"海斗号"全海深自主遥控水下机器人参数化设计方法与试验研究

以"海斗号"全海深自主遥控水下机器人(ARV)高效地实现深渊探测为目标,在分析其面向使命的典型性能指标的基础上,提出运用模糊层次分析法,构建"海斗号"总体设计的参数化模型.通过模型参数配置和优化,实现"海斗号"以最小时间成本完成深渊探测的目标.通过2次马里亚纳海沟深渊科考航次的海上试验,实现了"海斗号"与大垂直剖面深渊探测需求的匹配性,验证了本文参数化设计方法的有效性.     

基于STM32全海深ARV监控系统设计

针对全海深无人潜水器海洋参数监测的任务需求,结合“彩虹鱼”号全海深无人潜水器监控系统研制的实践经验,对全海深无人潜水器监控系统进行了相关研究,创新性地提出了一种以STM32为核心的全海深ARV监控系统的设计方案.基于模块化的设计思路实现了对ARV电源系统、运动控制系统和作业观导装置的有效控制,联合所研制的上位机可以对ARV水下作业状态及各传感器的数据进行实时控制与采集.大量单项试验、系统联调、水池试验及海试实验结果表明,监控系统方案设计合理、稳定可靠,且取得了满意的海试结果.     

基于UNITY3D的水下机器人视景仿真方法

水下机器人的视景仿真在整个机器人的研制中占有非常重要的地位.一方面应用在水下机器人航行时,进行实时监控,显示机器人的姿态信息.结合海底信息,为操作员的操控提供了重要的辅助信息;另一方面也应用在测试阶段的仿真航行,它可以反馈海底的障碍信息,提供高程深度数据.本文针对水下机器人视景仿真的需要,设计了水下机器人的视景仿真方法,利用UNITY3D技术进行开发,根据实际地图数据建立海底场景,显示水下机器人在水下航行的姿态,提高了海景的渲染效果和真实程度.本方法已经实际应用于"十三五"国家重点研发计划全海深水下机器人"海斗一号"中和国家重点研发计划全海深AUV中,在论证,测试,实用等各个阶段中,该方法都具有重要意义,为水下机器人的进一步研究提供了有力支撑.     

万米级水下机器人浮力实时测量方法

提出了一种适用于万米级水下机器人的实时浮力测量方法,主要解决大于一万米水深环境下密度变化、新材料力学参数不确定等因素造成浮力计算困难的问题．该方法基于推进器和加速度计进行浮力测量．为了减少相关动力学参数不确定性对测量结果的影响,水下机器人需要在海底执行特殊的运动动作．文中讨论了该方法的特点和适用情况,并使用“海斗”号自主遥控水下机器人（“海斗”ARV）在近10900 m深的海底中进行了实验验证．实验结果表明,该方法测量得到的结果与参考值的平均误差为0.3 N,满足预期要求．     

全海深ARV水下LED调光驱动电路设计

针对于全海深ARV水下LED灯驱动工作环境复杂、电流控制困难等问题,以XL4016为调光驱动芯片、MSP430F149为控制核心,基于数字PID算法设计出对驱动电路输出电流精确控制的水下LED灯驱动,实现高精度调光.优化设计外围电路,完成主要元器件参数计算与选型,并通过实验验证.实验表明所驱动电路输出电流范围为0～4A,控制精度高,误差不超过0.6％,可驱动40 W的水下灯正常工作,驱动LED光强度稳定,且输出纹波电流小、操作简单、效率高,适合全海深ARV复杂的环境.     

海洋环境因素对潜艇悬停操纵影响仿真研究

海水密度变化是影响潜艇悬停稳定的最主要因素之一,因此明确悬停海区密度梯度的情况对潜艇悬停操纵的战术的使用至关重要.以模型潜艇为研究对象,在潜艇悬停运动基本数学模型、海洋环境干扰力模型和悬停水舱注排水控制模型的基础上进行仿真计算,研究悬停海区不同梯度类型和不同密度梯度值对潜艇悬停操纵的影响,分析了海洋环境因素和悬停稳定性之间的逻辑关系,研究结论对提高潜艇指挥员水下悬停机动操纵训练水平提供了有益的参考.     

鱼群启发的水下传感器节点布置

水下传感器网络(Underwater sensor networks, UWSNs)可用于海洋资源勘测、污染监控和辅助导航等领域, 已成为无线传感器网络方向的研究热点. 在开放式复杂的水下环境中监测目标具有高动态和不确定的特点, 节点如何根据环境和目标的变化自主调整位置, 以达到对监测目标的优化覆盖是一个关键问题. 本文描述了水下传感器节点布置问题, 定义了性能评价指标"事件集覆盖效能", 并提出了一种鱼群启发的水下传感器节点布置算法, 通过模拟鱼群行为, 并结合拥挤度控制, 使节点自主趋向并覆盖事件, 同时实现节点分布密度与事件分布密度相匹配. 大量对比仿真实验结果表明该算 法可以有效解决水下传感器节点布置问题, 并具有复杂度低、计算量小、收敛速度快和分布式可实现的优点.     

基于多块动态混合网格的AUV自航类物理数值模拟

提出了一种采用多块动态混合网格进行AUV(自主水下机器人)自航试验的类物理数值模拟的方法.对AUV带舵翼和螺旋桨的全附体进行建模,采用UDF(用户自定义函数)实现推进器和AUV之间的力和速度传递,结合6DOF(自由度)运动方程求解AUV的运动参数,采用动态层方法进行网格更新,最终实现AUV从静止到匀速的直航运动的自航推进数值模拟.相对MFR(多参考系坐标)法,自航速度误差为2.6%,伴流分数误差为3.7%,推力减额误差为6.8%.与非结构动网格法和重叠网格法相比,该方法的计算收敛快.同时,数值模拟获得了AUV自航推进过程中的速度曲线,推力和阻力变化曲线,自航推进的尾迹和压力云图,以及相应的动画,揭示了自航推进过程中船、桨、舵相互作用的内在机理,为进行更复杂的载体操纵运动提供类物理数值模拟方法.