水下球形机器人视觉防碰撞编队策略

为解决小型水下机器人编队系统协调周期长、碰撞事故率高等问题,提出一种基于双目视觉的领航者- 跟随编队形成方法。利用水下球形机器人平台的双目视觉系统通过点匹配算法实现机器人的3 维相对定位,将视觉 系统解算的控制量作为机器人运动控制的输入量,根据机器人的运动性能设置安全阈值以实现机器人的水下防碰撞 编队,开展2 个球形机器人的编队实物实验。结果表明,该方法具备有效性。     

室内移动机器人运动规划与导航算法优化

为提高动态规划算法的效率与安全性,设计一种适用于动态复杂环境运动规划的优化算法.从状态搜索空间、路径重规划和路径平滑性3个方面对跳点搜索(jump point search,JPS)路径规划算法进行优化,通过与动态窗口法(dynamic window approach,DWA)轨迹规划算法融合对其评价函数进行优化,实现基于动态窗口方式的实时避障,并对A*、JPS算法和改进JPS算法的仿真测试进行对比实验.实验结果证明了该优化算法的可行性与安全性.     

基于图像识别的水下机器人自主避障系统

随着人类海洋活动的发展,水下自主机器人成为海洋勘察和科学研究的重要装备。设计一种基于图像识别的水下机器人自主避障系统,在无人干预的条件下实现机器人水下自主巡航、规避障碍、上浮下潜和实时数据传输。该系统采用CMOS模拟摄像头结合LM1881视频分离芯片提取视频模拟信号,MC9S12XS128单片机外部中断功能和内部AD转换器转换成数字信号,被转换出来的数据直接使用边缘检测算法实现障碍物的识别。数字信号和视频流也会经nRF24L01无线数据模块传到上位机,上位机将数据接收后进行相应显示,并可直接显示视频流,对水下环境进行实时监控。同时无线视频采集卡的影像模块采用OpenCV库进行的二次开发,完成上位机更加复杂的图像识别算法。并通过实例进行实验验证。实验结果表明,该系统能通过图像识别实现自主的水底探测和避障,具有较高的性价比和实用价值。     

一种移动机器人路径规划方法

路径规划的目标是根据具体任务为机器人寻找一条最优无碰撞路径,其主要内容包括：运动建模,环境建模和路径搜索。对机器人的运动模型进行分析,基于Voronoi理论,采用近似构造法,构造一般环境的Voronoi图,通过将移动机器人起始点和目标点连入Voronoi图,形成移动机器人运动的无碰撞路径网络。利用Dijkstra算法,寻找一条从起点到终点的最短路径。仿真结果表明,该方法简单,有效。     

人机共存环境下巡检机器人自主移动与避障方法

为提高人机混杂环境中移动机器人自主巡检效率,提出一种基于模糊逻辑理论的避障方法。通过分析人 类的社会行为规则,结合机器人的运动特性,建立移动机器人系统的数学模型,将人机距离、人的行为模式和人与 机器人间的相对速度参数进行模糊化处理,得出基于模糊推理方法的机器人速度变化决策,利用模糊控制规则,实 现模糊逻辑控制,并通过穿越和相遇2 种运动行为进行了实验验证。仿真结果验证了该方法具有抗干扰性和良好的 避障性能。     

一种基于方位-TDOA估计的脉冲声源被动定位算法

针对水下运动脉冲信号的探测问题,研究了一种基于方位-TDOA(到达时间差)估计的被动定位算法。该算法测量目标的方位角和信号到达的时间差,通过卡尔曼滤波算法,实现对水下运动脉冲源的参数估计。结合脉冲信号的特征,论文给出了方位-TDOA卡尔曼滤波递推公式。仿真分析表明,该算法能通过平面阵实现对水下未知深度脉冲声源定位。     

基于URWPGSim2D仿真新平台的水中搬运的策略优化

针对2016国际水中机器人大赛水中搬运项目的URWPGSim2D仿真新平台,为提高传统比赛策略的效率,对其进行优化.设计仿真机器鱼的方向算法和最短运动距离的算法,采用多种算法和函数动态分析鱼的运动路径,运用星型网状判断思路,综合考虑多种情况,从而最大程度上避免失误.实验结果表明:该策略能高效率完成比赛任务,很大程度上缩短完成比赛的总时间,大大提高策略的稳定性.     

一种水下巡逻机器人设计与实现

针对目前如何实现水下巡逻、水下作业等问题,介绍一种可对水中环境实时监控并在水下进行作业的巡逻机器人.采用半球罩加三舱式结构设计,模块化设计分为控制模块、动力模块、探测模块、导航模块和水下作业模块,并通过实验进行验证.实验结果表明:该机器人具有功能实用,操作简单,航行稳定,机动性强,易于携带、回收等优点.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划中传统蚁群算法容易出现停滞现象、收敛较慢的问题进行研究。采用局部更新规则和自适应方法,构建了移动机器人在迷宫中的动态路径规划模型。通过计算机仿真和电脑鼠机器人实际行走实验表明,在场地复杂的情况下,该算法可以有效地规划出全局最优路径,加快规划速度,满足实际应用需要。     

基于遗传蚁群动态融合的地面自主作战 机器人路径规划

在机器人路径规划与避障算法中,遗传算法具有快速全局搜索能力,但是没有利用系统中反馈的信息。蚁群算法具有很好的信息反馈性,但是由于初期信息素匮乏导致求解速度较慢,易陷入局部最优。提出了一种动态融合的方法,在算法初期通过遗传算法生成蚁群算法的初始信息素分布,后期采取蚁群算法动态融合遗传算子的方法。通过路径规划仿真及实验分析,该动态融合算法不仅提高了收敛速度,而且改善了蚁群算法易陷入局部最优的问题;同时引入了动态避障策略,从而达到了更好的路径规划效果。     

洋流影响下基于单领航者的多AUV协同导航

自主水下航行器（AUV）的协同导航是海洋工程研究中的重要问题,洋流估计是其中的主要难点之一。该文基于＂未知定常＂的洋流特性假设,结合单通信和导航辅助AUV（CNA）领航的协同定位原理,建立了洋流干扰下多AUV协同导航的定位转移损失函数。利用损失函数极小化方法给出了协同导航的定位最优估计准则,借助该准则得到了洋流误差估计和协同导航算法,实现了对AUV较为实时精确的定位。仿真结果表明,该算法能够较好地解决定常洋流作用下的多AUV协同导航问题,且定位精度较高,实时性好。研究成果有望为多AUV系统总体设计、导航路径规划及跟踪等方面提供理论基础和研究手段。     

基于人工矢量场的AUV自主回收路径规划

针对自主水下航行器（AUV）水下自主回收过程中的路径规划问题,采用人工矢量场法规划回收路径。将回收过程划分为回坞导引阶段和入坞阶段,其中回坞导引阶段以入坞预备点为目标点,使用传统的人工矢量场法为AUV规划出一条无障碍路径;而入坞阶段则采用模糊变系数矢量场法,定义回收入口处的3个虚拟目标点,将AUV到回收中轴线的距离作为输入,通过模糊规则调整虚拟目标点的引力系数,使人工引力场的梯度方向指向回收入口,AUV沿光滑的入坞路径以期望的姿态驶进回收入口。仿真结果证明了该路径规划方法的有效性。     

无速度测量下基于信息耦合度的自主水下航行器分群控制算法

自主水下航行器（AUV）的分群控制,表征为AUV群集在外部刺激下自发分裂成多个子群的行为。针对无速度测量下AUV群集（SAUV）的分群控制问题,提出了一种基于信息耦合度的分群控制算法。该算法利用信息耦合度表征AUV间的交互作用强度,并通过对个体运动的动态调节实现群集行为的分化。在此基础上,针对AUV分群过程中无速度测量的情况,通过设计分布式观测器对邻居速度信息进行实时估计,并将最大信息耦合度邻居的位置信息融入分群控制律中,实现了外部刺激下AUV群集的自发分群运动。理论分析和仿真实验均验证了所提分群控制算法的可行性和有效性。     

事件触发的多AUV编队模型预测控制算法

针对复杂环境中自治水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)编队的避障控制问题,提出一种基于事件触发的模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。建立水下机器人运动模型,结合领航-跟随式队形控制方法,利用领航AUV的位置信息和编队期望队形得到虚拟AUV的航行轨迹及速度信息,将其作为跟随AUV的航行参考轨迹;对传统人工势场法(artificial potential field,APF)进行适应性改进,以满足AUV编队在障碍物环境中避障规划的需求;设计一种基于跟随AUV轨迹预测值与实际值误差的事件触发机制来减少求解优化问题的计算量,降低计算负担。结果表明：与其他算法相比,该算法仿真结果具有可行性和有效性。     

一种基于单移动GPS智能浮标的AUV导航方法

针对传统全球定位系统（GPS）辅助自主式水下航行器（AUV）导航的局限性,给出了一种基于单移动GPS智能浮标（GIS）的自主水下航行器（AUV）导航方法。利用超短基线（USBL）原理设计了AUV导航天线,通过该导航天线测量GIS与天线上水听器间的角度和距离,并由两者的向量关系和GIS的坐标位置导出了系统的量测方程。应用标准卡尔曼滤波（KF）解算水听器的坐标,进而求得AUV的位置坐标。仿真结果表明,该导航方法能较好地克服GPS在水下导航中的局限性,具有机动性好、隐蔽性强等优点,研究成果有望为AUV远程精确定位、路径规划和多AUV协同导航等方面提供理论基础。     

虚拟环境下自主水下航行器的避障研究

为了在虚拟环境下模拟自主水下航行器的水平面避障过程,基于软件平台MultiGen Creator和Vega,在HP工作站上开发了自主水下航行器避障视景仿真系统。提出了一种前视声纳的仿真方法,利用Vega提供的碰撞矢量函数和自定义的Volume碰撞方式,模拟前视声纳的功能,并根据声纳所测得的障碍物相对于自主水下航行器的位置关系设计一个模糊推理系统来求解其避障角度,实现了虚拟环境下自主水下航行器的水平面避障。仿真结果表明,该视景仿真能够使仿真系统更加逼真和接近于实际情况,并且满足系统仿真的实时性要求。     

面向海底光学探测使命的自治水下机器人水平路径跟随控制

针对利用光学探测设备对海底目标探测与搜索的使命,自治水下机器人（AUV）需具备更精确的航行控制性能,为此提出一种不依赖模型的改进型PID控制算法,通过对增设的左右水平推进器进行控制,以实现AUV低速时水平面的精确航行。将整个控制器分为两层：内层为偏航距离PID控制器,将输出量转化为所需偏转角;外层为航向PID控制器,将内层计算结果转化为航向偏差,对其进行PID计算,输出为偏转所需推力和推力矩值。通过对设定探测路线进行路径跟随,以反映水平面航行控制精度。通过湖上试验,得出精确的路径跟随航迹,实现了航向角偏差均值为0.09°、航向距离偏差均方差为0.29 m的航行稳定控制,验证了该控制方法的可行性。     

一种考虑时钟同步问题的多AUV协同定位算法

在多自主水下航行器（multi-AUVs）协同导航系统中,领航AUVs配备高精度导航定位设备,跟随AUVs配备低精度导航设备,领航、跟随AUVs均配备水声通信设备,跟随AUVs利用领航AUVs的广播信息获得其与领航者间的距离。本文针对领航AUVs与跟随AUVs问的时钟不同步问题,给出了AUV时钟相对偏移与相对漂移模型,并将跟随AUVs的时钟偏差作为未知量,提出了一种考虑时钟同步问题的multi-AUVs协同定位算法。仿真结果表明,该算法不仅可以大幅度提高跟随AUVs的协同定位精度,而且能够随时对跟随AUVs时钟误差进行估计,有效地提高了multi-AUVs协同导航系统性能。     

人工势场和虚拟结构相结合的多水下机器人编队控制

传统的多水下机器人（AUV）编队算法,例如领航跟随法、虚拟结构法,对编队形成过程中AUV间的避碰问题和编队行进过程中的避障问题,没有进行有效解决。人工势场法可利用势函数进行避碰、避障,但队形组织能力略显不足。针对上述问题,提出了一种人工势场和虚拟结构相结合的多AUV编队控制算法。将系统分为3个部分：编队参考点、虚拟结构质点和AUV. 以编队参考点为中心形成期望的虚拟结构以组织队形;虚拟结构质点以期望的虚拟结构为运动目标,并在运动的过程中,通过人工势场斥函数,实现避碰和避障;AUV对虚拟结构质点进行目标跟踪,从而渐进形成AUV的队形。通过编队路径跟踪、编队队形变换和编队避障等一系列仿真实验,对算法的可靠性和灵活性进行充分验证。实验结果表明：在随机的初始位置条件下,多AUV系统可以快速无碰撞地形成队形;在编队行进过程中进行灵活的队形变换,并对障碍物有效避碰。     

未知海流干扰下自主水下航行器位置跟踪控制策略研究

针对存在参数不确定性的欠驱动自主水下航行器 (AUV)水平面位置跟踪控制问题,基于李雅普诺夫理论,利用反步法设计了一种非线性控制器。利用自适应控制技术对模型本身不确定性进行补偿,同时引入自适应模糊控制技术对非线性控制器进行优化;设计了一种针对于缓慢未知时变海流的指数收敛观测器,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个AUV闭环控制系统的稳定性。针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真,结果表明所设计控制器可以准确地对期望轨迹进行跟踪,证明了其有效性和鲁棒性。