【摘 要】
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随着人类对海洋与陆地衔接的浅水及滩涂等两栖环境的探索和开发,各行业对两栖开发设备的需求不断增长。水陆两栖机器人因能适应陆地、水中及水陆过渡地形等环境在科学研究、环境监测等领域有不可替代的作用。因此研究在水陆两栖复杂环境下具备良好机动能力和自主控制能力的两栖机器人对于近海领域的发展具有重要的意义。本文针对近岸浅水及沙滩等两栖环境,研究水陆两栖机器人的总体方案及其自主控制技术,主要进行以下研究工作:针
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随着人类对海洋与陆地衔接的浅水及滩涂等两栖环境的探索和开发,各行业对两栖开发设备的需求不断增长。水陆两栖机器人因能适应陆地、水中及水陆过渡地形等环境在科学研究、环境监测等领域有不可替代的作用。因此研究在水陆两栖复杂环境下具备良好机动能力和自主控制能力的两栖机器人对于近海领域的发展具有重要的意义。本文针对近岸浅水及沙滩等两栖环境,研究水陆两栖机器人的总体方案及其自主控制技术,主要进行以下研究工作:针对水陆两栖环境研究具备两栖机动能力和自主控制能力的机器人的总体方案,主要从驱动机构、硬件控制系统和软件控制系统三方面展开设计。总结前人经验,采用了履带和螺旋桨结合的推进方式,并研究履带电机的选型和螺旋桨推进器的布置等。根据两栖机器人的自主控制和远程遥控功能需求,完成软硬件控制系统的设备选型、程序编写以及安装调试等工作。针对水陆两栖机器人在两栖环境中自主控制工作时的运动方式切换和安全保障等问题,本文研究基于贝叶斯网络的自主决策方案,并完成贝叶斯网络自主决策模型的构建。通过分析两栖机器人在工作过程中的不确定性问题确定基于贝叶斯网络的自主决策方法,根据机器人的工作状态和贝叶斯网络的特点设计建模流程和自主决策系统方案。按照建模流程首先确定贝叶斯网络节点变量并将输入节点离散化处理;其次分析网络节点间的因果关系初步确定贝叶斯网络结构,并通过K2算法对样本数据的学习将其优化;然后针对样本数据量小及数据缺失的问题,融合专家经验和样本数据确定输入节点的先验概率;最后通过数据统计和改进后的IF-THEN规则确定其他节点的条件概率,完成贝叶斯网络模型的构建。为验证建立的网络模型的有效性,采用Netica软件建立贝叶斯网络自主决策仿真模型进行仿真实验。针对两栖机器人在两栖复杂环境下的运动控制问题,本文对履带桨式水陆两栖机器人的运动控制方法进行研究。首先建立两栖机器人陆上履带运动和水中螺旋桨推进器运动的数学模型,以分析机器人的陆上转向特性和水中运动规律,为运动控制方法的研究提供支持。其次针对两栖机器人的路径跟踪控制问题,提出基于LOS算法的路径跟踪控制策略;并针对不同环境下的运动方式,设计相应的运动控制策略。最后针对水陆两栖机器人运动控制系统的非线性、时变性等特点,设计了一种模糊自适应PID控制器,并通过Simulink进行航向控制仿真实验,验证了本文设计的控制器的可行性。为验证本文设计的控制策略和运动控制器对水陆两栖机器人的运动控制效果,本文利用研制的两栖机器人进行水中运动控制实验和陆上运动控制实验。首先确定传感器数据处理方法并进行数据处理实验,以保证传感器数据的准确性;其次在水中运动控制实验模糊自适应PID控制器的控制效果优于常规PID,验证了本文设计的模糊自适应PID控制器的有效性;最后在陆上路径跟踪控制实验中机器人的路径跟踪误差在±5m内,验证了路径跟踪控制策略的有效性。
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