水下捕捞机器人的研究现状与发展

本文介绍了国内外水下机器人研究现状和研究技术。基于现有水下机器人的技术水平和水下捕捞的具体环境,讨论了水下捕捞机器人机、电、流体、智能识别等关键技术,并对比了各项技术之间的优缺点。展望了未来水下捕捞机器人的发展趋势。     

水下机器人的新情况、发展特点及启示

文章介绍了国内外水下机器人的新情况,概括了水下机器人发展特点,以及从中得到的启示.     

一种用于水下小机器人的新型喷水推进装置

目前我们正在开发一种用于水下小机器人快速定位的推进装置，其原理模拟反潜艇多筒迫击炮的喷射机构，即由气体控制液压传动装置，使之产生的生喷射水流，本文对该推进装置和将要进行的控制实验作了说明，实验准备在波浪水池中进行，所用模拟比较简单。     

水下机器人的发展、军事应用及启示

文章介绍了水下机器人的发展及军事应用情况,特别是美国海军按9种功能研究开发水下机器人的新情况,军用机器人向标准化方向发展等情况,以及从中得到的启示。     

便携式水下机器人设计

出于对近海海洋探索的目的,本文应用了上次研究[1]的水下ROV空间姿态控制系统设计了一种便携式水下机器人。该水下机器人系统硬件部分主要由电源模块、无刷电调、遥控部分以及姿态传感器模块组成,软件控制以及相关数据处理由一块ARM-M3内核的处理器完成,编译软件使用Kile。水下机器人结构采用3D打印机制作,材料选用PLA。遥控通讯采用CAN总线协议。水下机器人经过实际调试可以达到相关技术要求,下潜深度100 M,能实现简单的水下作业要求。     

基于虚拟仪器技术的水下定位导航系统

在人类对水下世界进行探索和研究工作中,定位导航技术一直是一项重要的研究内容,声学定位系统和GPS系统联合组成的水下GPS系统可以获取载体在水下工作时的更多信息。水下GPS系统是一个跨多学科,包括空间物理学,水声学,GPS技术,坐标系变化等的综合性很强的复杂系统。本文从理论和实际两方面来讨论采用短基线定位系统和GPS系统联合构成的水下GPS系统,并用虚拟仪器技术来实现。     

水下捕捞机器人视觉系统发展趋势分析

为突破作业环境、劳动力等因素对渔业发展的制约,解决当前水下捕捞能见度低、机器人识别分辨率低等问题,促进渔业向现代化转型升级,从学术角度梳理、分析国内外水下机器人视觉系统关键技术发展趋势,为相关研究提供参考。基于CiteSpace软件,分别选取中国知网（China National Knowledge Infrastructure,CNKI）的数据库和Web of Science的核心数据库的文献样本,从发文量、关键词共现图谱、关键词时间线图谱等方面完成可视化分析,并对水下捕捞机器人作业环境、视觉系统技术进行阐述。发文量和关键词时间线图谱表明,国内外水下机器人视觉系统关键技术的研发均经历初始阶段、探索阶段和成长阶段。关键词共现图谱表明,人机交互、识别算法设计等方面是水下机器人视觉系统相关研究的热点。未来,水下捕捞机器人视觉系统发展应聚焦智能化、自主化,重点解决目标检测优化、水生物数据库建立、数字化系统构建等多方面难点问题。     

关于发展智能水下机器人技术的思考

智能水下机器人在海洋开发和海洋军事领域具有极为广阔的应用前景.智能水下机器人技术是世界各国都在致力发展的技术领域.简要介绍了国外智能水下机器人的发展状况,提出了应重点开展研究的关键技术和发展智能水下机器人技术的建议.     

OceanInfo平台中舰船操纵运动控制研究

针对 OceanInfo平台中的舰船运动控制,研究舰船在航向保持中的混沌运动及其控制问题。基于 PID控制方法的简单性和有效性,应用 PID控制进行平台中的舰船混沌运动的有效控制和航向保持,对其控制参数难以确定的问题,提出改进的动态混沌粒子群优化（PSO）算法进行控制器参数整定并进行仿真实验。实验结果表明：本文提出的改进优化算法能够实现 PID参数的优化整定,其结果能够更为有效地进行舰船航向保持及混沌运动控制,且方法简单、容易编程实现。     

AUV控制系统试验平台

随着AUV(自主式潜器)技术的不断发展,对其自主性能的要求越来越高.AUV控制系统试验平台可以实现各种自主控制、动态控制算法及软件的系统集成.文章以能够自主完成地形勘察使命的AUV为研究对象,设计了AUV控制系统试验平台,对AUV控制系统硬件系统和基于行为仲裁的分层递阶软件系统做了较全面的介绍,利用QNX操作系统的多线程和消息传递技术实现了任务协调算法.在半实物试验平台上进行的地形勘察使命仿真结果验证了控制系统试验平台硬件结构合理,算法及软件集成可实现.     

基于集成仿真的灯光渔船艏部型线优化

针对我国现有渔船标准化建设中遇到的船体型线优化难的问题,提出一种基于集成仿真优化技术的船体型线优化方法,并以一艘灯光渔船的兴波阻力性能优化为例,通过半参数化方法提取10个控制参数用于艏部型线的变换,兴波阻力采用势流理论方法进行评估,并采用Sobol算法与梯度搜索算法相结合的优化算法。基于上述的船体型线优化方法最终得到兴波阻力性能最优的船型,优化结果表明,文中提出的船体优化技术是有效的,有助于加快推进渔船船型的标准化建设。     

Expert S-surface control for autonomous underwater vehicles

S-surface control has proven to be an effective means for motion control of underwater autonomous vehicles （AUV）. However there are still problems maintaining steady precision of course due to the constant need to adjust parameters, especially where there are disturbing currents. Thus an intelligent integral was introduced to improve precision. An expert S-surface control was developed to tune the parameters on-line, based on the expert system, it provides S-surface control according to practical experience and control knowledge. To prevent control output over-compensation, a fuzzy neural network was included to adjust the production rules to the knowledge base. Experiments were conducted on an AUV simulation platform, and the results show that the expert S-surface controller performs better than an S-surface controller in environments with currents, producing good steady precision of course in a robust way.     

船用蒸汽发生器给水控制系统半物理仿真技术研究

针对船用蒸汽发生器给水控制系统,研发了一套半物理仿真试验平台.该平台包括HRT-1000型半物理仿真计算机、仿真管理计算机、模型计算机、PLC冗余控制器以及外围电路等.建立了船用蒸汽发生器给水控制系统的数学模型.半物理仿真计算机、仿真管理计算机以及模型计算机通过以太网互联,通过网络通讯进行数据交互.采用VC++6.0编制了仿真管理计算机软件与模型计算机软件,采用Tornado2.0与Control Builder M编制了半物理仿真机软件与控制软件.通过与航行试验数据比较,验证了半物理仿真平台的准确性.     

基于模糊神经网络的水下机器人局部路径规划方法

该文探讨了基于模糊神经网络理论的实时局部路径规划问题,并提出了能实现模糊控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法,设计了水下机器人实时运动规划器结构以及规划器操作过程和相应的算法。仿真实验结果验证了本文所提方法的有效性和可行性。     

AUV均衡系统设计及垂直面运动控制研究

针对AUV传统均衡调节系统存在难以克服的缺陷而无法实用的问题,设计了一种新型液压均衡系统。该系统主要由油箱和安装在AUV轴线上的两个油囊组成,通过调节油箱和油囊的油量来调节AUV的姿态和浮态。同时在简化AUV垂直面运动模型的基础上,构建了深度控制、纵倾控制和浮态控制模型,并基于PID和均衡系统设计了深度控制、纵倾控制和浮态控制方法。仿真结果表明在无干扰和有干扰两种情况下,设计的均衡系统能有效控制AUV的垂直面运动;建立的AUV垂直面运动控制模型符合AUV运行特性;PID控制算法适合海流干扰下的AUV均衡控制,且具有良好的控制品质。     

水翼艇可调桨推进智能控制仿真研究

以MATLAB6．5为工作平台,设计了基于模糊逻辑工具箱的模糊控制器,编制了变尺度混沌算法的优化程序,建立了水翼艇可调桨推进的数学模型和仿真模型;通过对模糊控制器系数优化,并将优化后的系数代入仿真模型中,进行大量的实时仿真,仿真结果表明：无论是从超调量方面还是从稳定性方面,变尺度混沌优化模糊控制器都有很好的控制效果．     

AUV hull shape design based on desired pressure distribution

The role of autonomous underwater vehicles (AUVs) is more important in the quest to reach the deep seas today than ever before. The hull shape of the AUV can differ depending on the special mission considered for the vehicle. Therefore, different types of algorithms for the body shape design of these kinds of vehicles are being developed every day. In the current work, a new procedure has been proposed for designing the body shape of an AUV. Using this method which is based on a desired pressure distribution, it is possible to obtain the desired hull shape design. Artificial neural network algorithm has been used for this purpose. Preliminary data for training and testing of the network have been obtained from CFD simulation of the flow around the body of Hydrolab500 AUV. In this regard, pressure distribution has been evaluated around each body by changing the nose and tail profile of AUV. The results obtained from this research indicate that a body correlated to the desired pressure can be designed properly.     

局部回归神经网络在水下机器人运动控制中的应用

探讨了水下机器人神经网络运动模型的结构,提出了带有局部回归结构的水下机器人神经网络控制器结构及预测控制的实现方法,给出了该神经网络的教师样本生成方法及学习方法,计算机仿真与水池实验结果验证了本文提出方法的有效性和可行性。