北京海工展开辟水下机器人展示专区

正本刊讯(记者张涛)第七届中国(北京)国际海洋工程技术与装备展览会将于3月20日-22日举行,据了解,本次展会特别开设"水下机器人展示专区",受到参展商欢迎。水下机器人诞生于20世纪后半叶,分为遥控式水下机器人Remote Operated Vehicle(ROV)、拖曳式水下机器人Towing Underwater Vehicle(TUV)、无人无缆水下机器人Unmanned Underwater Vehicle(UUV)、智能水下机器人Autonomous Underwater Vehicle,(AUV),四     

ROV在水下工程检测中的应用初探

水下机器人全称为水下遥控运载器,(英译:Remotely Operated Vehicle以下简称:ROV)是一种高科技仪器设备的集成体,文章将介绍ROV的现状与特点,对ROV在水下工程检测中的应用前景进行了探讨,提出在水下探摸检测工作中引进ROV的建议。     

某面向深水网箱作业的水下机器人

为解决目前深水网箱对水下作业机器人的需求问题,以作业型遥控式水下机器人(ROV)与系统需求为出发点,设计一种集成水下运动载体、高清摄像头、作业机械臂及末端执行器的美人鱼形水下机器人,同时要求满足机动驱动灵活,安全高效,信号传输稳定,适用于无人或辅助完成深水网箱作业.     

“I-EXPLORER”——多元化智能海洋探测系统

正多元化智能海洋探测系统("I-EXPLORER")由母船、温差能驱动型水下滑翔机和水下仿生机器人组成,3个部分各自探测不同深度、多种类型的海洋数据,独立作业能力强又高度协调工作。I-EXPLORER可实现多层次、立体化海洋数据探测,以大数据技术构建"数字化海洋"。系统设计特点如下:1)基于"母—子"船的设计概念;2)突破了传统ROV携带AUV的作业方式,实现AUV携带AUV;3)通过将母船、水下滑翔机和水下仿生机器人收集到的海洋数据进行处     

ROV在水下液飞线安装中的应用

液飞线是水下生产实施的重要一环,主要用于传递液压动力、以及各类化学药剂,是水下采油树的生命线。特别是深水油气田,水下生产设施较为复杂,液飞线更是被广泛应用。在浅水区域,液飞线安装可以依靠潜水员或者ROV(水下遥控机器人)完成,而在深水海域,ROV是安装液飞线的唯一选择。本文探讨了ROV安装液飞线的一般作业流程,以及可能用到专业ROV工具,以为类似海洋工程施工提供借鉴。     

遥控自治水下机器人控制系统

针对一种新型遥控自治水下机器人ARV原理样机,开发了一套水面水下控制系统,它基于Modbus总线、具有ROV/AUV控制模式自动切换和独立工作能力.该系统包括直航、转向与潜浮三自由度运动控制功能,并搭建了一套由罗盘、陀螺、倾角仪和加速度计组成的小型组合自主导航单元.水池与湖上试验结果表明:ARV控制系统性能可靠,具有很好的鲁棒性与稳定性,能够满足水下机器人在复杂多变环境中的工作要求.     

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。     

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。     

水下遥控机器人最新发展动向

正经过半个多世纪的发展,水下遥控机器人(ROV)已成为人类进入、探测和开发海洋不可或缺的重要工具,广泛应用于海洋油气开发、水下检测维修、水下施工、水下科考、水下救援、海洋养殖等领域。ROV有不同分类方式,例如按规模大小和重量可     

《水下机器人技术手册》征订单

正水下机器人也称无人遥控潜水器(ROV),是一种工作于水下的极限作业机器人。习近平总书记在2013年提出:"要进一步关心海洋、认识海洋、经略海洋,推动海洋强国建设不断取得新成就"。在海洋强国建设的大背景下,     

ARV-微细光缆耦合系统的数值模拟研究

混合型水下机器人（ARV）是一种自带能源并可通过微细光缆进行水面操作作业的新型水下机器人。通常的潜水器-脐带缆耦合系统一般采用集中质量法对缆索进行建模分析,忽略缆索弯曲的影响。由于微细光缆的直径较小,文章针对ARV与微细光缆这一新的耦合系统,建立了二维控制方程。该控制方程考虑了微细光缆的弯曲影响。由控制方程得到的非线性偏微分控制方程采用有限差分法和标准的Newton-Raphson方法求解。通过采用M atlab@实现数值模拟分析,给出了几种操作机动下的仿真结果。     

微型开架式水下机器人水动力系数测定

水下机器人水动力系数的准确测定,是对机器人运动进行仿真和控制的前提。以形状复杂的开架式有缆水下机器人(ROV)作为研究对象,通过一系列水动力试验,计算出适用于开架式水下机器人模型的几个重要的实时水动力系数,为自主遥控水下机器人(ARV)的运动仿真提供了数据支撑,进而为ARV的控制奠定了基础。     

国外无人潜器最新进展

综述了国外无人潜器的最新进展,包括HROV最新海试情况、KAIKO ROV最新海试进展、ROV携带AUV进行协同作业、AUV的模块化、智能化、商业化发展及新型AUV-水下滑翔机的最新进展及海试情况。     

深水AUV电子海图监测系统设计与实现

针对深水AUV在对未知海域进行勘测时高风险性的问题,设计了一套深水AUV电子海图监测系统。该系统基于LabVIEW软件平台,采用与GIS(地理信息系统)、数据库技术相结合的开发方法,可实现AUV在测量过程中的声学通讯、定位追踪、航迹显示及通讯日志记录等功能。经测试,该系统能实时记录航行参数,并实现对异常情况报警处理,一定程度降低运行风险,提高整机系统可靠性。     

基于神经网络的无人无缆水下机器人运动建模与控制技术研究

对自主型水下机器人（ＡＵＶ）神经网络运动模型的结构进行了理论分析和探讨,提出了非完全回归型神经网络、增加积分层的输出层结构及相应的分步式学习方法。对ＡＵＶ运动过程中目标运动路径和目标运动速度的同时跟踪控制进行了系统研究。提出了由主控网络和伴随网络构成的神经网络控制器结构,给出了通过计算机模拟来生成教师样本的方法,提出了预测控制的思想。计算机仿真及水下机器人“Ｔｗｉｎ－Ｂｕｒｇｅｒ”的水池实验结果验证了本文所提出的建模方法和跟踪控制方法的有效性和可行性。     

一种模态切换水下机器人设计与模型实验研究

针对现有水下机器人模态(航态)单一的不足,完成了一种新型开架式模态切换水下机器人(MC-ROV)的总体设计方案,提出了ROV浮游与爬行模态切换方法,可实现浮游与爬行清污作业的自由切换,完成了ROV样机的装配,并进行了陆上系统测试、水密性测试、整体平衡实验。在此基础上开展了下水试航实验,实现了视频捕获、直航、回转、潜浮等功能,完成了推进系统的推力测试,测试数据为进一步开展MC-ROV操控性能的研究提供了理论参考和试验数据。     

大深度潜水器稳定翼设计方法的研究

论述了大深度潜水器稳定翼外形及布置方式、材料选择及结构型式、外载荷确定方法、动载荷及安全系数的选择、应力计算方法及其强度校核标准等,为我国编制大深度载人潜水器入级和建造规范中稳定翼设计提供依据和研制同类型产品(HOV,ROV,AUV)提供参考.     

无模型自适应控制算法在ROV定深控制中的仿真

将无模型自适应控制方法应用于ROV(Remote Operated Vehicle)定深控制当中。该控制方案的设计仅利用ROV的垂向推力输入数据和深度输出数据，用动态线性化时变模型替代ROV非线性系统模型，算法中不包含ROV模型及水动力参数信息。因此，解决了ROV因系统复杂，水动力参数难以确定所导致的控制器设计复杂度高，控制效果不理想的问题。为了便于仿真，本文建立含有补偿参数的ROV简化模型，模型仅用于产生系统的I/O数据，不参与控制器的设计。仿真结果表明，在ROV定深控制当中，无模型自适应控制(Model-free adaptive control，MFAC)比PID控制具有更强的抗扰能力。此外，在欠阻尼ROV系统中，基于偏格式动态线性化的无模型自适应控制(partial form dynamic linearization based Model-free adaptive control，PFDL-MFAC)方案相比于基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制(compact form dynamic linearization based Model-free adaptive control，CFDL-MFAC)方案具有更好的控制效果。     

"CR-02"6000m无人自治水下机器人载体系统

“CR－02”6000m无人自治水下机器人（AUV）是基于“CR－02”6000m机器人的改进型。“CR－02”机器人的最大工作深度为6000m。它的一项重要功能是通过采用艏部垂向和横向对转槽道桨，使其具有海山爬坡能力；另一重要功能是它具有先进的测深侧扫声纳，抚仙湖的试验结果表明艏部对转槽道桨大大改善了机器人的机动性。本文简要地介绍了机器人的主要技术特性和参数、载体线型、推进系统和框架结构。     

高阶CMAC神经网络及其在水下机器人运动控制中的应用

对高阶ＣＭＡＣ神经网络的结构和工作原理进行了研究,提出了中间层作用函数地址的计算方法,给出了计算高阶基函数的不同方法,利用高阶ＭＣＡＣ神经网络对水下机器人模糊深度控制器进行了学习,仿真结果显示了不同高阶基函数ＭＣＡＣ网络的不同建模能力,证明了中间层作用函数地址的计算方法正确。