摘要：针对常规反步控制方法在路径跟踪中出现的速度跳变与推进器驱动饱和等问题,将生物启发神经动力学模型应用到水下机器人路径跟踪控制中。利用生物启发神经动力学模型的渐变和有界输出等特性,设计基于生物启发的反步路径跟踪控制器,并同传统反步跟踪控制器进行对比分析。仿真结果表明:在较大的初始跟踪误差下,所设计的跟踪控制器可以有效克服水下机器人跟踪控制中的速度跳变,避免推进器的驱动饱和,满足水下机器人推进器的推力约束。

摘要：本文提出一种生物启发神经动力学模型的自治水下机器人(autonomous underwater vehicles,AUV)三维轨迹跟踪控制算法.将AUV在三维空间的运动分为水平面运动和垂直面运动,针对传统反步轨迹跟踪控制器出现的速度跳变问题,采用生物启发神经动力学模型,通过构造一种简单的中间虚拟变量,同时结合Lyapunov函数设计出轨迹跟踪控制律,使其控制效果在水平面和垂直面都能够达到全局渐近稳定并且有平滑连续的输出结果,克服AUV反步轨迹跟踪控制的速度跳变问题.仿真结果证明了所提控制律的有效性.

摘要：由于海洋深处工作环境的复杂性、不可预测性,水下机器人可靠性控制技术一直备受关注。在常规无人水下机器人推进器故障诊断中,均假设推进器处于几种固定故障模式,离线设计控制律,在线调度控制律实现容错控制,这与实际推进器故障情况有较大差别,因此采用ICMAC(Improved Credit Assignment Cerebellar Model Articulation Controllers)神经网络在线辨识推进器的实际故障大小,再利用伪逆重构控制策略,产生容错控制矩阵,实现无人水下机器人在线自适应容错控制。并针对推进器突发性故障,给出了故障诊断与容错控制仿真结果。

摘要：研究了水下机器人轨迹的滑模跟踪控制。针对滑模抖动对系统稳定性的影响,设计了一种基于变倾斜参数sigmoid函数的积分滑模切换函数。基于这个函数设计的控制器在避免抖振现象的同时,保持了高控制精度,且能抑制传统积分滑模控制器常见的超调现象。该控制方法有效性已通过理论证明和仿真实验得到了验证。

摘要：针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法。首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障。同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优。应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性。

摘要：针对OUTLAND1000无人水下机器人,采用自适应滤波器FIR对水下机器人进行在线自适应建模,并利用LMS(least mean square)算法来调节滤波器的权系数,通过对滤波器权系数的分析,实时检测水下机器人传感器的故障,以TMS320F2812芯片为核心设计水下机器人传感器故障检测仪,通过自行设计的键盘,发出数据采集和控制命令,传感器数据通过RS485传送到控制转换器,再利用RS232串口通信传送到检测仪,通过数据分析显示数据参数和诊断结果。

摘要：动力学模型辨识是机器人控制设计的基础,是水下机器人研究的核心内容之一。以Falcon水下机器人的动力学模型为研究对象,在模型适当简化的基础上,提出基于小波级数模型的水下机器人动力学在线辨识方法,选取DOG(Derivative of Gaussian)小波作为小波函数,对Falcon水下机器人纵向自由度动力学模型进行自适应辨识。针对水下机器人动力学模型的时变特性,研究负载特性变化情况下的系统辨识,得出了基于DOG小波级数模型的水下机器人动力学在线算法更加有效。

摘要：研究了自治水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)三维环境中编队控制问题,应用领航-跟随式队形控制方法,仅利用领航者的位置信息及期望编队队形得到虚拟机器人的航行轨迹及速度信息,作为跟随者的航行参考量,应用反步及滑模控制方法为跟随者设计自适应控制律,使其轨迹收敛于虚拟机器人的轨迹,从而与领航者保持期望位姿关系。随后,在具体AUV动力学模型上,利用MATLAB/SIMULINK平台进行了编队控制的仿真研究,实现了预期的控制效果,验证了算法的有效性及实用性。

摘要：由于现在的船舶很大程度都会出现水下附着物堆积导致船舶重量增加、油耗增加等问题,所以该设计通过对ROV水下机器人的研究以及机器人中较为重要的爬壁机器人原理的学习,通过履带和永磁体的结合使用,加强机器人在清刷过程中对船体的吸附。同时,这种合力作用可以让水下清刷机器人克服传统水下清刷机器人运行速度慢、适应能力差等动力缺点,配合可以固定旋转的不锈钢小钢刷便可以有力地去除船底污垢,再利用全方位摄像头检查清刷效果,达到全面清刷。该新型水下机器人将广泛地应用于船舶清刷行业中。

摘要：针对OUTLAND1000无人水下机器人,采用自适应滤波器FIR对水下机器人进行在线自适应建模,利用LMS算法调节和分析滤波器的权系数实时监测水下机器人传感器的故障。以单片机C8051F120为核心设计故障检测器,数据采集和控制信号通过设计的键盘发送给机器人,传感器数据通过RS—232传送到控制器进行数据分析,并在液晶上显示出相应的故障检测结果。