蜿蜒步态下的蛇形机器人路径跟踪控制研究

在面向灾区救援等针对蛇形机器人蜿蜒运动的直线路径跟踪效果差的问题,本项目提出基于滑模控制理论的方向控制器,有效收敛了蛇形机器人在稳态时的运动误差。针对蛇形机器人头部晃动影响头部传感器获取有效数据的难题,创新地提出基于补偿函数的头部控制方法,使得蛇头的运动方向与蛇身整体的运动方向一致,保证了蛇头相机拍摄的可读性和传感器测量的准确性,便于机器人准确地感知环境,确保在转弯时机器人整体呈蛇形曲线。

基于IB-LBM与人工势场方法的2D机器蛇水中动态避障算法

为了研究多冗余度、多自由度的机器蛇水下环境适应能力,针对机器蛇水下动态环境中避障控制以及路径规划的问题,提出了基于人工势场与IB-LBM(Immersed Boundary Method-Lattice Boltzmann Method)相结合的2D机器蛇水中动态避障算法。算法首先根据实际水流情况,采用LBM方法构建带有障碍的2D水下流场模型,并结合现有的蛇形曲线运动模型,引入IB方法搭建出2D机器蛇水中流固耦合模型,然后对水下运动的障碍和机器蛇加入人工势场法引力与斥力的作用,通过改变障碍影响距离、机器蛇尾部摆动振幅、机器蛇尾部摆动频率、障碍点斥力系数、目标点引力系数、水流雷诺数、动态障碍运动速度等重要参数,研究机器蛇对水中动态障碍的避障能力和避障效率。利用MATLAB多次仿真求取机器蛇水中动态避障的最优解。仿真结果表明,当各项参数适当时,该动态避障算法能够使机器蛇有效避开水下环境中动态障碍而到达目标点,为未来实现机器蛇水下监测创造了条件,有重要的理论和实验意义。

尾部带有推进器的水下蛇形机器人的高效运动模式

目前水下机器人已经在海洋开发中的探查、监控、搜救和维护等领域广泛应用。而水下蛇形机器人作为多关节、高灵活性的水下机器人,在运动效率、功能执行、环境适应、自主学习等方面相比传统水下机器人更具优势。本文针对一类尾部带有推进器的水下蛇形机器人的运动效率问题,提出了一种结合蜿蜒运动和推进器推进的高效运动模式。首先建立水下蛇形机器人动力学模型。然后通过运输经济度量法来评价蛇形机器人的运动效率,基于此评价方法采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对3个蜿蜒步态参数(关节运动的幅值、关节运动的频率、关节之间的相位角偏差)和推进器推力共4个运动参数进行仿真优化。优化结果表明,在3种运动模式中:在低速段采用蜿蜒模式效率最高;在中速段,采用蜿蜒运动与推进器推进相结合的混合运动模式效率最优,该情况下不仅能够达到蜿蜒模式难以达到的速度,而且整体的运动效率高于推进器模式;在高速段,仅由推进器提供动力具有最高的运动效率和最大前向运动速度。最后,通过水池实验,验证了所提出的运动模式的有效性,该模式可以最大程度地发挥带有推进器的水下蛇形机器人的运动能力,提高机器人的运动效率,并延长其电池续航时间。