一种智能水下机器人进行大范围海洋环境监测的方案与实验

采用智能水下机器人进行海洋环境的立体监测具有监测范围广,自主性强的特点。本文在探讨世界各国采用智能水下机器人进行海洋环境监测的情况的基础上,介绍了自主研发的智能水下机器人海洋大范围环境数据的自主采集系统,其主要优点是:相对于其他机器人,可实现"大范围"海洋环境数据的采集;相对于固定式浮标,可实现海洋环境数据的"自主"采集。并给出了自主采集流程和软件分层递阶体系结构。在真实海域中,采用智能水下机器人,进行了国内首次大范围环境数据采集实航实验。实验结果表明采用智能水下机器人进行海洋环境的立体监测是切实可行的。

智能水下机器人声视觉跟踪系统研究

提出了一个新的水下声视觉图像预处理、分割和目标跟踪的处理系统框架。采用该系统框架，设计了一个基于前视声纳的智能水下机器人（AUV）声视觉目标探测跟踪系统，并描述了该系统的软、硬件体系结构。针对水下声视觉图像特点，分析了声纳图像的预处理方法，探讨了图像中特征信息的选取，构造了基于不变矩的仿射变换不变量，提出了基于组合特征的粒子权重分配方法，阐述了改进后的高斯粒子滤波（GPF）跟踪实现过程。海上实验验证了所提方法的有效性，证明所构建的探测跟踪系统具有较高的准确性和鲁棒性。

基于VxWorks的水下机器人嵌入式导航系统的研究

构建了基于VxWorks嵌入式操作系统的智能水下机器人组合导航系统,详细阐述了水下机器人导航系统软、硬件体系结构.硬件采用基于PC104总线的多板卡嵌入式系统,导航系统核心处理器采用Intel公司的PIIX-4芯片处理器以及VxWorks实时嵌入式操作系统.文中还详细阐述了导航系统软件信息流程、数据处理及基于强跟踪卡尔曼滤波的船位推算算法.最后通过自主目标搜索、长距离航行试验等海试验证了该导航系统的可行性与可靠性.

水下机器人发展趋势

随着人类海洋开发的步伐不断加快,水下机器人技术作为人类探索海洋最重要的手段得到了空前的重视和发展。作者对水下机器人进行了定义与分类,介绍了近年来国内外水下机器人的发展现状与发展趋势,重点针对智能水下机器人的主要关键技术及未来发展方向进行了分析。

基于FRPN的水下机器人故障诊断

根据水下机器人系统故障特征的提取具有模糊性和并发性的特点,提出了一种新的基于模糊产生式规则推理的Petri网模型-模糊推理Petri网(Fuzzy Reasoning Petri Net,FRPN),给出了有效的推理算法,并以极大代数矩阵算子进行了形式化表示。利用该模型为水下机器人故障系统进行建模,并分析得到系统中各部件故障发生的概率用以指导水下机器人维修中的故障排除。实验表明该模型具有直观、表达能力强和易于推理的优点。

速度矢量坐标系下水下机器人动态避障方法

针对水下机器人能力有限问题设计了一种适应水下机器人能力的动态避障方法.以水下机器人对运动障碍物的相对速度信息建立速度矢量坐标系,在坐标系内,根据水下机器人速度矢量和障碍物速度矢量的相互关系以及水下机器人的能力,确定理论上能够避开障碍物的期望速度解集,然后按照满足碰撞时间条件的最小转艏避障原则求解水下机器人最优期望速度的大小和方向,使水下机器人能够以相对小的代价安全避开动态障碍物.仿真研究验证了此规划方法对躲避动态障碍物的有效性,该研究大幅度提高了水下机器人的智能水平.

广义S面的水下机器人控制器设计

为了改善水下机器人的控制效果,进行控制器设计研究。设计一个板极模型控制器,并且对Sigmoid型S面控制器和板极模型控制器进行对比研究。在此基础上,提出广义S面控制器。该控制器体现了模糊控制的思想,具有PD控制的简单结构;与模糊控制相比,不仅细化了模糊规则,而且降低了参数调整的复杂度,减少了计算量。将两种方法应用于水下机器人仿真研究和海上实验。仿真及实验结果的分析表明,在同样参数设置情况下,选择收敛性较好的S型非线性函数代替Sigmoid型S面控制器中的Sigmoid函数生成的广义S面控制器具有更好的控制效果。

基于混合学习算法的水下机器人神经网络辨识

借鉴Elman和Jordan神经网络的特点,构造了一种新的动态神经网络.该网络能对隐含层的历史进行状态记忆,实时调整过去的信号对现在值的影响,并且增加了输出层节点的反馈以增强神经网络的信号处理能力.将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP)的混合学习算法用于神经网络权值的修改,既可提高收敛速度又能避免陷于局部极小值.最后,将改进的神经网络应用于水下机器人动力学模型辨识,仿真结果表明,基于混合学习算法的神经网络提高了学习的收敛速度和辨识精度.

潜艇PMM实验的CFD仿真技术研究

操纵性是现代潜艇最重要的总体性能之一。为预报潜艇的操纵性能,需求得所有的水动力导数。借助CFD技术和动网格技术数值模拟小振幅平面运动机构试验,求解了SUBOFF主艇体的水动力导数,并与混合分布法计算的附加质量项作了比较,二者符合良好,从而验证了方法的有效性。流场的求解基于RANS方程和RNGk-ε湍流模型,动网格的处理采用Hrvoje Jasak和Zeljko Tukovic的方法,压力和速度的耦合采用PIMPLE方法解耦。流场的控制方程采用有限体积法离散且分离式求解,网格运动的控制方程采用有限元方法离散,网格的分裂采用体和面同时分裂法。

基于雷达图像的水面无人艇目标检测技术

针对水面无人艇雷达目标探测问题,进行了嵌入式雷达图像采集处理系统的研究.提出了嵌入式雷达图像采集处理系统的体系结构.在提取目标位置信息的基础上,选择目标的位置、面积、不变矩特征,完成目标在雷达图像序列中的匹配,实现目标跟踪.针对雷达图像序列中偶有目标丢失的问题,利用卡尔曼滤波预测目标位置信息,帮助建立完整的目标链.最后通过海试验证了所设计的嵌入式雷达图像采集处理系统的可行性,试验表明所提出的图像处理算法、目标的特征匹配和卡尔曼滤波预测算法可以有效的完成目标的检测和跟踪.

基于特征融合的水下目标识别方法

针对传统Hu氏不变矩易受摄像头径向畸变影响造成水下目标识别率低的问题,提出一种基于改进的Hu氏不变矩提取形状特征的方法,该方法依据摄像头的径向畸变模型重新恢复目标像素坐标与其灰度值的映射关系,构造出新的具有平移、缩放和旋转不变形的形状特征向量.同时为消除形状特征向量信息间的冗余问题,根据相关向量线性组合不改变向量自身性质的特点,提出一种基于相似度量准则进行对形状特征向量降维处理的方法.最后针对直接组合向量使得各特征权重一致而造成的识别率低的问题,给出了一种线性加权求和进行形状特征和纹理特征融合的方法.水下目标识别实验结果表明,该识别方法能够克服水下图像失真、信息冗余等不利因素,有效提高水下目标识别准确率.

欠驱动AUV的运动控制技术综述

欠驱动水下机器人由于在减轻系统质量、节约成本和能耗以及提高系统可靠性等方面的优点日益成为研究的热点。尤其是在水下机器人在海洋能源开发中发挥着不可或缺作用的今天,利用少于位形空间维数的控制输入控制欠驱动系统的运动具有非常重要的现实意义。结合水下机器人自身的运动特性,归纳了欠驱动AUV的控制特性,包括本质非线性、欠驱动特性、可控性、约束特性、平衡点特性等。综述了目前欠驱动AUV运动控制技术的主要研究成果,主要包括镇定控制和跟踪控制,并对今后欠驱动AUV的理论与应用发展方向进行了展望。

动态事件触发机制下的无人艇无模型控制

针对复杂海洋环境下无人艇的轨迹跟踪控制问题,本文结合滑模变结构控制与自适应控制,设计了无模型控制器,基于此提出了动态事件触发机制,利用Lyapunov稳定性判据证明了闭环系统一致最终有界,且不存在Zeno现象。仿真试验结果表明:在模型参数未知情况下,所提控制器具有良好的控制性能,可有效降低执行机构和能源消耗,为无人艇轨迹控制的实际应用提供了有效基础。

潜水器导航技术研究现状与展望

作为一般工作在复杂海洋环境下的潜水器能否成功完成指定的工作任务与使命,导航技术是其关键技术之一。本文系统地介绍了潜水器上常用的导航方法及国内外发展概况,并深入分析各种导航方法的优缺点,给出潜水器导航应用实例,并对潜水器导航技术发展趋势进行了展望。

基于滑移网格技术的船桨相互干扰研究

船体和螺旋桨的相互干扰是非定常的,采用力场模拟和混合面模拟等方法,虽然能解决一些实际问题,但是在模拟实际流场的非定常性上则显得不够精确.为了研究船桨相互干扰的非定常水动力性能,基于滑移网格技术,使用CFD前处理软件ICEM CFD划分流场网格,采用DES湍流模型,实现了船体、螺旋桨、完整船桨组合这3种模型的水动力性能研究.预报值和试验值的比较显示,这3种模型的预报结果都和试验值吻合良好.同时,计算结果揭示了船体和螺旋桨的这种相互干扰,对湍流边界层影响不大,但是对船体表面和螺旋桨桨叶的静压力分布影响很大.

水下退化图像处理方法

针对水下图像退化现象严重、有效信息提取困难等问题,提出了水下退化图像处理方法.该方法通过分析水下图像退化过程,提出了基于大气湍流模型获取水下图像退化函数的方法,并利用频域滤波完成了退化图像的复原工作;进而将人工鱼群优化算法与图像二维Abutaleb熵信息相结合,利用一种二维最大熵阈值分割算法进行图像有意义区域分割.由于人工鱼群算法不需要了解问题的特殊信息,只进行问题优劣比较,使得该算法自适应性和收敛速度得到大幅提升.水池实验结果表明:该方法明显改善水下退化图像模糊度高、对比度低的问题,具有较优的分割效果,处理过程时间较短,具有一定的实用性.

仿胸鳍推进系统的水动力实验研究

为了研究仿生力学在非定常流动中的应用,针对刚性胸鳍建立了二自由度运动模型,设计了实现二自由度运动模式的仿胸鳍操纵系统的实验装置.胸鳍推进系统主体由两个伺服电机控制系统组成,能够产生限定范围内的各种预定的摇翼运动和前后拍翼运动的组合.研究耦合运动的相位差、摆动频率、滚转幅值、拍动幅值、滚转偏角、拍翼偏角等参数对胸鳍水动力性能的影响,得到各水动力系数在一个周期内随时间的变化趋势.实验结果为研发高机动仿生水下机器人奠定了技术基础.

混合仿人智能图式的无人艇自主驾控系统设计

针对高度动态、不可预测的海洋环境,开展了无人艇智能运动控制系统的设计研究.首先本文利用认知学科的"图式"概念来分析人体运动控制系统的结构,提出一种混合式分层递阶结构,把人类的先验知识、专家经验融入到该结构中,并在实践中不断学习和完善,则形成了一种混合仿人智能图式;然后根据该图式的思想,设计了自主驾控系统的体系结构,并编制成简单实用、逻辑性强、能实时运行的控制流程;最后进行了无人艇的航线跟踪和安全自主航行的半实物仿真试验,仿真结果表明该无人艇可以安全的避开其他船舶并尽量跟踪航线.

基于特征匹配的水下目标检测与识别

针对水下特殊环境的目标检测与识别,提出一种基于霍夫变换与几何特征相结合的特征匹配算法。通过对Canny边缘检测和迭代阈值分割的有机融合,实现了对图像的后处理式联合分割,有效地减小了光照不均等噪声干扰对目标提取的影响。通过霍夫变换直线匹配和几何特征匹配算法对规则的几何目标进行识别,具有较好的抗旋转和抗缩放性能。实验结果表明了该算法的准确性和稳定性。

智能无人潜水器半实物仿真平台设计

为了验证无人潜水器系统的软件逻辑及智能控制系统的硬件体系、数据接口和可靠性,通过对其体系结构中的决策层进行实物仿真,对感知层和行为层进行功能性虚拟仿真来构建半实物仿真平台。详细阐述了该平台的硬件和软件体系结构,对虚拟仿真中的运动仿真、传感器仿真以及实物仿真中智能控制系统的设计做出了说明,进行了自主避障仿真试验和远距离航行仿真试验,该半实物仿真平台对实际海试具有重要的参考价值。