基于4核DSP的水下机器人视觉传感器设计

鉴于水下机器人的传统声学传感器易受海洋噪声的影响,提出了一种光学视觉的水下机器人传感方案.并采用4核DSP并行处理的架构方式解决了大量图像数据实时处理的难题.文中给出了相应的硬件构成与有关的实验数据,实验结果表明,该硬件平台能够满足水下机器人视觉系统的要求.     

电厂冷凝器清洗机器人设计与控制方法研究

提出了面向电厂冷凝器清洗的新方法,它以高压水清洗为主、以化学药剂清洗为辅,通过智能清洗机器人实现电厂冷凝器的自动化在线清洗.首先设计了水下冷凝器清洗机器人的体系结构,给出了清洗机器人的机械与电气结构,在此基础上,为实现机器人的高效清洗,设计了机器人的分布式控制系统,提出了水下作业环境下二关节机器人的控制方法,建立了模糊高斯基神经网络控制系统结构,通过BP学习算法进行神经网络训练.最后,仿真实验表明:提出的控制方法在动态性能和稳定性方面优于传统的控制方法,非常适用于水下环境的清洗控制.     

水下软体机器人柔性驱动方式及其仿生运动机理研究进展

 随着水下作业要求的增加以及软体机器人技术的发展,水下软体机器人的研究成为水下机器人的一个前沿方向。用人工肌肉实现驱动控制并能实现仿生运动的水下软体机器人成为相关领域的研究热点。本文介绍现有水下软体机器人中7类人工肌肉驱动方式,再根据水下软体机器人推进形式,按5种仿生运动形式介绍了现有的水下软体机器人,最后展望了水下软体机器人未来在水下勘探的应用前景。     

新型水下自重构机器人水下机电对接技术

研究了一种应用于水下自重构机器人的新型水下湿式机电对接技术.采用多卡爪机械锁紧机构和充油密封方式,实现了水下可靠的机械与电气连接;利用机器人逆运动学方法实现关节的协调控制,进行对接过程末端模块的轨迹规划;利用对光电引导传感器组信号的优化来辅助水下对接;成功研制了该水下连接装置和基于该装置的水下自重构机器人样机.通过在样机上的实际应用,验证了该技术的有效性.     

基于观测器的水下机器人鲁棒故障诊断

为提高水下机器人故障检测的正确率,降低故障诊断的误报率和漏报率,基于水下机器人的空间运动方程,完成了非线性滑模观测器的设计,并利用设计的观测器完成了水下机器人的系统辨识.将观测器应用于水下机器人的传感器仿真试验和推进器故障诊断的海上试验的结果验证了该方法的有效性和可行性.     

基于OpenGL和3DS MAX水下机器人运动可视化研究

超小型水下机器人运动可视化仿真在整个机器人的研制中占有非常重要的地位.基于三维建模软件3DS MAX和OpenGL,在个人PC机上的视景仿真系统开发出来.利用建模软件建立水下机器人模型,并将其转换为OpenGL的C代码,在VC++开发环境中实现了水下机器人模型的控制与显示、三维场景的模拟以及场景与模型的结合.仿真结果表明:该系统能够逼真地反映水下机器人在场景中的运动情况.     

水下机器人的发展现状

介绍了国内外典型机器人的性能特点,阐述了国内外水下机器人发展的历史现状,总结了水下机器人发展中存在的一些关键问题,并对未来水下机器人领域的发展动向作出了展望。     

基于势场法的水下机器人局部路径规划研究

本文阐述了用势场法解决矩形形状水下机器人局部避碰问题的方法。首先针对障碍物和目标对机器人的作用特点,确定了斥力和引力势函数的形式;然后根据刚体的运动特性讨论了机器人的平移和转动规则,提出了机器人局部避碰算法;最后在两台微机上以网络的形式进行了避碰模拟,给出了仿真结果,对一些问题进行了讨论。     

水下机器人传感器故障诊断

为了提高水下机器人系统的总体可靠性,开展了水下机器人传感器故障诊断研究.在分析水下机器人传感器三种故障形式的基础上,提出了相应的故障诊断方法.阐明了线性平滑原理和小波变换的基本理论,进行了信号奇异性分析,探讨了小波基选择的一般标准.将提出的几种故障诊断方法应用到实际的水下机器人海上试验中,结果验证了所提方法的有效性与可行性.     

多翼自治水下机器人动力学建模与姿态控制

为了提高多翼自治水下机器人姿态自主控制的稳定性和控制性能,设计了基于多翼水下机器人全参数控制模型的姿态控制系统.首先对多翼自治水下机器人进行运动学和动力学分析,建立多翼自治水下机器人的全参数运动控制模型;在此基础上建立多翼自治水下机器人整体控制系统,设计基于线性二次型最优控制的多翼自治水下机器人姿态控制器;最后进行多翼自治水下机器人姿态控制仿真实验.结果表明:在给定的外界干扰下,多翼自治水下机器人能够快速稳定跟踪目标姿态,所建立的控制器以及控制模型能够满足多翼水下机器人姿态的自主控制需要,达到设计目标.     

自主式水下机器人运动稳定性控制方法

针对自主式水下机器人稳定性控制问题进行了研究.首先对水下机器人的总体结构及其在水中的运动特性进行了分析,建立水下机器人系统的动力学模型;然后建立了直线、方向和位置的运动稳定性分析方法,确定了纵向稳定性和侧向稳定性准则,提出了基于特征值的稳定性要求;最后设计了无源自适应控制器,针对水下机器人在水中悬停和运动时易受海流影响的问题,建立了自适应补偿方法,进而确定了输入的不确定性补偿方法.对自主式水下机器人进行多方向的运动稳定性控制试验,通过试验修正稳定性控制参数,验证了设计的水下机器人运动稳定控制器的有效性和可靠性.     

SY-Ⅱ遥控式水下机器人推力器容错控制的研究

为提高遥控水下机器人的可靠性,研究了推力分配建模和基于递归神经网络的容错控制技术.以SY-Ⅱ遥控水下机器人为研究对象,针对其推力器布置情况进行推力分配建模,并以该模型为基础通过对偶原理建立机器人控制的能量函数,实现了递归神经网络形式的推力器容错控制算法.通过容错控制的仿真和实验表明,该算法具有较强的鲁棒性,能够根据推力器的不同故障状况,重新进行推力分配.使得要遥控水下机器人当一个主推和其它任意一个平面推力器正常工作,而其它平面推力器发生故障时,仍能准确地实现机器人的水平面两自由度容错运动控制.从而说明该算法在容错控制方面的优越性,提高遥控水下机器人的安全性和可靠性.     

基于神经网络PID的AUV控制方法研究

针对水下机器人各自由度之间存在较强的耦合和非线性特征，其精确的数学模型很难获得的问题，建立了水下机器人空间运动的数学模型，并根据实际需要和控制器设计的方便进行了适当简化，得到了水下机器人自由度运动模型．在此基础上，使用了基于神经网络的PID控制方法．结合水下机器人六自由度水动力模型，建立了基于BP网络的PID的水下机器人控制器，并进行了仿真环境下的试验．试验结果表明，以上控制方法较为适合水下机器人的运动控制．     

一种新的不下机器人运动控制方法

对神经网络和模糊理论在水下机器人运动控制中的应用进行了探讨,提出了神经网络多步预测模型的非线性广义模糊预测控制算法,用神经网络方法实现了对水下机器人这一非线性系统的在线计算、滚动优化和在线控制,采用强化学习方法来构筑模糊控制系统中的神经网络,给出了神经网络多步预测模型及相应的控制算法和操作过程,计算机仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

水下机器人关键区域定位系统的设计与实现

针对水下机器人定位中的淤泥、水流对定位过程的干扰问题,设计并实现了一种引入机器学习的水下机器人高精度定位系统,系统通过信号发射板产生需要的调制信号,利用数据采集模块实现接收处理功能,定位模块作为所提系统的核心模块,通过引入机器学习的思想,实现了水下机器人高精度定位系统的硬件和软件设计,实现定位功能。实验结果表明,所提系统在不同水深环境下,能较好完成水下复杂环境的机器人定位,具有很高的实用性及可靠性。     

水下自重构机器人Kane动力学建模方法

针对水下自重构机器人构形多变且外部环境复杂等特点,提出了一种通用的、基于构形描述及Kane动力学的建模方法.利用图论中关于拓扑结构的描述方法,建立水下自重构机器人多种拓扑构形的统一数学表达,再结合Kane方法,在模型中加入水下各种外部环境作用力,最终建立封闭的水下自重构机器人运动方程.通过典型构形的建模实例,证明了该方法的可应用性和有效性.
     

仿生水下机器人的增强学习姿态镇定

针对一类双波动鳍仿生水下机器人的姿态镇定问题,提出一种基于增强学习的自适应PID控制方法.对增强学习自适应PID控制器进行了具体设计,包括PD控制律和基于增强学习的参数自适应方法.基于实际模型参数对偏航角镇定问题进行了仿真试验.结果表明,经过较小次数的学习控制后,仿生水下机器人的偏航角镇定性能得到明显改善,而且能够在短时间内对一般性扰动进行抑制,表现出了较好的适应性.     

基于CPG的水下自重构机器人控制网络演化方法

提出了基于中枢模式发生器(CPG)的水下自重构机器人控制网络的演化方法.引入仿生学中的CPG作为控制网络基本组成单元,采用通路矩阵描述水下自重构机器人的构形,实现了由构形到CPG控制网络的演化,并给出了水下自重构机器人典型构形所对应的CPG控制网络的结构及输出波形.结果表明,所提出的方法可以动态生成水下自重构机器人的控制网络.     

深海底采矿机器人遥测遥控系统

给出了深海底采矿机器人遥测遥控系统的设计方案.系统由洋面监控站、海底监控站以及能适应深海洋环境的传感器组成.水面和水下分别采用SIMATIC PCS 7分散控制系统和以Compact PCI总线的PC为基础的分散控制系统,确保系统可靠运行.系统所需的软件采用VB编制.实验结果表明,该系统能够满足深海底采矿的需要.     

基于S模型的水下机器人改进人工免疫控制器

为分析水下机器人非线性运动控制系统的特点,采用基于生物免疫生理特性与免疫应答的免疫控制方法,结合Sigmoid非线性模型和函数简化策略,得到改进型免疫控制器.水下机器人仿真试验表明,该控制器具有设计简单、响应速度快、超调小、鲁棒性好等优点.