水下机器人-毕业论文
水下机器人控制系统中的姿态估计和控制研究
水下机器人控制系统中的姿态估计和控制研究随着近年来科技的快速发展，水下机器人在海洋探测、海底资源勘探、水下施工等方面的应用越发广泛，而水下机器人的控制系统就显得尤为重要。
其中，姿态估计和控制是水下机器人控制系统中至关重要的环节。
水下机器人的姿态估计和控制涉及到多个因素。
首先，姿态估计是指通过传感器获得水下机器人在水下运动状态的信息，包括其方向和速度等参数。
这些信息对于水下机器人的控制是非常重要的，因为只有准确地了解机器人的运动状态，才能更好地控制其前进方向和速度。
姿态控制是指通过传输指令来控制水下机器人的运动姿态，例如需要机器人向上移动或者向下倾斜等。
对于水下机器人来说，姿态控制的稳定性和正确性是至关重要的，因为对姿态控制的错误或失误可能会导致机器人无法准确执行任务，并且在极端情况下可能会导致机器人损坏或丢失。
为了实现对水下机器人的精确控制，需要开展深入的姿态估计和控制研究。
下面，本文将从以下几个方面探讨水下机器人控制系统中的姿态估计和控制的研究现状和未来发展趋势。
一、姿态传感器研究姿态传感器是姿态估计的核心装置，水下机器人常用的姿态传感器有陀螺仪、加速度计、罗盘等。
这些传感器能够提供准确的运动状态信息，是水下机器人姿态估计和控制的基础。
目前，国内外的研究机构都在致力于优化姿态传感器的性能，提高其准确度和可靠性。
例如，美国麻省理工学院的一项研究通过优化陀螺仪和无线电子元件的结构设计，实现了更高精度的姿态传感器。
尽管目前已经有很多成熟的传感器可供使用，但是在实际应用中传感器性能的影响仍然是不容忽视的问题。
因此，未来的姿态传感器研究应该致力于优化其工作环境，减少噪声干扰，提高稳定性等。
二、基于控制算法的姿态控制研究姿态控制算法是姿态控制的核心，其主要针对水下机器人在复杂环境下的姿态运动进行控制，例如风浪、海流等干扰因素。
当前，常用的控制算法主要有PID控制、模糊控制、自适应控制等。
PID控制是姿态控制中最常用的一种控制算法，其主要面对水下机器人在稳态条件下的运动。
水下机器人技术及其应用实例分析
水下机器人技术及其应用实例分析近年来，水下机器人技术逐渐走进人们的视线，这种现代化的技术不仅在工业生产中大展拳脚，同时也在深海探测、环境监测、海洋拓展等方面发挥着越来越重要的作用。
水下机器人技术是指一种能够在水下环境下工作及自主完成各种任务的电子机器设备，包括无人潜水器、机器人、无人机船等。
本文将从水下机器人的组成结构、应用场景以及现实应用实例等方面展开分析。
一、水下机器人的组成结构水下机器人的整体结构主要由外壳、摄像头、照明器、液晶显示器、电机、电器、控制系统等组成。
其中，外壳是用于保护电路和电子设备的核心部分，主要承担起防水和抗压的作用；摄像头和照明灯是用于拍摄和照明的，能够快速获取水下信息，实时回传数据；液晶显示器和控制面板是用于显示电路和控制的操作面板，能够直观地了解水下机器人的状态。
除此之外，还需要安装相应的控制系统和软件，以实现对水下机器人的操作与控制。
二、水下机器人的应用场景水下机器人能够完成各种任务，如水下探测、海洋资源勘探、水下搜救、水下拆弹等。
在海洋勘探方面，水下机器人可以快速检测那些人类无法到达的深海油气资源；搜救中，水下机器人能够快速定位受困人员的具体位置，提高搜救的成功率；水下拆弹方面，还可以用于探测隐蔽下降在水下的敌对水雷等。
三、水下机器人的现实应用实例1、搜救：在2014年的马来西亚MH370飞机失事事件中，无人潜水器就承担起了寻找飞机残骸的任务，这使得整体搜索过程更为高效且安全。
2、海洋勘探：挪威斯塔托石油公司2019年在北海的施鲁斯堡油气田对深海钻探进行了尝试，任务使用了该公司最新的海洋科技。
二维和三维空间信息的处理等设施可远程控制一个自主的水下机械手，该机械手可以执行对岸设施无法完成的操作。
3、科学研究：2018年，中国科学家在距离西班牙近万公里的海底，通过控制水下机器人轻松完成了跨越太平洋向美洲拓展塔斯曼海种床的目标。
这为随后的海底地壳实验提供了奠基性的工具。
智能水下机器人中的目标检测与路径规划算法研究
智能水下机器人中的目标检测与路径规划算法研究智能水下机器人是一种具有自主控制能力的机器人，能够在水下环境中执行各种任务，如海洋勘探、水下资源开发以及环境监测等。
其中，目标检测和路径规划算法是智能水下机器人实现自主导航和任务执行的关键技术。
本文将重点研究智能水下机器人中的目标检测与路径规划算法，以提高其在水下任务中的效能和准确性。
一、智能水下机器人中的目标检测算法研究目标检测是智能水下机器人实施任务的基础。
在水下环境中，目标的特征信息可能会被水流、污浊的水质以及海洋生物的遮挡所打乱和干扰。
因此，如何在复杂条件下准确地检测目标是一个具有挑战性的问题。
首先，基于深度学习的目标检测算法被广泛应用于智能水下机器人。
这些算法通过从大量的水下图像数据中学习特征，能够自动地、高效地检测水下目标。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
通过训练大规模的水下图像数据集，可以提高目标检测的准确性。
其次，传统的计算机视觉方法也可以用于水下目标检测。
例如，基于模板匹配的目标检测方法可以通过与已知目标模板的相似度计算来判断水下目标。
此外，基于图像分割和边缘检测的方法也可以用于提取目标的形状和轮廓信息。
最后，多传感器融合技术可以进一步提高智能水下机器人的目标检测效果。
通过融合来自多个传感器的数据，如摄像机、声纳和激光雷达等，可以获得更全面、准确的目标信息。
例如，将图像和声纳数据融合可提高在低能见度条件下的目标检测。
二、智能水下机器人中的路径规划算法研究路径规划是智能水下机器人实现导航和避障的关键技术。
在水下环境中，机器人需要根据目标位置和环境信息选择最佳路径，避免障碍物、优化能源消耗等。
首先，基于图搜索的路径规划算法是最常用的方法之一。
例如，A*算法可以在有限时间内找到最优路径。
该算法通过评估每个可能路径的代价函数，并根据评估结果选择最佳路径。
另外，Dijkstra算法、深度优先搜索算法和广度优先搜索算法也可以应用于水下机器人的路径规划。
水下机器人在渔业中的应用现状与关键技术综述
3、近岸作业
在近岸作业方面，水下机器人可以协助渔民进行底播、海参养殖、珊瑚移植 等工作。此外，水下机器人还可以用于海滩清洁和海龟保护等方面，提高渔业生 产的可持续性。
水下机器人的关键技术
在渔业应用中，水下机器人涉及的关键技术主要包括以下几个方面：
1、机器人设计
机器人设计是水下机器人应用的基础。在渔业中，水下机器人需要具备一定 的抗风浪能力、长久续航、快速部署等特点。因此，在机器人设计过程中，需要 充分考虑水下环境的恶劣条件，确保机器人的稳定性和可靠性。
水下机器人在渔业中的应用现状与 关键技术综述
01 引言
目录
02
水下机器人的应用现 状
03
水下机器人的关键技 术
04 未来发展趋势与展望
05 参考内容
随着科技的不断发展，水下机器人已经成为海洋渔业中越来越重要的工具。 本次演示将概述水下机器人在渔业中的应用现状，以及在应用过程中所涉及的关 键技术，最后对未来的发展趋势进行展望。关键词：水下机器人，渔业，应用现 状，关键技术，发展趋势。
1、高性能的水下机器人将不断涌现，为实现更高效、精准的作业提供技术 保障。
2、水下机器人将与人工智能等技术深度融合，实现更智能化的决策Байду номын сангаас控制。
3、水下机器人将在保护海洋生态、海洋资源勘探等领域发挥更大的作用， 成为实现海洋可持续发展的重要工具。结论
本次演示对水下机器人在渔业中的应用现状与关键技术进行了综述。目前， 水下机器人在渔业中的应用主要体现在渔业捕捞、深海养殖和近岸作业等方面， 涉及的关键技术包括机器人设计、感知系统、推进系统和控制系统等。随着科技 的不断发展，未来的水下机器人将具备更高的性能、更强的智能化和更广泛的应 用领域。
水下机器人通信系统设计
steering and stable attitude in water.
关键词院水下机器人；水下通信；载波通信
Key words: underwater robot；underwater communication；carrier communication
中图分类号院TP24
文献标识码院A
文章编号院1006-4311（2021）14-0202-04
于水下控制模块与相应的不同功能的传感器相连接， 比如有温度传感器实时搜集温度、压力传感器来搜集压力 这种监测信号，来自这些传感器的信号都由水下电子模块 来调制，再在电力线上耦合，上传，经水下脐带缆终端单 元，进入脐带缆并传输到水上脐带缆终端单元，经水上通 信单元解调之后被主控站接收，以实现向上方向的检测功 能。当电源或信号传输中断时，水下电子模块会自动向主 控站报警，供维修和备用设施使用。
（昆明理工大学民航与航空学院，昆明 650000）
（Faculty of Civil Aviation and Aeronautics，Kunming University of Science & Technology，Kunming 650000，China）
水下机器人多传感器数据融合技术研究
水下机器人多传感器数据融合技术研究水下机器人作为一种具有广泛应用前景的技术设备，其使用范围涉及到了水下勘探、水下救援、水下科学研究、水下管道检测等多个领域。
但是，由于水下环境的复杂性，水下机器人需要同时具备高精度、长探测距离、稳定性强等多种特点，才能顺利完成各项任务。
针对这一难点，目前的水下机器人大多采用了多传感器数据融合技术来提高其综合检测能力。
下文将从多传感器数据融合的原理、实现方式、相关算法及未来发展趋势等方面，来探讨水下机器人多传感器数据融合技术的研究进展。
一、多传感器数据融合的原理传感器是水下机器人进行信息采集的重要装备。
然而，单一传感器由于受到环境因素、检测对象、误差等多种因素的影响，具有一定的局限性。
为了提高水下机器人的检测准确度和鲁棒性，研究人员开发了多传感器数据融合技术。
多传感器数据融合技术是指通过将多个传感器的数据结合起来，并在其基础上进行数据处理和分析，最终得到高精度、高可靠性的信息输出。
其中，传感器的种类包括但不限于声学传感器、光学传感器、机械传感器、GPS卫星定位系统等多个方面。
在水下机器人中，传感器将获得的信息经过数据融合算法之后，得到的数据将比单个传感器获得的数据质量更高。
同时，通过数据融合技术也可以在数据的空间分布上得到增强。
值得指出的是，单一传感器的测量值可能存在误差和不确定性，而多传感器数据融合能够通过这些不确定性降低单传感器带来的影响，进而提高检测精度。
二、多传感器数据融合的实现方式当下，数据融合技术的实现方式主要有基于模型和基于数据两种方式。
其中，基于模型的数据融合是基于统计学原理建立一个统一的数学模型，并以此来描述各传感器之间的相关度，进而获得最终的信息输出；而基于数据的数据融合则是直接将各传感器获得的数据结合起来，再依托算法进行信息处理。
但是，如何选取不同传感器获得的数据并结合在一起，还是数据融合技术的难点之一。
根据研究人员提出的改进方法，常用的数据融合方案分为类别决策、平均值决策和矢量决策等方式。
水下机器人的控制算法及应用研究
水下机器人的控制算法及应用研究水下机器人是现代科技的重要成果之一，它在海洋科学、海洋资源开发、海上安全等领域发挥着重要作用。
控制算法是水下机器人运动的灵魂，对其状态估计、路径规划、避障等过程具有至关重要的作用。
本文将对水下机器人的控制算法及应用研究进行介绍。
一、水下机器人的控制算法1.运动控制运动控制是水下机器人控制算法中最基础、最关键的环节，它决定了水下机器人的动态行为。
运动控制可以分为位置控制、速度控制、力控制等多种控制方式。
其中位置控制是比较常用的一种控制方式，它通过控制机器人末端的位置，来实现对机器人的运动轨迹控制。
2.姿态控制水下机器人的姿态控制是通过控制机器人在三维空间中的姿态变化来实现的，高精度的姿态控制可以让机器人在深海环境下更加稳定和灵活的运动。
3.路径规划路径规划是指为机器人规划一条到达目标点的最优路径，并保证机器人在运动过程中能够避开障碍物。
路径规划通常使用启发式算法来实现，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等。
4.障碍物避障水下机器人在深海环境下面对的挑战极大，其周围存在复杂而不可控的海底障碍物，如岩石、珊瑚等等，因此如何有效地避免障碍物是水下机器人控制的重要问题。
障碍物避障算法可以使水下机器人能够按照预定路径安全地行驶，通常包括传统的模拟避障方法和最新的基于深度学习的方法。
二、水下机器人的应用研究1.海洋科学研究水下机器人在海洋科学研究中扮演着非常重要的角色。
它们可以对深海环境进行多方位的探测与监测，例如：海洋地球物理学、海洋生物学、海洋地质学等。
2.海洋资源勘探与开发随着人类对海洋资源的需求日益增加，不断深入海底开采需求的也日益增加，而水下机器人可以在不依赖于天气、节约时间等多方面优势下，对深水资源进行详细勘探，并可以通过作业手臂等进行高效、快速、精确的开采。
3.海底环境监测海底环境监测是水下机器人的另一个重要应用。
监测海底环境情况可预防海底地震等灾害，提高深海区海上安全方面的水平，同时为资源保护、环保等方面提供有力支持。
水下清洁机器人运动控制系统设计研究
本文主要结合相关的研究背景设计了一种水下清洁机器人，作为一种水下设备的清洁维护的机器人，保障水下设备的正常运行。
文章首先在引言部分对本文的研究背景及意义进行阐述，然后重点提出了水下清洁机器人运动控制系统的总体设计方案，并对其运动模型进行设计和仿真。
1 引言海洋开发逐渐向特殊领域以及高深度领域转变，难度越来越大，人力开发已经完全不能够满足开发的需求，机器人开发已经成为了新趋势。
本文主要在此背景下分析和研究水下清洁机器人的运动控制系统的设计。
本文设计的水下清洁机器人主要是用于对水下的一些大型设备，例如海底搜救设备、勘测设备、取样设备等进行水下维护和修复等，能够在水下特殊环境中对海底设备进行维护和处理，能够较大程度上的促进海底开发技术的发展。
2 水下清洁机器人运动控制系统总体设计2.1 水下清洁机器人运动控制流程本文设计的水下清洁机器人的控制系统主要由主机、控制算法、控制电路、指令转换、机器人载体、采样设备等组成，具体的控制流程为：主机控制算法进行水下机器人的动力分配，并结合指令转换算法进行整理转换，结合控制电路开启操控箱，下达操作指令，机器人载体接到命令驱动机器人进行采样，采集样本之后将样本信息传递到主机处理系统当中，进行处理。
2.2 模拟运动控制平台结构设计水下机器人的运动控制平台主要包括六个部分：步进电机、云台、安装板、推进器、U型板以及轴承等。
其中云台主要实现的是2自由度的运动，包括水平和横向两个方向。
本文模拟的控制平台主要实现的是3自由度的运动控制，除了上述2自由度之外，还包括前后摇摆自由度。
由于多了一个自由度，因此需要对运动进行定位，该运动平台的定位主要由带套轴承和法兰轴组成固定左侧，由带套轴承和电机轴固定右侧，右侧的电机由法兰固定，由此就设计出了一个6自由度的模拟运动控制平台（边宇枢，高志慧，贠超，6自由度水下机器人动力学分析与运动控制：机械工程学报，2007）。
2.3 地面操控台结构设计地面操控台主要是对上述的模拟运动控制平台进行控制，地面操控台主要包括显示器、操纵杆、按钮以及指示灯等。
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目 录 1 绪论 ............................................................ 1
1.1 研究意义 ....................................................... 1 1.2 AUV介绍 ....................................................... 2 1.3 国内外AUV研究动态 ............................................. 2 1.4 动态仿真研究现状 ............................................... 3 1.5 本文主要研究内容 ............................................... 4
2 AUV总体设计和三维建模 ....................................... 6
2.1 形体的选择 ..................................................... 6 2.2 设计内容 ....................................................... 6 2.3 三维建模 ....................................................... 7
3 AUV的动力学分析 ............................................. 10
3.1 坐标系 ........................................................ 10 3.2 定义运动参数 .................................................. 10 3.3 受力分析 ...................................................... 11
4 推进器动态仿真 ............................................... 16
4.1 ADAMS仿真 .................................................... 16 4.2 FLUENT仿真 ................................................... 20 4.2.1 理论基础 .................................................... 20 4.2.2 仿真前期准备 ................................................ 21 4.2.3 FLUENT数值模拟计算 ......................................... 23
5 总结 ........................................................... 29
参考文献 ........................................................ 30
致谢 ............................................................. 31
附图 ............................................................. 32 1 绪论 1.1 研究意义 今天的人类正面临着人口、资源和环境三大难题。随着各国经济的飞速发展和世界人口的不断增加，人类消耗的自然资源越来越多，陆地上的资源正日益减少。为了生存和发展，人们必须寻找新的物质来源，海洋应当是首选。 海洋是一个巨大的资源宝库，开发蓝色国土，拓展生存和发展空间，“人类重返海洋”将成为全球经济发展的大趋势。世界沿海国家和地区正在进入全面开发利用海洋的新时期，美、俄、中、英、法、日、加拿大、韩、印度以及东盟诸国等140多个国家相继制定海洋科技发展和海洋开发计划，采取具体措施加快抢占海洋科技的制高点，海洋开发已成为全球产业进步的重要标志，海洋经济已成为全球经济发展的重要增长点。海洋是强国之本。谁掌握了海洋，谁就掌握了经济发展的未来。没有强大的海洋科技事业，没有强大的现代海洋经济，就不可能成为真正的经济强国。我国是海洋大国，但不是强国，人均占有陆地面积和资源量都远远低于世界平均水平，研究开发利用海洋是顺应世界海洋开发大潮。为了推动海洋经济持续快速的发展，科技部、国家计委、国家海洋局、农业部联合推出了“科技兴海”计划。《中国海洋21世纪议程》把“科教兴海”作为海洋经济可持续发展的重大意义的战略选择。海洋经济的开放性和带动性，强渗透力、宽辐射，可以拓展新的经济增长空间，优化经济结构，建立开放型特色经济，促进我国更快走向世界，对实现中华民族的伟大复兴具有重要政治经济意义。 21世纪是人类向海洋进军的世纪。深海作为人类尚未开发的宝地和高技术领域之一，已经成为各国的重要战略目标，也是近几年国际上激烈竞争的焦点之一。水下机器人作为一种高技术手段在海洋开发和利用领域的重要性不亚于宇宙火箭在探索宇宙空间中的作用。 然而水下机器人如果直接进行海试或湖试，则需要承担极大地风险，由此计算机仿真应运而生。仿真系统提供一种有效的试验来检验系统和设计，这种试验可以为设计者、使用者和购买者揭示和预测一些有价值的信息。仿真系统有助于使各系统和子系统之间的协调。另外，仿真系统可以模拟各种场景，用于各种操作训练，节约实地训练的费用，最大限度地降低训练风险。通过ADAMS/MATLAB建立仿真模型，可以实现对其控制路径的模拟，降低试验风险。在海底工作的动力来源就是推进器，所以通过对推进器的流体仿真，研究其所受的的阻力以及叶片周围流体所受的压力变化，对于AUV的运动控制的精确性具有极大的指导意义。
1.2 AUV介绍 当前水下机器人的种类很多，其中载人潜器、有缆潜器(ROVs)和自治水下机器人(AUVs)是三类最重要的潜器，自治水下机器人AUVs是英语“自治水下潜器”(Autonomous Underwater Vehicles)的缩写。 AUVs不配备主缆和系缆，因此它又称为无人无缆水下机器人(Unmanned Untethered Vechiles缩写UUVs)。这类水下机器人携带能源，依靠自身的自治能力来管理自己、控制自己，以完成赋予它的使命，自治水下机器人也就因此得名。由于微电子技术、计算机技术、人工智能技术、导航技术的飞速进展，再加上海洋工程和军事活动的需要，国外产业界和军方再次对无缆水下机器人发生了兴趣。许多研究表明，无缆水下机器人是一种非常适合于海底搜索、调查、识别和打捞作业的既经济又安全的工具。与载人潜水器相比较，它具有安全(无人)、结构简单、重量轻、尺寸小、造价低等优点。而与ROVs相比，它具有活动范围大、潜水深度深、不怕电缆缠绕、可进入复杂结构中、不需要庞大水面支持、占用甲板面积小和成本低等优点]11][1[。
1.3 国内外AUV研究动态 海洋机器人在过去几十年间为世界各国的海军、石油开发和救援打捞开辟了崭新的活动领域。用这种高度计算机化、有的已开始了不需要人进行控制的机器人进行探索海底，可提供关于海底的大量数据。当今世界各国的一些主要的海洋研究中心倾注很大的精力正在研制或使用数十种可深潜的海底机器人。在技术方面，美国的水平领先于世界，欧洲各国其次，而日本要落后于美国和欧洲。这些机器人的造价与载人潜水器相比，造价低得多，但更加安全，而且可长时间在压力很大的海底工作。从上世纪90年代中期以来，自主式水下航行器(AUV)在海洋科学调查以及军事领域得到越来越广泛的应用。截止到2005年，世界上共研制了约70艘AUV，AUV已经多次成功地应用于海底石油与天然气、天然气水合物、大洋多金属结核和热液硫化物矿床等海洋矿产资源的探测。AUV的最新应用主要体现在水雷搜索，冰下探测以及水下作业中。 目前，美国在开发工作方面正朝着无缆预编程式(即自主式)海底机器人的方向发展。在过去的20年里，全球各主要国家所研制的AUV，其中美国占了一半。就其性能而言，应数美国海军的水下搜索系统(AUSS)和新罕布什尔州大学的小型AUV，即试验性的自主式EAVEEAST，主要用于水下管道和平台的检查。 美国AUV的研究和开发经费90%来自国防部的财政支持，主要通过国防高技术研究项目局(DARPA)和海军有关部门给予拨款。早在1988年，国防高技术研究项目局提出了开发既像无人潜水器UUV那样自由浮游，又像登陆艇那样能离开水域进入内陆的两栖性自主式机器人。美国海军控制和海洋监测中心于1983年推出了先进的自主式无人搜索系统(AUSS)，本系统的外形尺寸为510cm×75cm，有效负荷不定。系统用银锌电池作为动力源，系统配置了侧扫声纳、前视声纳、35mm静物照相机、CCD水下摄像机。导航系统由多普勒声纳、先进的精密陀螺仪和周期性更新的水声通道组成；水面母船借助LBL发射应答网执行跟踪任务。现在AUSS为第二代先进的作业型自主式海底机器人，潜航深度6000m，用于评价深海海底搜索技术和执行深海海底搜索作业使命。 近年来我国政府十分重视AUV的发展，投入了较大的人力和财力，在20世纪90年代我国AUV的研制取得了重大突破，典型代表有“探索者”号1000米无人无缆遥控潜水器和“CR-01A”6000米无人无缆遥控潜水器。自主式无缆海底机器人是国家863高技术发展计划支持项目，由中国科学院沈阳自动化研究所、声学研究所、中国船舶工业总公司702所、哈尔滨工程大学、上海交通大学等单位联合设计研制的“探索者”号自主式无缆海底机器人，是以大范围搜索、观察水下1000m或6000m失事目标为主要使命特征的。 我国在军用AUV的研究中也取得了很好的成绩，研制出三型军用智能水下航行器。其试验平台“智水II号”于1995年夏进行了湖试，在自主导航、自主避障和自主简单作业等方面取得了成功的试验验证和宝贵的试验数据。 此外，北京航空航天大学目前正致力于仿生机器鱼的研究，已研制出多种形式的仿生机器鱼，为水下航行器新型推进器技术和新型结构的研究，奠定了良好的基础]2[。
1.4 动态仿真研究现状 机械系统动力学仿真分析技术首次出现于1980年前后，作为一门新兴技术，它最初被应用在汽车、铁路等领域中。Woongsang等以提高汽车的稳定性和控制能力为目标，进行汽车四轮定位系统研究。由于此前研究都是采用简化模型，使用二维结构或以自行