粘性流场中船舶操纵水动力导数计算

以船舶操纵水动力预报为研究背景,通过对商用计算流体力学软件FLUENT的二次开发,采用其动网格技术以及后处理系统,对粘性流场中大型船舶操纵水动力导数进行了数值计算.船体按照斜航、不同舵角、纯横荡和纯首摇等状态做运动,得出随船坐标系下作用于其上的水动力及力矩.通过进行基于最小二乘法的曲线拟合,最终求得船舶操纵水动力导数.计算结果表明,纯横荡运动和纯首摇运动的水动力与运动无因次频率呈现较好的线性关系,间接验证了所提出的计算方法适用于复杂船舶运动的水动力导数计算.     

基于2 维Tsallis 熵的水下图像目标检测

针对传统图像检测方法在水下图像处理过程中存在目标区域定位不准确、目标细节丢失、目标形状变 形的问题,文中利用Tsallis 熵的非广延性,提出了一种基于边缘信息的2 维直方图,并以最大2 维Tsallis 熵为准 则,利用改进粒子群优化算法寻找最佳阈值．水下图像处理试验表明,该算法是一种有效的水下图像目标检测方法, 与传统方法相比,具有更强的自适应性和鲁棒性．     

DDM中基于历史信息排序的区域匹配算法

DDM实现的关键是更新区域和订购区域的匹配判断,其匹配算法的设计决定着分布式仿真的效率和性能.针对直接匹配算法需要维护的区域相交索引表和相交信息表的存储空间不断扩大的问题,首先提出区域聚合的基本思想及其实现方式,然后提出将历史信息排序加入到区域匹配算法中,以使算法在有效利用历史信息的基础上,提高区域匹配的运行效率.给出了算法的基本思想和具体步骤,通过应用实例详细解释了算法的具体实现过程,最后通过仿真实验,对比分析了所提算法的优缺点.     

水下机器人任务流程建模与管理

为实现水下机器人任务流程的快速建模与自动管理,通过改进传统的工作流理论,提出了一种实用的任务流程模型——任务工作流.介绍了作为任务工作流理论基础的传统Petri网及工作流模型,指出了原有理论的缺陷并介绍了任务工作流的基本理论.以任务工作流模型为基础,实现了一款任务流程管理系统,为其定义了完善的图形化建模手段与标准的文本化的描述语言,并建立了一套担负着运行时任务管理工作的核心应用程序,能够实现任务的描述与建模、自动运行与管理,以及任务流程的动态更改.实践表明,任务工作流建模简单快捷、方便编程实现,是机器人任务建模与管理的理想工具.     

仿海蟹机器人浮游步态动力学建模与运动控制

为实现足桨耦合推进仿海蟹机器人在未知海流扰动作用下对目标点的跟踪控制,对仿海蟹机器人浮游步态的动力学和运动控制进行研究.综合考虑重力、浮力、游泳足拍动产生的推力以及水动力的影响,建立了仿海蟹机器人水下复杂环境的动力学模型.在此基础上,设计了一种基于指数趋近律的滑模变结构控制器,将游泳足上下拍翼运动和摇翼运动的相位差作为被控量,对机器人的转艏角速率进行控制.通过李亚普诺夫直接法,证明该系统可实现全局渐近稳定.最后进行了单一目标点和多目标点跟踪运动仿真和实验,结果表明:该方法可以使机器人具有良好的目标点跟踪能力,并对系统动力学参数不确定性及外界扰动具有较高鲁棒性.     

近尾迹中平板对钝物体的干扰

为了减小作用在钝物体上的交变力进而有效地降低结构振动和噪声,以有限体积法分别采用层流模型、标准k-ε湍流模型,计算了不同Re数和截面形状的钝物体的流体动力性能;并通过在钝物体近尾迹区域水平布置一平板,降低上游钝物体尾涡脱落频率和作用在钝物体上周期性交变力.研究发现存在最优的平板布置位置,可以最大程度地降低作用在钝物体上的周期性交变力以及斯特罗哈数.同时,随着平板尺度的增加,钝物体和平板的升力系数、阻力系数也都随之减小.     

一种基于信息熵约束的快速FCM聚类水下图像分割算法

智能水下机器人视觉识别系统的使命是快速、准确地处理获得水下目标的相关信息并及时反馈给计算机来指导机器人进行下一步的任务。为了在保证分割质量的前提下实现快速图像分割,结合梯度算子、图像的直方图特征和采样计算,并以图像的相对信息损耗为约束,提出了一种基于熵约束的快速FCM聚类水下图像分割算法,并依据水下图像分割效果和模糊划分的有效性评价指标,详尽研究了新算法中加权指数二的取值规律性。实验结果表明,这种算法能够获得较好的分割质量和时间效率,符合机器人对实时性的需求。     

基于单目视觉的水下机器人管道检测

以单目CCD摄像机为视觉传感器,利用视觉系统测量方法获得水下管道的导航信息,并在此基础上建立了一个用于水下机器人的水下管道检测系统． 按照数据结构的抽象程度,将系统中传递的数据信息分为由低至高4个层次,描述了各层次内容,详细介绍了水下机器人管道检测方法． 为了提高系统的准确性和实时性,采用了动态窗口管道检测方法．在室内实验水池中,以某型号水下机器人为试验载体,进行了多次管道跟踪试验,验证了系统的可行性和有效性．     

智能海洋机器人技术进展

智能海洋机器人是可以在复杂海洋环境中执行各种任务的智能化无人平台, 包括智能水下机器人和智能水面机器人. 基于实践和在相关技术难题上的经验, 提出了一些关键技术问题的解决方案. 在智能水下机器人方面, 探讨了体系结构、运动控制、智能规划与决策和系统仿真等关键技术. 在智能水面机器人方面, 探讨了快速性和智能化问题. 我国在智能海洋机器人技术研究方面已经取得了较大的进步, 但距离全面应用还有很大差距.     

基于Hough变换的水下管道检测方法

由于海底管道背景复杂,简单的检测算法不能给出理想的检测结果;复杂的检测算法又不能满足实时作业要求。为了克服上述问题,实时而又准确地检测水下管道,通过分析水下图像的特点以及传统Hough变换对于管道直线信息提取的局限性,有针对性地提出了对Hough变换方法的2步改进,包括前期处理改善像素点的分布以减少参与Hough变换的无效像素点的数目,和Hough变换过程中的峰值点逆向清零以保证管道边界检测的唯一性。在仿真环境和水池环境下分别对改进的方法和未改进的方法进行了对比实验,结果表明前者可以有效地提高管道检测的实时性和精确性。