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亚洲航空航天局

解锁更多智慧之美

一

举报指南

本报告介绍了水下仿生机器人的设计，从操作臂系统、运动控制、环境自主感知与导航三个方面介绍了目前的研究现状，并带来了研究团队在这些关键问题上的最新研究成果，最后介绍了整个水下抓取自主作业控制过程。

二

专家介绍

王朔，研究员空间机器人及其遥操作，博士。 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室导师，智能机器人系统研究部负责人，国际标准化组织ISO/TC 299专家，中国人工智能学会智能机器人专业委员会和智能产品和工业工作委员会成员。 曾获国家自然科学二等奖、北京市科学技术奖一等奖。 主持国家863计划项目、国家自然科学基金（联合基金）重点项目等。在国内外期刊和会议发表学术论文120篇，其中SCI论文24篇。 主要从事仿生机器人、机器人控制与规划、模仿学习、多机器人系统等领域的研究。

三

报告内容

从海上看，党的十八大报告聚焦海上强国战略。 海上战略已经是国家非常重要的位置，意义重大。 “十三五”期间，我们可以看到国家大力发展深海勘探、海洋资源开发利用和海上作业保障，特别是前海，这里有很多海洋牧场。 随着对大量食物的需求，对海洋牧场的需求也是如此。

对于水下机器人，可以制作很多水下移动作业机器人。 这种机器人最早在水下的应用是石油钻井平台。 在墨西哥湾溢油事故初期，水下机器人曾被用于完成水下作业和管道封堵。 另一方面，斯坦福大学的OCEAN ONE双臂水下机器人可以在水下进行双臂协同作业抓取目标，完成了红海附近水下目标的文物采集工作。 还有一些深水三叉戟，是欧盟项目中的水下机器人，主要用于搜索和打捞。 众所周知，马航失事后，水下机器人在寻找黑匣子以及如何打捞方面发挥了重要作用。 比如我们中科院自动化所也做了一些水下自主抓取的动作。

然而，水下机器人的自主作业面临着巨大的挑战。 在这些挑战中，首先是弱光。 看着这个大场景，光线很好，但是水下环境很暗。 机器人如何在黑暗环境中很好地识别和看到目标也是一个非常重要的问题。 另一个问题是沟通薄弱。 我们用手机交流非常方便。 使用5G或不同的无线通信方式非常方便。 但是在水下有很大的困难。 唯一有效的方式是水声通信，这涉及到不同的深度和不同的通信距离。 通讯效果还是很差，很难做高速传输。 如果我们用手机，比如5G空间机器人及其遥操作，我们可以一次下载好几个视频。 但是在水下，水声通信只有100K多，就像早期使用调制解调器一样，类似于水声通信。 此外，水下环境未知，十分恶劣。 水下气流和水流的影响经常以不同的方式变化，并且没有办法很好地预测和建模。

此外，水下机器人在运动过程中存在很多不确定的干扰。 水下洋流的变化和潮汐的变化影响很大。 此外，还有内部耦合和外部耦合。 在一些特殊的环境中，机器运动时产生的扰动也会引起其响应的扰动。

还有一些多目标、多约束的复杂运行环境。 我们让机器人完成有效的作业，完成不同的多重作业目标。 为了满足速度，不可能游得太快或转得太快。 在这种情况下需要规划好路径。

在处理水下挑战性问题时，给出一种竞赛模式，通过水下目标抓取竞赛来研究水下机器人，提高水下机器人的智能化程度。

这里我们经常使用水下机器人，希望用水下机器人代替人类潜水员。 像水下捕鱼一样，需要大量的潜水员进行水下作业。 传统模式是使用拖网打捞。 但是拖网捕鱼对海洋生物的影响还是比较大的，很多海产品一网打尽。 必须重新保护海底富营养化层，才能放养海参苗。 因此，用机器人代替潜水员完成海参、海胆、扇贝等捕捞工作。 这充分涵盖了水下机器人面临的主要挑战性问题。 这里最重要的是我们不希望它是一个手动的遥操作，而是希望它自己找到目标并采取相应的抓取策略。

基于这样的工作，我们做了一些基础研究，首先是作为一个水下机器人系统，我们大部分都讲智能算法。 但是作为一个机器人，算法和它的载体必须相互配合。 就像我们可以看到我们人用两只脚走路，但我们不能像马一样手脚并用，也不能像马一样跑得快，所以我们在不同的条件下有一定的适应性。 从结构上看，如何考虑适应环境的特点。 另一个是如何自主感知和导航环境。 更有什者，在进行特定的操作动作时，为了满足特定的操作精度要求，还需要进行悬停和路径规划。 同时，客观地在水下进行互动学习，让机器人逐渐抓取海鲜。

所以我们简单的从以下几个方面开始了工作。 首先，我们设计了机器人。 有了机器人运载器，我们如何在水下灵活控制它。 此外，希望机器人能够感知环境，判断自身状态。 有了这些自主状态，机器人就可以根据自身的结构约束判断如何自主工作，以智能的方式实现复杂的任务。 这里开发的机器人大约有三代不同，这是第一代，第二代，第三代，几代不同的机器人系统。 在设计方面，它采用了仿生结构的特点。 传统螺旋桨在水下很容易被海藻缠住。 一旦纠缠在一起，他们就会失去力量。 但对于仿生鱼来说，很少会看到鱼被海藻缠住，所以结合其运动特点，采用了仿鱼的波浪形态，避免被杂物缠住。 此外，在手臂的设计上，设计上是轻量化的。 如果手臂又粗又重，手臂的动作必然引起身体动作的协调。 游泳的时候经常会发现手在动的时候，手往前一推，身体就会往前移动。 回过头来，这是身体和手臂的耦合。 所以我们做了一个轻量级的手臂设计。 这里制作了一个长鳍结构。 为了减轻手臂的重量，将较重的部分移至底座部分。 底座部分有大量电机。 通过皮带传动减轻了手臂的重量，在水下移动时阻力很小。 .

这是整个完整系统的集成，各个臂可以很好的集成在一起，形成一个模块化的结构。 然后是双目视觉系统，用于机器人的检测和定位应用。

下面详细介绍水下机械的运动控制，模拟生物的波动运动，通过建模构建正余弦函数波动的运动模型。 通过控制模型中波动的运动方向、运动频率和波数，实现整个系统的协调运动。 ，产生像鱼的长鳍一样起伏的推进效果。

通过两侧长鳍的起伏推进，可以很好地实现水下平稳的前进或后退运动。 由于长鳍的两侧是对称的，它可以前进、后退，中间可以横向移动，所以机动性比传统的螺旋桨要好。

但是还有一个更重要的问题。 当我们进行螺旋桨推进时，我们通过螺旋桨的速度来估算推力。 然而，如何计算这种仿生设计的推力是一个难题。 我们采用有限元分析方法计算整个系统的推力过程。 但在实际应用中，有限元计算量较大，计算结果与实际不一致。 一定有区别。 所以现在用模糊逻辑的方法，通过输入不同的参数，建立不同的规则，来估计它的推力。 同时可以反转，在输入推力时转换成陈机器人波形的运动参数，从而实现对其的控制。

这里，基于 ADRC 的控制器给出了相应的控制结果。 核心是引入基于模糊推理的参数映射，将控制输出的力信息转化为波浪形的运动控制信息。 这是一个完整的特定作业，通过控制方法与航向控制配合得很好。 通过航向控制和深度控制，可以很好地实现机器人在三维空间的运动控制。 这就是好的heading control，就是通过不断的航向切换来控制机器人的运动。

这是定深控制，保证机器人在一定深度工作，避免深度变化的影响。 自己保证深度后，可以和水底保持一定的距离，保留自己的工作空间。

下面介绍环境感知和导航的一些具体任务。 有了基本的运动控制后，你希望机器人如何从初始点到达目标点？ 机器人在到达过程中必须满足自身的约束条件。 比如转弯半径不能太大，不同速度转弯半径不同。 有一个滑动角，有的机器人是垂直下降的，有的机器人必须有一个滑动角才能实现运动控制。 因此，给出一个RDDH运动控制算法，简单的说就是物理约束。 比如爬长城很累，它可以走之字形，机器人也可以用类似的方式实现类似的功能。 有了前面的基本运动控制工作，就可以给出它的游速控制和航向控制了。 通过三维视线导航，可以根据前面的方法给出机器人在不同时刻的位置、速度和航向，从而实现对机器人的控制。 实现三维空间的运动控制。

这里介绍三维视线导航方法和三种连接球的方法。 根据不同的切割点，机器人可以在到达不同的路径后跟踪整个轨迹。 这里可以看到一个简单的3D航点跟踪实验，通过wave方法，在3D空间中实现定点定向不同航点的跟踪过程。 可见运动过程本身是在三维空间中进行的，而不是在一个平面中进行的。 通过三维跟踪的方法，机器人可以从目标点移动到给定的工作区域。

另一方面，我也研究了一个特例，三维螺旋线，一个比较特殊的曲线，用处很多，对于控制方法我们也给出了相应的结果。 这是为三维螺旋给出的跟踪过程。 这是最新型的水下机器人，两侧长鳍长臂，完成螺旋线的跟踪控制。

最终目标是实现视觉的自主悬停。 面对一个作业目标，需要将目标位置信息反馈给机器人，准确跟踪目标，并让目标反馈给视觉中心，使机器人能够在水下进行必要的作业。 可以看到，机器人始终处于双目视觉范围内，出现波动时会自动调整。 有的可以兼顾基本控制后抓取水下目标的任务。 但在实际场景中，并不是特定形状的物体，而是水下生物的物体，因此需要对生物物体进行必要的识别。 水下，普遍的问题是当水下是绿色场景或蓝色背景时，水下目标相应增强。 通过学习方法，标记目标，哪个是海胆，哪个是扇贝，哪个是海参？ 根据不同的标记测量目标。 如果它太小，你不想要它。 如果太大，则值得钓鱼。

鉴于视觉识别和运动控制，是时候考虑如何进行水下作业了。 我们使用了一个多点杆臂，在这里你可以看到一个比率的简单运动控制的效果。 这是轻型手臂做的抓取实验，阻力很小，可以快速实现目标抓取操作。 同时，我们统一了从之前的运动规划到目标捕捉、跟踪和识别的完整系统。 最后，我们做了一个完整的基于任务优先级的实验。 当我们离目标很远的时候，我们必须想办法接近它。 目标，当距离目标比较近的时候，需要判断是抓取还是悬停，这样机器人才能很好的完成最终的目标。

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