Запечатлевая движение,
Создавая истории

Совместная исследовательская группа из Даляньского морского университета, Института испытаний и исследований Ичаня и Университета Невада в Рено представила статью под названием «Моделирующее предсказательное управление для автономного подводного робота с полностью векторным propulsion» на конференции ICRA этого года.

Этот документ разрабатывает и производит автономного подводного робота с полностью векторной системой propulsion, включающей восемь распределенных двигателей. Также описывается необходимая аппаратная платформа и программная архитектура для автономного подводного управления. Авторы разработали систему управления роботом на основе Прогнозируемого Моделирования Управления (MPC). Результаты симуляции и реальных экспериментов демонстрируют, что робот обладает точными возможностями движения, подчеркивая его потенциальное применение в морских операциях.

Фон:

В офшорной промышленности подводные операции представляют собой риски для здоровья водолазов. В 1990-х годах появление дистанционно управляемых аппаратов (ROVs) заменило человеческий труд для подводных задач, снизив затраты и повысив безопасность. Однако управление ROV обычно требует квалифицированных операторов, поддержки с материнского судна и привязных кабелей, что ограничивает их рабочий диапазон и применимость. Поэтому разработка автономных подводных роботов с возможностями управления имеет значительное практическое значение.

Основные достижения исследований:

1. Авторы данной статьи предложили полностью векторный автономный подводный робот с пропульсивной системой, который улучшает эффективность двигателей и повышает гибкость и маневренность робота под водой. Благодаря интеграции бортовых устройств для обработки данных, датчиков и актуаторов, робот может работать автономно.

 

Основные компоненты робота, представленного в статье. 

2. Архитектура программного обеспечения робота была построена на основе ROS, обеспечивая эффективную передачу информации между модулями восприятия, планирования и управления.

 

Программное и аппаратное обеспечение подводного робота, представленное в статье. 

3. Авторы провели теоретическое моделирование и идентификацию параметров, затем использовали метод предсказательного управления на основе физических ограничений для прогнозирования в реальном времени и оптимизации состояния полностью векторного робота с целью достижения автономного управления.

На момент написания статьи авторам ничего не известно о существовании таких полностью векторизованных автономных подводных роботов.

Эксперименты по валидации

1. Численные симуляционные эксперименты:

Экспериментальные результаты продемонстрировали эффективность предложенного контроллера MPC и подтвердили целесообразность применения такого контроллера в дизайне полностью векторизированного подводного робота. 

2. Эксперименты в реальном мире: Эксперименты в реальном мире проводились в прямоугольном водном резервуаре размером 5 метров × 3 метра × 1,5 метра. Шесть подводных камер из системы захвата движения NOKOV были установлены вокруг резервуара и записывали данные о положении и скорости с субмиллиметровой точностью при частоте дискретизации 100 Гц. Данные о ориентации также собирались на основе AHRS.

 

Тестовая среда робота в баке: (a) прямоугольный водяной бак, оборудованный системой захвата движения NOKOV, (b) прототип робота и (c) робот в бассейне. {Xw, Yw, Z} и {Xt, Yt, Z} представляют собой координатные системы AHRS и бака соответственно.

В конечном итоге эксперименты по движению от точки к точке с роботом продемонстрировали целесообразность проектирования системы робота и эффективность контроллера MPC.

Система захвата движения NOKOV, подводные камеры которой обеспечивали высокую точность данных о положении и скорости робота, помогла подтвердить реализуемость проектирования системы робота и эффективность контроллера MPC.

Введение авторов:

Гао Тяньчжу — аспирант Школы информационных технологий и науки при Даляньском морском университете и Ляонинском провинциальном центре исследований подводных робототехнических систем. Области интересов: подводные роботы, управление с использованием предиктивного моделирования.

Луо Юдунг (Ответственный автор) является доцентом Школы информационных наук и технологий Даляньского морского университета и Ляонинского провинциального исследовательского центра подводной робототехники. Интересы в исследовании: интеллектуальные беспилотные системы, автономность роботов, подводные роботы.

Лю Чао является магистрантом Школы информационных технологий и науки при Даляньском морском университете и Ляонинском провинциальном центре исследований инженерных подводных роботов. Научные интересы: подводные роботы, принятие решений в поведении и планирование движений.

Луо Вэйронг является магистрантом Школы морской инженерии Университета морского транспорта в Даляне и Лаборатории мехатроники. Исследовательские интересы: управление движением параллельного робота с кабельным приводом большого размаха.

Фу Сяньпин является директором Исследовательского центра подводных робототехнических технологий провинции Ляонин и научным руководителем аспирантов в Школе информационных наук и технологий Даляньского морского университета. Научные интересы: подводные роботы, компьютерное зрение.

Джао На — лектор и научный руководитель магистерской программы в Школе информационных наук и технологий Даляньского морского университета. Научные интересы: интеллектуальные беспилотные системы, мультимодальные роботы, динамика и управление роботами. Luo Xi — главный дизайнер и старший инженер в Исследовательском институте технологий испытаний Ичаня. Научные интересы: propulsion подводных беспилотных аппаратов, ситуационная осведомленность на базе многоджерельной интеграции.

Янтао Шен является профессором Университета Невада в Рино. Области исследований: биомиметические роботы, датчики и инструменты.