Подводные оптические 3D системы захвата движений могут точно отслеживать движения и собирать данные о позах объектов, таких как модели кораблей и биомиметические роботы-рыбы, на больших водных поверхностях и под водой. Они обеспечивают обратную связь в реальном времени о положении и угле объектов, а также экспортируют данные в другое программное обеспечение (MATLAB, C++, и др.) для вторичной разработки и применения.
Для 3D пространственного позиционирования целевых объектов, в зависимости от типа захватываемого объекта и размера пространства, можно выбирать между решениями для захвата движения в воде и подводного захвата движения.
1 Решения для систем оптического захвата движения на поверхности воды
Когда цели находятся в мелкой воде или частично/полностью плавают, отражающие маркеры могут быть размещены над поверхностью воды или удлинены с помощью подмостка. Затем они фиксируются с помощью камер захвата движения, расположенных над бассейном, что позволяет получить 3D пространственные координаты цели.
Сценарии применения
1.1 Измерение деформации подводного висячего туннеля
Подводные подвесные туннели — это крупные морские транспортные сооружения, которые плавают на поверхности воды и в основном предназначены для решения проблемы пересечения глубоких и широких водных пространств в будущем. Главным аспектом является безопасность, обеспечение структурной устойчивости при сложных динамических нагрузках, таких как волны и течения, а также при исключительных нагрузках от подводных столкновений и кораблекрушений. Для получения высокоточных измерений движения и деформации туннеля используется система отслеживания движений, которая предоставляет исследовательские данные для изучения устойчивости в различных внешних условиях.
1.2 Судостроение
Отслеживание движения судов при различных условиях волн, приливных течений и ветра является фундаментальным исследованием в лабораториях жидкостной динамики или во время процесса производства судов. Изучая движение уменьшенной модели судна (модель судна) в волнообразующем баке и тестируя характеристики движения модели судна при различных условиях (таких как различные типы волн, скорости волн, скорости ветра), можно предсказать фактическую производительность судов, предоставить образцы для оптимизации производительности и сократить время и затраты на исследования и разработки в судостроительном инженерии.
1.3 Изучение явления свободного вихревого движения буйковых цилиндров
Как типичная подводная структура, канистра с плавучестью является важным компонентом систем разработки нефти и газа на больших глубинах и ключевой структурой для различных конфигураций подъемников. Когда морская вода оказывает силы на канистру с плавучестью, это вызывает движение канистры в шести степенях свободы, известное как «движение, вызванное вихрями». Когда частота образования вихрей приближается к естественной частоте движения, возникает «феномен захвата», что приводит к увеличению амплитуды движения канистры с плавучестью, что, в свою очередь, может вызвать повреждение канISTры.
Для изучения этого явления могут проводиться испытания в буксировочном tank, где системы захвата движения измеряют шесть степеней свободы цилиндра плавучести при различных скоростях потока. Это позволяет анализировать движение цилиндра вниз по течению, боковое движение и характеристики колебательного движения, включая временные кривые смещения, траектории движения, частоту, амплитуду числа Струхаля и изменения сопротивления.
2 Решения для подводной оптической системы захвата движения
В дополнение к трем типам устройств, упомянутым ранее, некоторые лаборатории походки также оснащены системами распределения давления на стопу и оборудованием для кардиопульмонального физического тестирования, что позволяет предоставить более полную информацию для анализа походки.
Сценарии применения
2.1 Проверка алгоритма исследования подводной биоробототехники
Из-за характеристик серпентинных роботов, которые включают множество соединений и избыточные степени свободы, а также высоко сложные и нелинейные физические свойства водных сред, наблюдение за движением робота в экспериментах, получение параметров движения и оптимизация стратегий управления роботом через эксперименты представляют собой определенные сложности. Применяя систему захвата движения в 3D, можно точно зафиксировать движения и положения соединений подводного серпентинного робота. Сравнение этих данных с положениями соединений, полученными из данных сенсоров, подтверждает точность слияния данных сенсоров и алгоритмов оценки позы.
2.2 Формирование подводных аппаратов
В наблюдательных формированиях подводных роботов/беспилотных транспортных средств получение экологических данных из разных пространственных точек одновременно может значительно улучшить точность океанических экологических моделей. Ключ к исследованию в системах подводного формирования заключается в координации и сотрудничестве среди отдельных единиц в рое. Совместное управление в основном проявляется в общем формировании и планировании траектории для нескольких подводных роботов/беспилотных транспортных средств, что требует от них выполнения морских задач согласно установленным формам и траекториям. Кооперативное управление требует высокоточной навигационной и позиционной системы для получения информации о местоположении себя и других транспортных средств. В ходе модельных экспериментов в лабораторных условиях система захвата движения NOKOV может выступать в роли подводной позиционной системы, обеспечивая субмиллиметровую точность в 3D пространственной информации для нескольких жестких тел, что используется для исследований в области планирования движения формирования.
2.3 Оценка эффективности рыболовной сети
Эффективность подводного ограждения, состоящего из ограждающих канатов и сеток, зависит от способности ограждающих канатов поддерживать траекторию движения в пределах сетки. Изменяя физические свойства, схемы размещения и скорости буксировки канатов, подводная система оптического захвата движения может фиксировать изменения позиционных данных в области захвата канатов. Экспериментальные результаты из бассейна можно сравнить с данными, полученными из моделей численного моделирования методом конечных элементов.