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介绍了一套多水下机器人三维视景仿真系统。该系统采用虚拟现实技术,利用虚拟仿真软件VegaPrime 与Visual C++.NET 2003 混合编程实现三维视景仿真。它主要用于海洋环境的模拟和多水下机器人运行时的位姿更新、碰撞检测、环境效果及各种特效的实时显示。此外,它还具有响应各种输入/输出设备的功能和通过人性化图形界面接口与用户进行交互的功能。
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为了解决自主/遥控水下机器人(ARV)水面控制台与水下载体之间的通信问题,设计并实现了一种基于分层结构的水面/水下通信协议。该协议根据ARV 通信特殊需求,分为应用层,数据链路层与物理层,各层之间通过事件路由的方式进行调用,层内协议规则通过有限状态机来描述,整个协议结构清晰。ARV 实验结果证明这一通信协议具有传输速率快,可靠性高等优点。
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爬行运动为轮桨腿一体两栖机器人基本运动模式之一。以机器人爬行运动为研究对象,分析了两栖机器人爬行运动机理,并建立了其典型驱动单元的运动学模型;根据机器人不同爬行运动状态,提出了基于轮桨和足板不同步态形式的运动规划策略;采用虚拟样机技术,对不同爬行状态下的步态规划效果进行了仿真试验分析和验证。试验结果表明,在规划的步态下,轮桨腿一体两栖机器人具有良好的爬行稳定性、转向机动性和越障能力。
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在复杂工程系统的概念设计优化中,高精度数值分析方法得到广泛应用,将高精度数值分析与优化方法有机结合,对设计空间展开全面搜索与寻优,已经成为现代设计优化方法的重要发展方向。以水下滑翔机的概念设计为研究对象,引入代理模型,控制高精度分析试验的数量,有效地化解精度与效率之间的矛盾。将参数化几何建模、网格划分以及流体数值模拟分析集成为自动分析流程,并以此为基础采用试验设计理论,构建代理模型,解决水下滑翔机机翼的多目标设计优化问题。给出基于代理模型的设计优化过程,并系统地比较几种试验设计方法的适应性,重点讨论多项式响应面和径向基函数代理模型,所得代理模型相对误差小于2%。采用梯度寻优方法与遗传算法在给定设计空间内进行全面搜索,获得机翼的最佳平面构形,水下滑翔机的升阻比提高6.76%,俯仰力矩的绝对值由0.2760N•m降低为0.0015N•m,提高水下滑翔机的运动性能。
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提出了基于水下作业系统阻抗力控制的水下矩形围壁定位方法。水下作业系统末端执行器跟踪期望运动轨迹,通过与水下矩形围壁环境表面接触力反馈信息的变化获得与环境接触的特殊点,计算得到矩形围壁环境相对水下作业系统的位姿。以带有三自由度机械手的水下作业系统为例进行水下矩形围壁目标表面恒力跟踪的计算机仿真,仿真结果表明定位方法可以很好的获得矩形围壁环境的位姿,控制策略具有很好的表面跟踪和力控制能力。
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为满足轮桨腿一体化两栖机器人控制系统各模块间信息交换的实时性、灵活性、可扩展性和可靠性的要求,将CAN总线应用于轮桨腿一体化两栖机器人控制系统中。从硬件和软件两方面,介绍了CAN总线在轮桨腿一体化两栖机器人中的应用方案,设计了基于ARM7处理器的CAN总线控制节点,提出了适用于两栖机器人的CAN总线应用层协议方案。
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针对北极冰下海洋参数监测的使命要求,对水下机器人控制系统进行了相关研究,将PC104总线与CAN总线应用到自主/遥控水下机器人中,实现了一种分布式与集中式相结合的水下机器人控制系统体系结构。从硬件和软件两个方面描述北极自主/遥控水下机器人控制系统的实施方案。
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水下作业系统是运动学冗余系统,本文将模糊推理方法融入基于任务优先运动学控制算法,对系统载体与机械手进行协调运动分配,同时对系统多个任务进行优化。通过带有3自由度水下机械手的水下作业系统进行算例仿真研究,说明运动控制算法的有效性。
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针对母船的升沉运动影响有缆水下机器人的释放与回收的工程实际需求,提出了利用液压绞车降低中继器的升沉速度来实现水下机器人主动升沉补偿控制的方法,来提高水下机器人释放与回收的安全性能。建立液压绞车的数学模型并设计主动升沉补偿前馈控制器。水下机器人主动升沉补偿实验表明液压系统的非线性降低了液压绞车主动升沉补偿前馈控制的升沉补偿效率。针对液压绞车的非线性特性,设计了液压绞车主动升沉补偿预测控制算法,仿真实验表明基于液压系统参数辨识的液压绞车主动升沉补偿预测控制可以得到较高的升沉补偿效率。
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介绍多水下机器人(UUV)数字仿真平台的硬件结构以及单体UUV和多UUV系统的水动力计算流程,在此基础上利用Windows多线程技术实现多UUV的水动力计算,该方法已经用于多UUV数字仿真平台虚拟环境节点的设计中。系统仿真实验表明该方法设计的应用程序具有良好的执行效率和实时响应能力,为以后多UUV半物理仿真平台的水动力计算和实体多UUV系统水动力系数的验证奠定了基础。
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针对深水滑翔机器人耐压壳体在深水中压缩变形和海水密度随水深增大而变化等因素造成驱动浮力变化问题,利用压缩变形和密度变化对驱动浮力影响的互补特性,归纳了载体耐压壳体结构优化设计方法。保证耐压壳体抗压条件和质量最小前提下采用结构优化设计方法,降低耐压壳体压缩变形和海水密度变化对驱动浮力的影响,提高系统能源的利用率。
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针对异构多UUV协作任务,提出了基于多智能体系统的分层式体系结构(MAHA).在个体层面,将UUV智能体的思维状态分为社会心智和个体心智两个层次分别实现,更加符合人类社会协作模式;在群体层面,提出了复杂海洋环境下UUV群体结构的评价准则,并据此将MAHA与现有结构进行了对比分析.此外,利用面向对象的Petri网理论建立了系统的协作模型,有效降低了系统建模的复杂性.最后,水下多目标搜索使命的实例研究表明,MAHA能够保证异构UUV之间进行有效的协作.
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研究了水下机器人神经网络直接自适应控制方法,采用Lyapunov稳定性理论,证明了存在有界外界干扰和有界神经网络逼近误差条件下,水下机器人控制系统的跟踪误差一致稳定有界.为了进一步验证该水控制方法的正确性和稳定性,利用水下机器人实验平台进行了动力定位实验、单自由度跟踪实验和水平面跟踪实验等验证实验.
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为提高自治水下机器人在垂直面跨越坡型、台阶型障碍的能力,提出了一种基于模糊控制的垂直面避碰规划方法。该方法以避碰声纳的输出作为输入,垂直面的深度调节量作为输出,直接建立了从障碍感知到避碰行为的映射。半物理仿真实验表明,该方法有效提高了某型自治水下机器人垂直面操纵性能,具有反应迅速、稳定性好、便于工程实现的优点。
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为更好地使用锂离子电池组,更精确地估算电池的荷电状态(SOC),对锂离子电池组合前后进行了常温4.0 A充放电、常温7.5 A放电、-20℃下4.0 A放电以及55℃下4.0 A放电等实验测试。实验结果显示:锂离子电池成组后的充放电特性有所下降,电池组总容量下降为单体电池的90%左右,SOC偏低,工作电压的下降速率在放电末期急剧上升,可达平台区的50倍。对电池组的一致性进行了分析,得出锂离子电池成组时应充分考虑单体电池的一致性;在估算SOC时,采用电池组参数和单体电池参数相结合的方式。