一種水下機器人不確定流場環境自適應控制系統的製作方法

2023-05-10 13:02:51 1

本發明涉及水下機器人技術領域，尤其涉及一種水下機器人不確定流場環境自適應控制系統。

背景技術：

隨著經濟的發展，特別是對江河湖海資源的開發和利用，大中型水電站、大壩的修建，以及近海資源探測、利用，對能夠在湖泊、河道、近海穿行作業的小型rov(微小型、迷你型、常規型)的需求不斷增加，它具有實用價值高、可靠性高、價位低廉等特點。

水域環境的不確定性主要體現在水域的水流場複雜、水體流速是隨機的，這將直接引起rov本身的不穩定，使操作人員難以控制。這些不確定因素，嚴重影響了小型rov的應用，因此，迫切需要研究一種提高小型rov在不確定流場環境下自穩定性的方法。

技術實現要素：

本發明提供了一種水下機器人不確定流場環境自適應控制系統，採用圖像識別技術和多傳感器數據融合技術能夠對不確定的流場環境作出準確估計，結合動力學模型做出準確的動力分配，增強小型rov自身的抗幹擾能力，提高穩定性，從而提高水下機器人對不確定流場環境的適應性。

為解決上述技術問題，

本技術：
實施例提供了一種水下機器人不確定流場環境自適應控制系統，其特徵在於，包括圖像識別模塊、羅盤、慣性導航元件、位置信息融合模塊、位置信息輸出模塊、動力分配模塊、自適應控制器和動力學模型，所述的位置信息融合模塊通過圖像識別模塊、羅盤和慣性導航元件對自身位置信息進行獲取，並通過位置信息輸出模塊對以上信息進行融合和處理後傳輸到自適應控制器，自適應控制器結合動力學模型對水下機器人的位姿信息進行評判，並通過動力分配模塊對水下機器人的姿態進行調整。

作為本方案的優選實施例，所述的圖像識別模塊為水下機器人空間位置信息探測元件，羅盤為姿態信息探測元件，慣性導航元件為定位信息探測元件。

作為本方案的優選實施例，所述的位置信息融合模塊的輸出端與慣性導航元件的輸入端相連。

作為本方案的優選實施例，所述的位置信息融合模塊採用kalman濾波算法對多傳感器信息進行融合和處理。

作為本方案的優選實施例，所述的自適應控制器採用模糊主動自適應原理，結合位置信息輸出模塊和動力學模型相關信息，計算自穩定的動力分配方案。

作為本方案的優選實施例，所述的動力學模型的建立基於兩個右手坐標系，慣性坐標系e-xeyeze和動坐標系b-xyz，將待航行物體視為剛體，將水動力、重力、浮力等作為外力，根據坐標系及坐標變換推導出其運動學方程；由動量方程和動量矩方程推導其動力學方程。

本申請實施例中提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優點：

採用圖像識別技術和多傳感器數據融合技術能夠對不確定的流場環境作出準確估計，結合動力學模型做出準確的動力分配，增強小型rov自身的抗幹擾能力，提高穩定性，從而提高水下機器人對不確定流場環境的適應性。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本申請實施例的系統結構示意圖。

圖1中：1、圖像識別模塊，2、羅盤，3、慣性導航元件，4、位置信息融合模塊，5、位置信息輸出模塊，6、動力分配模塊，7、自適應控制器，8、動力學模型。

具體實施方式

本發明提供了一種水下機器人不確定流場環境自適應控制系統，採用圖像識別技術和多傳感器數據融合技術能夠對不確定的流場環境作出準確估計，結合動力學模型做出準確的動力分配，增強小型rov自身的抗幹擾能力，提高穩定性，從而提高水下機器人對不確定流場環境的適應性。

為了更好的理解上述技術方案，下面將結合說明書附圖以及具體的實施方式對上述技術方案進行詳細的說明。

如圖1所示，一種水下機器人不確定流場環境自適應控制系統，包括圖像識別模塊1、羅盤2、慣性導航元件3、位置信息融合模塊4、位置信息輸出模塊5、動力分配模塊6、自適應控制器7和動力學模型8，所述的位置信息融合模塊4通過圖像識別模塊1、羅盤2和慣性測量模塊imu3對自身位置信息進行獲取，並通過位置信息輸出模塊5對以上信息進行融合和處理後傳輸到自適應控制器7，自適應控制器7結合動力學模型8對水下機器人的位姿信息進行評判，並通過動力分配模塊6對水下機器人的姿態進行調整。

其中，在實際應用中，所述的圖像識別模塊1為水下機器人空間位置信息探測元件，羅盤2為姿態信息探測元件，慣性導航元件3為定位信息探測元件，通過融合自身所攜帶的各種傳感器數據，做到作業區域或觀察區域的局部精確定位，增強小型rov自身的抗幹擾能力，提高穩定性。

其中，在實際應用中，所述的位置信息融合模塊5的輸出端與慣性導航元件3的輸入端相連，由於在圖像識別的過程中，會出現圖像成像質量差，無法準確標定等可能情況，同時視覺成像、圖像處理、信息傳輸等相關的過程佔據較長的時間幾百毫秒左右，對於高速的位置信息反饋存在較大的滯後性，因此採用慣性導航元件3作為連續的定位更新系統，圖像識別模塊1產生的位置信息和羅盤2產生的姿態信息作為測量信息，通過慣性導航元件3進行優化與修正，從而抑制慣性元件的積分漂移等誤差。

其中，在實際應用中，所述的位置信息融合模塊4採用kalman濾波算法對多傳感器信息進行融合和處理，實現多傳感器的組合定位，該方法比單個傳感器所得到信息更可靠、更準確，並且根據這些信息做出最有效的決策。

其中，在實際應用中，所述的自適應控制器7採用模糊主動自適應原理，結合位置信息輸出模塊5和動力學模型8相關信息，計算自穩定的動力分配方案，從而對不確定的流場環境作出準確估計，結合動力學模型做出準確的動力分配，以提高對不確定流場環境的適應性。

其中，在實際應用中，所述的動力學模型8的建立基於兩個右手坐標系，慣性坐標系e-xeyeze和動坐標系b-xyz，將待航行物體視為剛體，將水動力、重力、浮力等作為外力，根據坐標系及坐標變換推導出其運動學方程；由動量方程和動量矩方程推導其動力學方程，由動量方程和動量矩方程推導其動力學方程，水動力係數的精度直接影響到航行器空間運動預報結果的精度，通過建立精準的水動力學模型，進行水動力特性計算與分析，以便得出進行空間運動仿真所必須的一系列水動力係數。

以上所述，僅是本發明的較佳實施例而已，並非對本發明作任何形式上的限制，雖然本發明已以較佳實施例揭露如上，然而並非用以限定本發明，任何熟悉本專業的技術人員，在不脫離本發明技術方案範圍內，當可利用上述揭示的技術內容作出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發明技術方案的內容，依據本發明的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬於本發明技術方案的範圍內。