我国首个7000米载人水下机器人今年下海试验

“7000米载人潜水器”1：6模型 全国政协委员、中国国家海洋局局长孙志辉在接受新华社记者采访时透露,中国自主研制的世界首个7000米载人水下机器人今年将进行下海试验,有关部门正在协商具体时间。     

海洋机器人环境能源收集利用技术现状

能源供给是限制海洋机器人作业能力的重要因素之一,从海洋环境中获取能源并利用有助于增加海洋机器人的能源供给,提高续航能力和负载能力,实现长期、连续作业．本文对各种形式的海洋环境能源及其特点进行了介绍,根据能源形式的分类分别介绍了海洋机器人环境能源收集利用技术的现状,最后对海洋机器人环境能源收集利用技术的特点进行了总结,并讨论了未来发展中的关键技术．     

利用并行计算机实时处理的水下机器人在海洋开发中应用的探讨

本文提出利用水下机器人及并行计算机进行海洋观测与监测、海底岩石成象、海洋环境污染调查、海洋新能源勘探的原理。建议重视对海洋新能源的开发。     

一种基于分布式信息融合技术的水下机器人智能感知系统方案

水下机器人的研究和使用对人类开发海洋资源具有重大意义．随着海洋探测深度的增加,自治水下机器人（AUV）正成为新的研究热点．为解决AUV深海域探测所面临的通讯速率低和实时性问题,本文提出了“基于分布式信息融合技术的水下机器人智能感知系统”的实施方案,并以贝壳抓取过程为实例,解释系统解决实际问题的过程．     

水下无人航行器的研究现状与展望

本文首先介绍了水下无人航行器的研究背景、特点、分类与国内外研究现状。随后,阐述了国内在该领取得的标志性成果,包括几款AUV和ROV产品,其中重点介绍了一款大深度AUV和深海作业型ROV的技术特点与技术难点。接着,对该领域未来的发展趋势进行了展望。最后,对全文进行了小结。     

DC Thruster Controller Implementation with Integral Anti-wind up Compensator for Underwater ROV

This paper presents the implementation and experimental results of different conventional position control schemes for positioning an experimental model, the THETIS Underwater Remotely Operated Vehicle (UROV). To achieve minimum response time and in order to avoid the so-called Integral Wind-up phenomenon, Proportional-Integral (PI) plus integral antiwind-up compensation is used. Hardware implementation of the design is described and experimental results of a digital position control system over one direction using two dc thrusters fed by four quadrant (PWM-Driven) transistor choppers are given. All control algorithms are implemented using a TI's Digital Signal Processor (DSP). The actual position and orientation of the vehicle in a 3-D space is derived through a combination of an ultrasonic scanning system, a direction gyrocompass, and a pressure depth sensor. The vehicle's use at the present stage of development is to perform water pollution measurements.     

一种新的仿人控制方法研究

以模拟人对混水阀的调节过程为基础,提出一种新的仿人控制算法.该控制算法模拟人在控制时的粗调和微调,并使控制量逐步逼近最终稳定控制量的过程.算法中的参数具有明确的物理意义,可根据不同的控制指标方便地调节,并且能够获得足够的稳态误差.采用本文控制算法,不需要有精确的被控对象模型,即使在有较大干扰的情况下,仍可以获得较好的控制性能.     

微小型自主水下机器人研究现状

综述了国内外微小型自主水下机器人（AUV）的研究现状。首先,对微小型AUV的定义进行了梳理。其次,基于微小型AUV的平台结构特征,对微小型AUV的应用背景和特征进行了归纳和总结。最后,对微小型AUV的发展趋势进行了分析和探讨。为微小型AUV的设计提供了参考,对微小型AUV的应用发展具有借鉴意义。     

基于能源消耗最小的自治水下机器人-机械手系统协调运动研究

描述了自治水下机器人搭载的三功能水下电动机械手的设计．鉴于自治水下机器人—机械手系统是运动学冗余的且自带能源,因此将系统阻力优化函数引入逆运动学求解,设计了基于系统能源消耗最小的系统协调运动规划算法．仿真表明,该算法在解决系统冗余度的同时,有效地减小了系统能源消耗．     

一种遥控潜水器控制系统的研究与应用

介绍一种基于工业以太网通信技术及Windows 平台构建的遥控潜水器控制系统．将该控制系统应用于最新研制的遥控潜水器中,其在通信能力、视频传输、控制性能、硬件的可扩展性、数据的存储与显示等多方面都比传统的控制系统具有明显的优势．在水池中进行了试验,验证了该控制系统及整个潜水器良好的运动功能和性能．     

AUV水下着陆策略研究

水下自航行器（AUV）的续航能力主要取决于其所携带能源总量．为了有效地减少能耗,提出了一种具有变浮力系统、能够着陆坐底的小型AUV,它可以利用有限的能源实现长时间的海洋环境监测．首先介绍了该AUV 的总体结构,然后对AUV 的着陆策略进行了详细研究．在对三种着陆策略进行对比的基础上,选择下潜航行到位控制注水着陆策略作为最佳的水下着陆方案．该策略能够使着陆时的冲击力保持在安全范围内,并且着陆时间最短．最后对着陆轨迹进行规划．仿真和水域实验的结果都证明采用该着陆策略能够安全、平稳地实现水下着陆．     

基于传感器信息的水下机器人动态避障研究

提出一种新的基于传感器信息的自治式水下机器人(AUV)动态避障方法。介绍了传感器的工作原理。通过栅格法把传感器采集的AUV运行环境障碍信息进行合理描述,并预测动态障碍物的速度,保证AUV能够根据传感器信息躲避障碍物,达到航行要求。最后,通过仿真实验对机器人自主避障能力进行了验证。     

基于神经网络的自治水下机器人广义预测控制

针对自治式水下机器人高度非线性和时变性的特点,提出了一种基于神经网络的水下机器人广义预测控制策略．利用改进型Elman网络作为多步预测模型,在对网络学习算法进行改进的基础上,实现了Elman网络的在线学习,并提出了用于求解神经广义预测控制律的灵敏度公式．进行了具有神经网络在线学习功能和不具有在线学习功能的水下机器人的速度控制实验,并就预测控制效果进行了对比分析．实验结果表明,具有自适应学习功能的水下机器人速度控制法的精度要优于不具有在线学习功能的速度控制法,且当水下机器人动态特性发生变化时具有较强的自适应能力．