基于神经网络的水下机器人运动预测控制方法

将神经网络和模糊理论应用于水下机器人运动规划和控制中,提出了能实现模拟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,提出了基于预测模糊控制进行水下机器人运动控制的方法。在计算机仿真状态下,实现了对水下机器人这一复杂非线性系统的预测控制,仿真实验结果验证了本文所提的方法的有效性。     

基于目标规划的水下机器人模糊神经网络控制

针对水下机器人运动的精确控制问题,依据模糊逻辑和神经网络理论,提出了一种基于目标规划的模糊神经网络控制方法。根据水下机器人的运动特性构造了模糊神经网络的结构,并推导了网络权值学习的反传算法,最后以水下综合探测机器人为研究对象进行了试验研究。试验研究的结果表明,该方法结合了传统模糊控制和神经网络控制的优点,大大地提高了系统响应速度和控制精度,并且对模型的不确定性有较强的鲁棒性,能够实现水下机器人运动的精确控制,具有较高的理论和实用价值。     

带缆水下机器人控制仿真模拟与水动力分析

本文以Fluent多重滑移网格技术对带缆水下机器人系统进行路径跟踪的仿真计算,将收放缆反馈控制与PID算法调节螺旋桨转速的双重控制策略应用于带缆水下机器人系统,并对带缆水下机器人系统升沉运动的控制误差、螺旋桨推力与转速之间的关系、缆绳系统的张力特性以及水下机器人的水动力响应做了分析。文中数值模拟结果表明,双重控制策略下,带缆水下机器人路径跟踪的控制运动较为精确,其升沉运动位移最大误差约为0.2 m;螺旋桨的转速与推力呈正相关性,转速越大,推力也越大;水下机器人沿预定轨迹运动过程中,缆绳系统张力呈现周期性震荡的变化规律,机器人主体受到的水动力荷载与多种因素相关。     

RBF网络Q-学习在水下机器人首向角锁定中的应用

水下机器人工作环境的多变性和复杂性,对其控制系统提出了鲁棒性、自适应性等更高要求。本文研究水下机器人的运动特点,在RBF神经网络的基础上阐述Q-学习在水下机器人首向角锁定中的应用,最后将其与RBF网络控制进行仿真对比,实验结果表明本文算法控制稳定、精度高。     

水下滑翔机器人水动力研究与运动分析

水下滑翔机器人是一种无外挂推进系统,仅依靠内置执行机构调整重心位置和净浮力来控制其自身运动的新型水下机器人,主要用于长时间、大范围的海洋环境监测,因此要求其具有低阻性和高稳定性.文章主要从水动力特性出发对水下滑翔机器人进行优化设计,包括主载体线型、升降翼和稳定翼的优化等,并对水动力优化设计的结构进行了定常滑翔运动和空间螺旋回转运动分析,这将为后期的控制系统设计提供参考.     

基于指数趋近滑模控制的水下机器人-机械手系统轨迹跟踪

针对水下机器人-机械手一体系统需要快速、准确实现预定轨迹跟踪以实现作业的要求,提出一种基于指数趋近律的滑模变结构控制方法,以期提高系统的响应速度与控制精度,并减小系统抖振,实现对系统运动轨迹的控制。为此本文首先建立水下机器人-机械手系统整体动力学模型,并基于指数趋近律和滑模变结构控制建立系统的控制器,通过李雅普诺夫稳定性理论对控制系统的稳定性进行验证。然后在Matlab环境中对水下机器人-机械手系统进行轨迹跟踪控制仿真。仿真结果表明,建立的滑模控制系统响应快,控制误差小,能够有效地实现水下机器人-机械手系统的运动轨迹控制。     

基于Labview的PID算法在小型水下机器人中的应用

主要讨论基于图形化编程语言(Labview)的PID控制算法在小型水下机器人中的应用.利用PID算法对小型水下机器人的航向角和深度进行控制,从而提高其稳定性.实验表明,通过PID算法对机器人运动的控制,能实现水下机器人对目标进行锁定观测.通过本文的控制方案,不但简化了控制系统,同时也大大改善了小型水下机器人的工作性能,从而使其能适应较复杂的工作环境.     

多功能模态切换的有缆遥控水下机器人控制系统设计与实验

针对一种面向海洋工程水下结构检测与清污、多功能模态切换的新型有缆遥控水下机器人（ remotely operated vehi-cle,ROV）开发了一套水面水下控制系统。通过对机器人本体水下运动受力计算分析,设计出了动力推进系统,并搭建了水下控制器单元。水面控制台设计包含供电系统、操控系统、通信接口及上位机软件,可实现机器人遥控和监控2种模式下的中等范围搜索和定点观测,并可在浮游和爬行模态之间自由切换。水下机器人姿态测试、定航、定深实验表明：该ROV控制系统性能可靠,能够满足复杂多变环境中的工作要求。     

基于Labview的PID算法在小型水下机器人中的应用

主要讨论基于图形化编程语言（Labview）的PID控制算法在小型水下机器人中的应用。利用PID算法对小型水下机器人的航向角和深度进行控制，从而提高其稳定性。实验表明，通过PID算法对机器人运动的控制，能实现水下机器人对目标进行锁定观测。通过本文的控制方案，不但简化了控制系统，同时也大大改善了小型水下机器人的工作性能，从而使其能适应较复杂的工作环境。     

海洋工程水下结构检测与清污机器人控制系统研究

针对自主研发的水下检测与清污机器人设计了一套控制系统.该系统分水面控制系统和水下控制系统两大部分,水面控制系统主要包括PC机、控制箱、脐带缆、控制摇杆等设备.水下控制系统包括嵌入式微控制器、视觉照明模块、安全保护模块、传感器模块、运动模块、供电模块等部分.并对控制系统的软件硬件进行了设计,建立了纵向和艏向动力学模型,根据ROV结构、功能特点等简化模型;设计了一种新颖的结合PID控制的约束输入输出的直接广义预测控制算法,并对水下机器人的艏向和纵向运动展开研究.仿真结果表明,该算法具有稳定性好、自适应强等优点,具有良好的控制效果.     

高速无舵翼水下机器人运动控制研究

通过改进传统水下机器人体系结构中的执行层、控制层和感知层,提出了无舵翼水下机器人的运动控制系统,使得水下机器人的运动控制系统在保持原有精确定位的功能外,也能完成远距离高速航行等任务.具体的改变包括执行层中的推进器布置方式以及推力分配方案、控制层中的控制方法以及在感知层中加入局部目标规划器,这些改变解决了高速航行给无舵翼水下机器人带来的一系列问题.海上进行的对比试验和远距离长航试验,验证了无舵翼水下机器人在所提出的运动控制系统控制下是可以满足任务要求的.     

海底电缆巡检水下机器人的模块化控制系统

为了提高海底电缆巡检水下机器人操控稳定性,进行控制系统的模块化设计,在嵌入式ARM下进行海底电缆巡检水下机器人控制系统优化设计,控制系统分为上位机模块、下位机模块、探测模块、传感信息采集模块、智能信息处理模块和通信传输模块等,将照明传感器和压力传感器置于机器人控制系统的下位机部分,进行图像和环境数据采集,对采集的海底电缆分布信息在智能信息处理模块中实现加工和判断,采用MSP430F149嵌入式控制芯片进行中央控制单元开发,上位机模块实现数据上传和远程通信,采用超低功耗16位单片机MSP430F149进行机器人控制系统的集成信息处理和控制指令传输,实现系统的硬件模块化开发。测试表明,该控制系统具有很好的水下机器人稳定性控制性能,提高对海底电缆的准确巡检能力。     

水下机器人运动控制与仿真的数学模型

本文首先确定了水下机器人六自由度空间运动模型，为了便于在控制与仿真中应用，本文借助matlab平台，将水下机器人的六个自由度的方程转换为矩阵乘形式，然后结合水下机器人的环境仿真，推力器仿真，舵翼仿真，建立了水下机器人六自由度运动记真器。最后用该仿真器进行了运动仿真，仿真结果与海上试验吻合得很好，表明该仿真系统是符合实际的，该仿真系统采用一种普遍实用的数学模，精度较高，适用于任何类型的水下机器人，对研究水下机器人操纵与控制有很大现实意义。     

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。     

基于模糊控制的潜器悬停系统

潜器水下悬停是一个非线性过程,随潜器状态及航行环境的不同而有很大变化。简要论述了潜器水下悬停的概念及对潜器的意义,研究分析了潜器水下悬停运动的数学模型及干扰力数学模型,将模糊控制技术引入潜器水下悬停控制过程中,通过仿真与传统的控制方式比较证明模糊控制具有的控制优势。     

水下安全检测与作业型机器人控制系统

[目的]针对船体、大坝、水下钢结构等表面附着物的安全检测,以及附着物清除作业的要求,需要研制一款新型水下安全检测和作业型带缆遥控水下机器人(ROV)。此类ROV需针对不同作业任务更换机械手,实现抓取、切割的功能,从而保证去除结构物上的附着物。[方法]阐述水下安全检测和作业型机器人的整套系统组成及原理。该系统以Arduino单片机为控制面板信号采集工具、以水面监控系统开发工控机为平台,零浮力脐带缆以2对双绞线、1对电源线为信号电力传输线,水下控制系统以ARM嵌入式为主控单元。建立ROV动力学模型,设计ROV艏向控制的广义预测控制器。经过系统调试,进行水池试验和湖上试验。[结果]试验证明,该系统运行正常,整套控制系统的稳定性、可靠性、实时性均达到设计要求,满足水下安全检测及作业要求。[结论]该系统设计方案和控制算法对于其他水下机器人的控制系统研究均有借鉴意义。     

带有死区补偿的欠驱动AUV深度控制

由于舵桨联合操控的水下机器人舵机传动系统死区非线性的存在,严重影响了某水下机器人的深度控制效果。文章以该水下机器人为研究对象,同时考虑了其欠驱动的运动特性及外界有界干扰和模型参数摄动,设计了具有自适应补偿功能的PID控制器,利用Lyapunov稳定性理论,证明在该控制器作用下,该控制系统是全局稳定的。最后进行了仿真实验。实验结果表明该控制器具有很好的控制效果,是行之有效的。     

海流干扰下水下机器人快速动态响应的控制方法

为清晰掌握水下机器人的响应运动状态,提出海流干扰下水下机器人的快速动态响应控制方法。利用平面坐标系,确定机器人的主体运动方程,完成海流干扰下水下机器人的运动建模。在此基础上,通过计算海流动力混编结果的方式,换算水下机器人的响应控制推力,并确定动态响应边界条件,完成海流干扰下水下机器人快速动态响应控制方法的搭建。对比实验结果表明,与现有技术手段相比,应用新型控制方法后,水下机器人响应运动速度曲线、加速度曲线与理想曲线间的差值明显缩小,整体响应运动状态得到清晰描述。     

水下船体表面清刷作业机器人的控制系统

水下船体表面清刷作业机器人是一种新型的用于水下特种作业的机器人。作者从电机驱动、姿态检测、自主控制等几个方面进行了机器人控制系统的硬件及软件设计，实验结果表明控制系统性能达到了设计要求。     

水下机器人近水面横摇运动的解耦控制

水下机器人在近水面低速航行时,为了有效克服海浪干扰的作用,提高水下机器人横摇控制的性能,依据解耦控制理论和零航速减摇鳍的工作原理,在水下机器人水平面运动耦合模型的基础上运用解耦控制方法进行横摇控制.该方法将水平面运动耦合模型分解为横荡、横摇和艏摇三个子系统进行分析,根据期望性能指标配置横摇子系统模型的极点,并将均方差最小线性递推滤波算法引入到状态信号的反馈通路中.通过对各种海情下水下机器人的横摇运动姿态进行仿真,结果表明:该解耦控制方法可应用于水下机器人近水面横摇运动的控制,其控制结果良好.