基于STM32的无人无缆水下救援机器人

本文介绍了一种无人无缆水下救援机器人的简单研究,以此类机器人的系统框架设计为重点,围绕着基础算法进行了研究,并且调查和分析了国内外相关研究现状和进展,指出了未来水下救援机器人的发展前景。此类机器人具有远程化,智能化的特点,可以在被严重污染的水域、极度危险环境、等不适合人类下潜的情况下,代替人工在水下进行救援以及搜集证据等完成多种任务,将会成为水下救援的一种新趋势。     

潜水切割机在车陂隧道项目中的应用

在钢管桩围堰拆除时,常需要派潜水员下潜到管桩里进行水下氧弧焊切割作业,作业风险极高.以广州车陂隧道项目为依托,研制一种水下切割机器人,取代高风险的人工水下作业,实现水下切割的机械化与无人化作业,实现本质安全.水下切割机具有管桩内支撑系统、切割系统、岸上控制系统及液压动力站,只需工人在岸上操作就可完成切割作业.     

一种基于ZigBee无线通信水下自重构机器人

本文以STM32W108——Zig Bee无线通信控制器为核心,从水下自重构机器人的个体连接方式、水下运动方式、水下近距离定位和自组网与群体智慧等方面对水下自重构机器人系统进行研究与设计。设计了机器人的连接机构。不同个体之间以机械连接为主,配合微型接近开关和Zig Bee的信号强度检测技术实现个体之间的稳定简洁连接。研究了机器人的运动方式,确定了个体机器人运动所需的最小自由度的数量为二个,并根据所要完成的运动方式将两个自由度的分布位置设计成两个关节组合的方式。通过利用Zig Bee的自组网技术设计了一种简单的群体智慧运算程序,并在多个机器人组合成一个整体时,通过多种群体运动方式检验了该技术。     

十字式球形深水网箱监测机器人的系统设计

文章结合四轴飞行器运动模型,设计制作了一种对网箱养殖动态监测的十字式球形网箱机器人系统。该网箱机器人监测系统由Web网页上位机、通信中继和水下球形机器人构成。用户可随时随地通过网络登录Web网页上位机远程操控机器人,可通过数据平台获得水下实时高清视频和各个水质数据。相比传统人工网箱水质检测,该机器人不仅操作简单、水下运动灵活、优化结构和性能,而且可以动态、实时地监测到水下养殖环境的变化,制作成本低廉。还可用于海洋科考或军事领域。     

基于ROV的落水车辆穿缆救援装置研制

针对车辆落水事故救援过程中缆绳穿引困难、危险性高等问题,设计了一种基于水下机器人控制的车辆落水事故应急穿缆救援装置,开展其关键部件及装置的研制,完成了实验室条件下的功能验证。该装置主要包括水下伸缩机构、储绳释放机构等,可搭载于水下救援机器人,实现深水域落水事故车辆的无人化救援,提高应急救援队伍处置车辆落水事故救援任务的实战能力。     

智能控制技术在微型工业水下机器人运动控制中的应用

载人潜水器搭载微型水下机器人(下称微型ROV)应用于水下作业时,因体积和重量等原因,其自身的稳定性和定位能力较差,加之其与载人潜水器连接的电缆有可能因缠绕等原因对载人潜水器的安全构成威胁,必要时需切断电缆,造成ROV无法回收。本文针对这些问题,提出了一种微型无人ROV智能控制技术,包括水下定位技术和缆绳切断后微型ROV的自主回归技术。     

警报水母的生存智慧

<正>海洋中有一种叫警报水母的生物,外形和飞碟很相似,它们以浮游生物为食。警报水母属于简单的腔肠动物,既没有强烈的毒性,逃跑的速度也很慢,那么,这样弱小的警报水母是如何在广袤的深海中生存下来的呢?警报水母不慎被天敌咬住时,它的身体便会发出闪电般刺眼的光芒,像警示灯一样闪烁不止,将周围的大鱼们吸引过来。这时,咬住警报水母的天敌则会因为恐惧而仓皇逃走,警报     

瑞典首次来渝推介水下机器人遭遇“水土不服”

9月19日，一款产自瑞典、具有世界顶级技术水平的水下机器人在山城重庆正式亮相。在江北区嘉陵江三钢码头水域，来自北欧瑞典、声称全球领先水平的水下机器人，来渝推广表演时遭遇“水土不服”——号称能检测水深300米，却未能在22米深的江底搜到目标物。为增强消防部队水上搜索救援能力，重庆市消防总队专门组织专家就水下物品搜索、水下全程录像、水下定位等科目对水下机器人进行综合考察，以决定是否采购。[第一段]     

浅水ROV电子舱结构设计及关键力学问题分析

电子舱是水下机器人的控制中枢,内部安装有整个机器人系统的控制模块和通信模块,其安全性对于水下机器人尤为重要。设计一款可在300 m水深条件下安全作业的水下机器人电子舱,主要由耐压壳体、内部支架、螺纹法兰、封盖以及壳体外部的水密接头组成。对浅水ROV电子舱进行总体结构设计,并对电子舱结构的强度和稳定性进行理论计算和ANS YS有限元分析,理论计算结果与有限元分析结果相吻合,该电子舱完全满足水下300 m深度工作的安全要求。     

基于机器视觉的新型降噪水下生态调查机器人

本文研究设计了一种新型微降噪水下生态调查机器人,以水滴型流线设计为运载器舱体,通过六个螺旋桨推进器协作运行实现航行器在水下的全自由度运动。本文使用机器视觉来获取目标信息,基于自动白平衡的视频去雾算法与目标识别技术,经试验验证,该方法能够减小水下可视图像退化的影响,识别被观测物种。