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水下机器人研究现状与探索

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水下机器人研究现状与

探索

Document number:WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

《大学计算机基础》

课程报告

论文名称:水下机器人研究现状与探索二零一七年一月

目录

水下机器人研究现状与探索

朱钰璇

摘要:本文总结了水下机器人的研究历史,现状与目前的发展趋势,具体分析了现代水下机器人应用的技术,指出他们的优缺点,并且针对未来的深海探索机器人的材料,结构,移动方式,动力来源,仿造乌贼等海洋软体动物提出设想,实际应用前景广阔。随着科学技术的发展,水下仿生机器人在智能材料制成的驱动装置、游动机理方面会不断地完善,在个体的智能化和群体的协作方面也会有很大的发展。

关键词:水下机器人;深海探索;仿生;

PRESENTSTATEANDFUTUREDEVELOPMENTOFUNMANNEDUNDERW ATERVEHICLETECHNOLOGYRESEARCH

ZHUYuxuan

Abstract:Inthispaper,thehistory,;theexplorationofdeepsea;Bionic

1引言(Introduction)

世界海洋机器人(unmannedmarinevehicles,UMV)发展的历史大约60年,经历了从载人到无人,从遥控到自主的主要阶段。加拿大国际潜水器工程公司(ISE)总裁麦克·法兰将海洋机器人的发展历史分为4个阶段[1],并将前3个阶段

称为革命(revolution):第一次革命在20世纪60年代,以3人潜水器为标志;第二次革命为70年代,以遥控水下机器人的迅速发展为特征;第三次革命大体为80年代,以自主水下机器人的发展和水面机器人(USV)的出现为标志。现在则是混合型海洋机器人的时代。

水下机器人(Unmannedunderwatervehicle,UUV)是一种可在水下移动、具有感知系统、通过遥控或自主操作方式、使用机械手或其他工具代替或辅助人去完成水下作业任务的机电一体化智能装置。水下机器人是人类认识海洋、开发海洋不可缺少的工具之一,亦是建设海洋强国、扞卫国家安全和实现可持续发展所必需的一种高技术手段。

水下机器人的移动方式十分多样。螺旋桨推进的水下机器人存在流体推进效率低、动作不灵活、噪音大、桨叶会伤害海洋动物等问题。针对这些问题,游动水下仿生机器人如机器鱼应运而生,但它们耐压能力较低。软体动物乌贼凭借喷射和鳍波动的高效、灵活的复合游动方式,成功地与鱼类竞技海洋;它们依靠肌肉性静水骨骼,活跃于从上千米的深海至海平面的广阔海域。[2]就当前水下仿生机器人的发展水平来看,现有水下仿生机器人的功能特性仍然与被模仿的生物存在很大差距。生物体本身结构复杂,其运动规律又难以观测,学科交叉方面也存在问题。这都限制了仿机器人的发展。在未来的发展中,应利用多学科优势并从生物性能出发,使得水下仿生机器人向着结构与生物材料一体化的类生命系统发展,才能在生产生活中发挥更为重要的作用。[3]

2水下机器人分类(Thecategoriesofunderwaterrobot)

水下机器人在机器人学领域属于服务机器人类,它包括有缆遥控水下机器人(remotelyoperatedvehicles,ROV)和自主水下机器人(autonomousunderwatervehicles,AUV)2大类。此外由于载人潜水器在技术和功能上与水下机器人有共性,我们将其纳入水下机器人类。其实这3类机器人的主要差异在于操作模式,ROV是拴在宿主舰船上,由操作人员持续控制;AUV则是可经过编程航行至一个或多个航点,自带电能,不用缆线。美军在2014年搜寻马航客机残骸出动的“金枪鱼”就属于AUV。但是这两种类型的无人潜航器(UUV)同样都会涉及到包括仿生、智能控制、水下目标探测与识别、水下导航(定位)、通讯、能源系统等六大技术。目前,水下机器人主要于水产养殖、水下结构勘查、水底残骸估测、救援、环境生态监测、水下摄影等领域。比如,在2011年的日本海啸后,就有使用大量的水下机器人帮助水产行业恢复;德国则是把“海獭”水下机器人用于近海石油调查、通信线路检查、军事应用以及深海探测打捞等。

遥控式水下机器人(remotelyoperatedvehicles,ROV)ROV的能源和控制指令都由水面控制台提供,通过脐带缆传递给ROV。ROV的有点在于动力充足可以支撑复杂或大型的探测设备,信息采集和数据传送工作快捷方便,数据采集量大,由于其操作控制和信号处理等工作全部由水面的计算机和工作站来完成,人机交互水平高于AUV,所以ROV的总体决策能力要高于AUV。ROV的致命缺陷就是自身的生命线脐带缆,在短程操作中问题不大,但是在长距离水下作业中,脐带缆很容易与水下其他结构发生缠绕,当距离较长时,对ROV的动力也是一个很大的挑战。

图1列出了2002年和2008年遥控水下机器人数量按深度分布的情况。从图中可以看出:潜神小于1000m的机器人占总量的40%左右,这是由于绝大多数海洋资源在近海,近海水下生产活动多,需求量最大;中等潜深

(2000~4000m)的大约占26%主要服务于深水油气生产及大洋中脊的科研活动潜深大于7000m的占31%。

图1ROV按深度的数量分布(%)

(%)

注:图中深色为2002年数据,浅色为2008年数据,纵坐标为数量/总量的百分比,横坐标×1000m为深度。根据[4]数据绘制

自主水下机器人(Autonomousunderwatervehicles,AUV)

AUV涉及流体力学、水声学、光学、通信、导航、自动控制、计算机科学、传感器技术、仿生学等众多领域的高新技术,成为当代科技最新成果的结晶。AUV在水下通过各类传感器测量信号,经过机载CPU进行处理决策,独立完成各种操作,例如进行水下机动航行,动力定位,信息采集,水下探测等。通常这种机器人依靠水声通讯技术与岸基和船基进行联络,或者浮出水面,撑起无线电天线,与陆基和卫星进行通讯。AUV的能源完全依靠自身提供,往往自身携带可充电电池、燃料电池、闭式柴油机等。该类设备优点是活动范围可以不受空间限制,并且没有脐带缆,不会发生脐带缆与水下结构物缠绕问题,但是水下的续航能力和负载能力受到自身能源的强烈制约,只能完成

一些短程和轻载的工作,而自身的CPU处理能力又很大程度上限制了AUV所能从事工作的复杂程度。

AUV在实际的水下作业中无需人工干预,它们可以自主地航行在难于接近的、无法预知的或危险的海洋环境之中,完成自主导航、自主避障和自主作业等任务。因此,AUV成为完成各种水下任务的有力工具,例如,在海洋工程领域,可用于施工前调查、施工中监视、施工后巡检,水下作业支援,水下施工、维护、维修等;在海洋科学研究领域,可以海洋环境数据采集,海床地质地貌勘察,海洋考察,及冰下科学考察;在军事领域,则可用于敌情侦察,水雷战与反水雷战,援潜救生等。

图2英国的

“AUTOSUB”

3水下仿生机器人(bionicunderwaterrobot)

图4:水下仿生机器人发展历程

水下仿生机器人主要研究和发展趋势(The

mainresearchanddevelopmenttrendsof bionicunderwaterrobot)

仿生机器鱼(bio-mimeticrobotfish)又名机械鱼,人工鱼或鱼形机器人),顾名思义即参照鱼类游动的推进机理利用机械电子元器件或智能材料(smartmaterial)来实现水下推进的一种运动装置。鱼类是最早的脊椎动物之一,经过长期的自然选择进化出非凡的水下运动能力,鱼类的运动具有高效、高机动、低噪声等特点。国外学者很早就致力于对鱼类推进模式及仿生机器鱼的研究。对鱼类的形态、结构、功能、工作原理及控制机制等进行模仿、再造,能提高水下机器人的推进效率和速度,使水下机器人更适合在狭窄、复杂和动态的水下环境中进行监测、搜索、勘探、救援等作业。1994年MIT研究组成功研制了世界上第一条真正意义上的仿生金枪鱼。(如上图)该阶段机器鱼主要采用BCF推进模型,研究人员致力于如何提高推进效率以及提高机器鱼的运动灵活性。此后,结合仿生学、机械学、电子学、材料学和自动控制的新发展,仿生机器鱼的研制渐成热点。

大部分鱼类的推进方式分为身体尾鳍(bodyand/orcaudalfin,BCF)推进模式和中间鳍对鳍(medianand/orpairedfin,MPF)推进模式两种。其中,采用BCF模式游动的鱼类,主要通过身体的波动和尾鳍的摆动产生推进力,其瞬时游动的加速性能好,周期游动的巡航能力强;采用MPF模式的鱼类,主要依靠胸鳍或腹鳍的摆动产生推进力,其机动性能好。如2010年新加坡南洋理工大学研制的“RoMan-II”仿生蝠鲼试验样机(图5),身体两侧平均分布有6个柔性鳍条,通过鳍条的拍动产生推进力,可实现各个方向的机动性,该样机可完成

原地转弯和直线后退等高难度动作,稳定巡航时,速度可达到s[5]。

图5图6

近年来,随着仿生材料、柔性材料的出现,采用柔性驱动成为了水下仿生机器人的一个研究热点。如2011年,美国弗吉尼亚大学研制的仿生蝠鲼(图6),质量为。该仿生蝠鲼的鳍条采用人工肌肉产生驱动力,通过水池游动试验测定其速度可达s。此外,美国哈佛大学也进行了柔性驱动的相关研究,并研制了利用柔性胸鳍进行推动的水下机器鱼。

水下仿生机器人的问题(TheProblemsofbionicunderwaterrobot)

水下仿生机器人发展至今,对其研究取得了一系列的成果,显示出了广阔的应用前景和极强的生命力。但由于其学科交叉性,发展至今依然存在“形似而神不似”、实际应用有限等诸多问题。其中有一些是仿生机器人的共性。首先,科学家们对海洋生物的生物机理了解不够透彻,学科交叉不够成功。其次,当前机器人多采用刚性结构,这固然有着运动精确的优点,但结构的刚性使其环境适应性较差,在狭窄空间内的运动受到限制,无法通过尺度小于机器人尺度或形状复杂的通道,并且,刚性结构也难以适应深海水压变化。(如表一)第三,现代仿生材料已经发展到了较高的阶段,具有最合理的宏观、微观结构,并具有自适应性和自愈合能力。在比强度、比刚度与韧性等综合性能上都是最佳的然而对于水下机器人的研究工作并没有很好地应用这些成果。第四,现有的仿生驱动方式以机电驱动为主,相较于生物凭借微量化学物质就能转化出巨大能量来讲,能量转换效率上难以望其项背。

表一:各种机器人特性比较[6]

驱动以及推进方式

刚性机体结合简单形变柔性胸鳍,对仿生原型的机体结构,尤其是胸鳍的结构,进行了大量的简化。仅保留其摆动运动特征,而忽略其复杂的构型,实现功能仿生。样机采用刚性的中部机体,以膜状或板状柔性材料构成胸鳍鳍面,胸鳍一般采用刚性或柔性鳍条作为加强肋,并起到驱动作用。

典型样机为2004年日本科研工作者IMAE所开发,这也是首台能够实现水下自由游动的采用胸鳍摆动推进模式的仿生鱼。样机如图7所示,其胸鳍采用柔性乙烯树脂薄膜,鳍骨为淬火钢带,以刚性双四杆机构驱动胸鳍前缘带动胸鳍鳍面实现摆动运动。样机长,展宽,质量,利用尾部的方向舵控制样机的运动方向。下潜深度左右,一次充电可续航,防水性能良好。全速游动速度比人的步行速度稍慢,约为s。[7]

图7首台胸鳍摆动推进仿生鱼

全柔性机体指仿生样机制作采用柔性材料制样机机体。全柔性机体制作根据胸鳍摆动推进的变形需求和仿生原型的构型特点,对机体的柔性分布进行设计,样机设计接近功能仿生与形态仿生相结合。样机实现水下自由运动较为困难,但能够更加有效地探究仿生原型特有的结构特征对仿生推进性能的影响。

典型样机为由日本大阪大学SUZUMORI等[8][9]浇筑制作的MantaRobot,如图9所示。2005年开始,SUZUMORI等对比研究了对称刚度胸鳍与非对称刚度胸鳍在推进力以及推进效率方面的区别。在对被动柔性胸鳍和主动柔性胸鳍深入研究的基础上,于2007年成功设计了气动橡胶空腔致动器,原理应用于水

下仿生机器人的制作。之后,以硅橡胶为基材浇筑制作了气动空腔驱动的MantaRobot。样机采用外置气源驱动,长,翼展,最大游动速度s,能够实现非常类似于蝠鲼的胸鳍摆动运动。该样机驱动源外置,且没有负载空间,不利于自主控制和远距离航行。

(1)功能仿生为主。(2)刚性机构。现有采用胸鳍摆动推进模式仿生鱼样机的驱动、传动机构多是刚性并且分离的,无法产生整体渐变的柔性变形,造成胸鳍运动过程的柔顺性不足。(3)传统驱动器。除个别采用记忆合金或者气动人工肌肉驱动外,传统的电动机仍作为胸鳍摆动推进仿生鱼样机主要应用的驱动器(4)控制方式。有缆控制和无线遥控作为主要的控制方式,限制了仿生样机的可控运动范围。并且,受限于水下的复杂环境,采用多传感器融合的水下自主游动尚不稳定。

图8全柔性MantaRobot样机

传统的电机驱动方式存在一些缺点:如重量大,反应不敏捷等,使水下仿生机器人的发展和应用受到了很大限制。于是,许多国家开展了新型智能驱动材料的研究,如:利用形状记忆合金(Shapememoryalloy,SMA)、电流驱动聚合物(Electroactivepolymer,EAP)、压电陶瓷等智能材料进行驱动,并研究了身体波动推进、胸鳍波动推进等游动方式。由于EAP技术尚不成熟,利用EAP驱动的仿生胸鳍波动推进器输出力较小,而且尝试较多的离子交换膜金属复合材料(Ionicexchangepolymermetalcomposites,IPMC)需要保持湿润,姿态保持较难,限制了其应用。电流驱动聚合物(ElectroActivePolymers,简称EAP)是人工肌肉的一种,由导电高分子材料集束在一起制成的像肌肉一样的复合体,通过电流激活高分子材料中的离子或电子,使之完成伸缩、折曲的动作,控制电流强弱可调整离子

或电子的多少,从而改变其伸缩性。低能耗、无噪声、高弹性、轻质量的优点使其成为制造新型仿生水机器人驱动装置的智能材料。

4仿生创新思路

总的来说,当前的水下机器人主要是在仿生机理研究,仿生结构,仿生材料,控制感知方式的方面存在局限性。这些方面的问题也是我们开发深海探索机器人所面临的主要问题。从这四个角度出发,我来谈谈我自己的一点设想。以乌贼为代表的海洋动物结构及运动方式

除了喷水推进时的乌贼等动物外,大多数鱼类和鳍推进时的乌贼等游动的基本动作单元都是柔性弯曲。乌贼除了乌贼骨和喙之外,没有任何刚性骨骼,而是由一种称作肌肉性静水骨骼的三维肌肉阵列来支撑和驱动。这种柔性骨骼没有任何充气结构,使乌贼能承受较大的压强,潜入较深的海域,例如在上千米的深海也生活着多种乌贼乌贼拥有高超游动能力,具有耐压结构,游动方式复合,对其进行深入研究,能够弥补机器鱼未采用弹性机制来提高能量利用效率和多使用刚性结构耐压能力低等的不足。分析乌贼喷射和鳍波动推进的游动机理,乌贼运用的复合游动方式的优点是能瞬时改变游动方向,噪声低,以及即使乌贼的喷射速度低于周围流体速度,也能产生推力。乌贼体内外套膜腔内外静压平衡,进一步提高了它们的耐压能力。乌贼动作时,弹性机制能够减少能量消耗,提高能量利用效率。若能将乌贼的游动方式、肌肉组织结构和弹性机制等特点应用到水下仿生机器人上,将使其更加高效、灵活和耐压。[10]

复合式水下仿生机器人

现在的软体机器人大部分以柔软的硅橡胶为材料,这使得仿生机器人能在障碍物之间穿行而不会造成严重的损害。然而在电池以及其他用于电子控制的电子部件上一直难以找到合适的替代材料,因此难以做到全柔性结构。此前,也有MIT的研究人员尝试放弃传统的机电驱动方式,通过在仿生鱼尾鳍部分注入二氧化碳,替换之前以关节加马达驱动的设计,也使得机器鱼变得更有爆发力,在喷射气流的同时使能在瞬间完成100度的转向。不过由于鱼身装载气体有限,目前该机器鱼在水下的持续运动时间仅为几分钟。

但是这还是给了我们一些启发,类比生物体消耗糖类产生能量,我们可以利用海水之中丰富的化学物质或者就和水反应,比如说在机器人内部放入钠和减缓反应激烈程度的催化剂,在机器人体内设置恰当的逻辑系统以及流体驱动系统,这样控制气体的流速以及反应的剧烈程度。使用喷气推进技术,主要用于转向以及加速。仿生材料使用人造肌肉结构,在软体材料内部制造真空,实现了人造肌肉的收缩而非膨胀。这种新型的人造肌肉更加接近天然肌肉的运动模式,并且由于收缩运动没有因充气过度而爆炸的危险,这种人造肌肉也更加安全。同时仿造乌贼的生理结构,达成内外水压平衡。这种复合式的运动方式无疑会大大加强仿生机器人的灵活性,促使其适应海洋的复杂环境,应对突发状况。

此外,该机器人还应当能效仿鱼类的逃避反应,它的结构类似海豚,但是使用的喷气推进技术类似于水母和鱿鱼;为了研发具有肌肉的鱼形机器人。需要研发特殊的制动器。还有中枢模式发生器,这将使鱼形机器人对外界刺激做出反应从而在关键任务中做出重要决策。

章鱼运动皮层的特定区域并不对应身体的特定部位,每个区域在不同时间控制不同部位;而且许多运动不是受大脑控制而是受外围神经控制,章鱼大脑发出一条一般性的指令,触手计算出具体的信号,就好像分时操作系统。仿生机器人的神经系统也可以仿照这种结构研制。

群体水下仿生机器人

像蚂蚁这类群居昆虫,虽然没有视觉,却能找到由蚁巢到食物源的最短路径,原因是什么呢虽然单个蚂蚁的行为极其简单,但由这样的单个简单的个体所组成的蚁群群体却表现出极其复杂的行为,能够完成复杂的任务,不仅如此,蚂蚁还能够适应环境的变化,如:在蚁群运动路线上突然出现障碍物时,蚂蚁能够很快地重新找到最优路径,蚁群是如何完成这些复杂任务的呢所有这些问题,很早就激起了生物学家和仿生学家的强烈兴趣,仿生学家经过大量细致观察研究发现,蚂蚁个体之间是通过一种称之为外激素(pheromone)的物质进行信息传递,从而能相互协作,完成复杂的任务.蚁群之所以表现出复杂有序的行为,个体之间的信息交流与相互协作起着重要的作用。[11]

由此可见,对于深海那样复杂未知的环境,我们应当重点发展微型水下机器人,而不是巨型机器人。就好比单条鱼的力量很弱小,游动动作很简单,但作为一个群体,鱼类在攫取食饵、逃避敌害、群体洄游等方面表现出较强的群体力量。同样地,单个水下仿生机器人的活动范围和能力也是非常有限的。但是水下仿生机器人将在复杂环境下执行水下作业、海洋监测、海洋生物观察等艰巨的任务。因此,具有高机动性、高灵活性、高效率、高协作性的群体水下仿生机器人系统将是未来发展的趋势。

5结论(Conclusion)

综上所述,尽管对水下机器人的研究已经取得了一些成就,但是其实对它的研究还处在起步阶段。水下仿生机器人涉及到材料科学、化学、微机电、液压、控制等多学科,从材料、设计、加工、传感到控制、使用均存在着一系列问题需要继续研究。如何制造纯柔性的水下机器人如何更好地运用现有的新型仿生材料如何提高能量利用率,找到更加合适的驱动方式这些问题都亟待我们解决。水下机器人作为一种装备归于高端制造业,属于国家支持的战略新兴产业范畴,具有战略制高点的作用。总的来说,海洋空间不适合人类的生存,大规模开发和利用海洋资源对机器人和机器人技术有很大的期待和依赖。以机器人代替人推动和实现海洋装备无人化具有深远的战略意义。

参考文献:

[1]:,2009,43:9–12

[2][M]

[3][M]

[4],ZHANGDaibing,ZHOUChunlin,:AnunderwatervehicleinspiredbyMantaray[C][8]SUZUMORIK,ENDOS,KANDAT,[C][9]ANDOY,KATON,SUZUKIH,[C][10][M]

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