光，而每次充满电后机器人可连续清理61米长的排水沟。它搭载了一个可替换的四叶钻头，装备耐久的锂电池提供动力。遥控操纵支持最多50英尺远的距离，还能够胜任8英尺深的水下作业。

两款深海机器人青岛面世

近日，两款用于深海作业的水下机器人亮相青岛国家高新技术产业开发区，包括遥控水下机器人和自治水下机器人。其中，遥控水下机器人是国内自行研发和制造、具有自主知识产权的潜水器，可潜入500m以下深海，开展水下搜索、监测、打捞救助等作业。

作业型水下机器人纵、横倾姿态自适应区域控制方法

本文主要研究作业型自主式水下机器人(AUV)的纵、横倾姿态自适应区域控制问题.在实际作业中,机械手作业干扰和环境不确定性等因素将影响作业过程的艇体姿态控制,进而影响运动、作业的精度.针对此姿态稳定性控制问题,提出一种基于RBF(径向基函数)神经网络的水下机器人姿态自适应区域控制方法.针对系统模型的不确定因素,采用RBF神经网络对其进行在线估计,引入滑模控制项对估计误差进行在线补偿;针对RBF神经网络控制参数的取值问题,设计网络权值、径向基中心与方差的在线调整律,对控制参数进行自适应学习,以适应机器人艇体的不同姿态变化;针对艇体姿态的快速稳定收敛需求,在区域控制器中加入PI(比例-积分)环节,缩短姿态调节时间、降低稳态误差.基于李亚普诺夫稳定性分析,从理论上证明区域控制误差一致渐近稳定.最后,通过作业型水下机器人样机的纵、横倾姿态控制实验,验证了本文方法的有效性.

韩超 深海之下 深海之外

海平面以下300米,是ROV(Remotely Operated Vehicle,被称为无人遥控水下机器人)海底作业的主场。它们的操控者被称为ROV领航员。今年是韩超进入中国海洋石油集团有限公司(以下简称中海油)的第17个年头。从2007年到2024年,这方舞台给了他足够大的空间去演绎属于自己的逐梦故事。曾经,他的逐梦之旅在深海之下,而如今,他的梦想又在深海之外。

基于NDO的ROV滤波反步轨迹跟踪控制

针对作业型遥控水下机器人(ROV)在轨迹跟踪过程中存在模型非线性、强耦合、模型参数不确定和外界干扰不确定等问题,提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)的滤波自适应反步控制策略。使用NDO观测模型的不确定性和外界干扰,通过指令滤波器避免了直接对虚拟控制量解析求导的过程,利用自适应律补偿观测器观测残量。通过Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差系统的渐进稳定。仿真实验表明,设计的控制器能够实现精确的轨迹跟踪,具有较好的鲁棒特性。

水下作业机械臂

自2010年国家大力发展海洋资源探索以来,国内起了一场研发制造新一代水下机器人的热潮,经过多年高速发展,水下机器人的市场规模已突破50亿美元大关。作为机器人的执行构件,水下机械臂是遥控潜水器(ROV)不可或缺的部分。由于ROV的工作环境恶劣,其对机械臂的稳定性、高效性提出了较为严苛的要求。目前市面上普遍采用计算机键鼠进行操控,该方法不直观,操作效率低。我们设计了一种新型的人机交互方式,以求用更高的效率,操控机械臂稳定地工作。