Запечатлевая движение,
Создавая истории

Исследовательская группа из Пекинского университета и Даляньского морского университета совместно разработала сенсор для пассивного восприятия различных гидродинамических потоков - биомиметический подводный трибоэлектрический сенсор с использованием глубокого обучения (UTWS). Эта статья была опубликована в высокорейтинговом журнале Nano Energy (Импакт-фактор: 16.8) под заголовком "Трибоэлектрическая щеточка с поддержкой глубокого обучения для восприятия в ближнем поле и онлайн-оценки состояния подводного аппарата."

Авторы данной работы использовали систему захвата движения NOKOV для поддержки биомиметического сенсора вусиков с глубоким обучением в достижении восприятия на ближнем расстоянии и онлайн-оценки состояния для подводных транспортных средств. Используя данные о движении транспортного средства в реальном времени (скорость и ускорение), захваченные подводной системой захвата движения, они создали набор данных, который связывает состояния движения транспортного средства с электрическими сигналами от сенсора вусиков. Через глубокий анализ многоканальных сигналов данное исследование прояснило механизм высокопорядкового сопоставления между сенсором вусиков и состоянием движения робота, что позволяет выполнять оценку скорости в реальном времени для подводных транспортных средств. Разработанный подводный трибоэлектрический сенсор вусиков (UTWS) может идентифицировать различные характеристики 2D поля потока, включая скорость потока, угол атаки и след. Это исследование не только является значительным технологическим достижением, но и предоставляет новый подход к навигации и позиционированию для подводных интеллектуальных устройств.

Фон:

Технология подводного сенсинга играет важную роль в различных областях, включая системы обнаружения и отслеживания подводных объектов и операции групп подводных транспортных средств. Синхронный подводный сенсинг в основном включает оптические (лазерные) и ультразвуковые (сонарные) технологии. Однако как лазерные, так и ультразвуковые методы подвержены множеству факторов интерференции в подводной среде, что приводит к снижению диапазона и точности сенсирования. Кроме того, сонар, как активный метод сенсинга, сталкивается с такими проблемами, как высокая потребность в энергии, сложная структура и уязвимость к обнаружению. В связи с этим многие исследователи исследуют альтернативные технологии сенсинга, включая гидродинамический сенсинг, чтобы улучшить перцептивные возможности подводных интеллектуальных устройств.

Органы осязания морских организмов могут точно измерять и идентифицировать окружающую их среду. Вдохновленные сенсорным поведением морской жизни, исследователи разработали различные подводные биомиметические тактильные сенсоры, продемонстрировав потенциал подводного биомиметического осязательного восприятия. Однако устройства тактильного восприятия все еще сталкиваются с проблемами, такими как низкое отношение сигнал/шум, низкая чувствительность и плохая адаптивность. Трибоэлектрические наногенераторы (TENG) — это инновационный метод электромеханического преобразования, основное преимущество которого заключается в способности преобразовывать шумные механические помехи, присутствующие в окружающей среде, в электрические сигналы с высокой амплитудой. В этом исследовании разрабатывается биомиметический подводный трибоэлектрический сенсор, способный пассивно воспринимать различные гидродинамические поля, и используется модель глубокого обучения для дальнейшей онлайн-оценки скорости подводных транспортных средств.

Основные достижения исследований:

1. Датчик использует технологию двойной камерной защиты для минимизации интерференции сигнала от ионов в воде.

2. UTWS демонстрирует впечатляющие преимущества, с быстрым временем отклика 21 мс, высокой чувствительностью 3.16 В/м·с⁻¹ и отношением сигнал/шум 61.66 дБ.

3. Подводное судно, оснащенное UTWS, может точно выполнять онлайн оценку скорости с корнем средней квадратической ошибки около 0.093 в валидационных сценариях.

Тестовые эксперименты

 Биоинженерный подводный трибоэлектрический сенсор с усиками (UTWS) в основном состоит из эллиптического вала с усиками с соотношением сторон 0,403, четырех гибких трибоэлектрических сенсорных единиц, имитирующих нейронную структуру комплексов фолликулов и синусов, и гибкого гофрированного соединения, имитирующего эпидермис щек морских животных.

Структура и рабочий механизм подводного трибоэлектрического датчика-визга (UTWS). а. Применение UTWS для пассивного измерения гидродинамических полей потоков. б. Нейронная структура комплекса фолликул-синус. в. Основная структура UTWS. г. Вид сверху на UTWS. е, ж, з. Рабочий механизм UTWS, иллюстрирующий деформацию сенсорных единиц и поток электронов в ответ на внешние стимулы.

В процессе проектирования была использована технология экранирования с двумя камерами для минимизации помех от ионов в воде. UTWS продемонстрировал впечатляющие преимущества, включая быстрое время отклика в 21 мс и высокое отношение сигнал/шум 61,66 дБ. Используя методы анализа глубокого обучения для обработки многоканальных сигналов, подводные транспортные средства, оснащенные UTWS, могут достигать оценки скорости в реальном времени с среднеквадратичной ошибкой примерно 0,093 в валидационных тестах. Эти результаты показывают, что предлагаемая технология сенсорного восприятия с поддержкой глубокого обучения на основе UTWS имеет потенциал как интегрированный инструмент для подводных транспортных средств в задачах локальной навигации.

Валидация UTWS в онлайн-оценке состояния ROV. a. Данные о случайном вращении, собранные NOKOV. b. Оценка скорости ROV в реальном времени. c. Угловая скорость ROV вдоль траектории его вращательного движения. d. Погрешность предсказанной траектории. e. Угловая скорость ROV на траектории кругового движения. f. Ускорение на основе инерциального измерительного блока (IMU). g. Сравнение между фактической траекторией, предсказанной на основе UTWS, и предсказанной на основе IMU.

Вдохновленный чувствительными усиками тюленей, это исследование разрабатывает датчик трибоэлектрических усиков под водой (UTWS) с поддержкой глубокого обучения для пассивного восприятия различных гидродинамических потоков и оценки состояния подводных аппаратов в реальном времени. Система захвата движений NOKOV обеспечивает высокоточные данные о позиционировании подводных аппаратов.