水下机器人EKF_SLAM算法-visionouc-中国海洋大学

动态不确定环境下水下机器人在线实时路径规划
高云;殷波;魏志强;宫飞翔;纪筱鹏
【期刊名称】《中国海洋大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(043)012
【摘要】水下环境中海流变化复杂,许多障碍物处于运动当中,路径规划成为水下机器人的1个难题.本文提出1种基于导航代价的水下机器人路径规划方法,采用几何方法证明机器人航向角与导航距离以及海流影响力之间的关系,使得代价函数的计算简化到航向角和海流角度之间的加减运算,大大减少了计算量.在路径规划的过程中采用分段规划的策略,即保证了航向角的稳定性,又保证了实时性.
【总页数】5页(P106-110)
【作者】高云;殷波;魏志强;宫飞翔;纪筱鹏
【作者单位】中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛266100;中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛266100;中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛266100;中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛266100;中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛266100
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.动态不确定环境下一种移动机器人路径规划方法 [J], 王帅
2.一种动态不确定环境下的机器人路径规划算法 [J], 武心安;孙尧;莫宏伟
3.一种动态不确定环境中机器人路径规划方法 [J], 肖国宝;严宣辉
4.动态不确定环境下移动机器人的在线实时路径规划 [J], 庄慧忠;李晗;陆震宇
5.基于PSO和滚动优化的不确定环境下移动机器人动态路径规划 [J], 蔡晓慧;李艳君;吴铁军
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基于视觉伺服的水下机器人导引技术
寇邺郡;李想
【期刊名称】《兵器装备工程学报》
【年(卷),期】2024(45)5
【摘要】自主水下载具(AUV)需要通过停靠入站进行休眠、电池充电、传输数据等任务的需求。

AUV的导引技术对延长AUV的工作时长、扩大作业范围有重要意义。

在入站过程的最后阶段,AUV需要在容许范围内保持自身与对象物的相对位姿(包括位置和方向),进而完成对接。

因此,确保传感器单元和控制系统在真实的水下环境中对各种干扰具有高度精确性和鲁棒性至关重要。

针对此问题,提出了一种基于视觉伺服的AUV的导引技术。

首先,该技术通过模型匹配认识法确定机器人与指定标的物(对象物)之间的相对位姿来确定自己的方位。

其次,通过遗传算法(GA)以完成实时的位姿认识,抵消水流、图像采集干扰带来的视觉伺服干扰。

采用此方法的水下机器人控制系统分别在与东京大学合作的模拟深海水下无光环境实验,以及真实海洋环境中完成了实验验证。

实验结果证明,该系统具有对低照度、高浊度引起的图像劣化以及水流引起的控制干扰具备抗干扰性和鲁棒性。

【总页数】7页(P215-221)
【作者】寇邺郡;李想
【作者单位】珠海科技学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242.6
【相关文献】
1.基于视觉伺服的机器人定位识别技术研究
2.基于视觉伺服的仓储物流机器人自动定位技术
3.基于QR Code技术的家庭服务机器人视觉伺服抓取操作研究
4.基于虚拟现实技术的移动机器人视觉伺服控制系统设计
5.基于BP神经网络-模糊控制的机器人无标定视觉伺服技术
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基于HCOPSO 算法的USV 舵向PID控制参数整定方法陈明志 1, 刘兰军1,2*, 陈家林 1,2, 杨　睿 1,2, 黎　明1,2(1. 中国海洋大学 工程学院, 山东 青岛, 266100; 2. 山东省海洋智能装备技术工程研究中心, 山东 青岛, 266100)摘 要: 高速无人艇(USV)舵向控制要求同时满足调节时间短、超调量小, 针对USV 舵向比例积分微分(PID)控制的参数整定需求, 将混合均值中心反向学习粒子群优化(HCOPSO)算法与PID 控制结合, 提出一种基于HCOPSO 算法的USV 舵向PID 控制器参数整定方法。

利用HCOPSO 对PID 控制器参数进行寻优, 有效解决寻优过程的局部最优解问题。

对比研究了粒子群(PSO)算法、线性惯性权重递减粒子群(LDIWPSO)算法、HCOPSO 算法的PID 控制器参数整定效果, 结果表明, HCOPSO 算法参数整定的USV 舵向PID 控制器具有更好的控制效果, 相比于PSO 、LDIWPSO, 调节时间分别缩短22%、15%, 超调量分别降低89%、74%, 迭代次数分别减少40%、30%。

基于研制的“久航750”USV 开展了海洋环境测试, 测试结果表明了文中设计方法应用于小型高速USV 舵向控制的有效性。

关键词: 无人艇; 比例积分微分控制; 粒子群优化; 舵向控制; 参数整定中图分类号: TJ630; U664.82 文献标识码: A 文章编号: 2096-3920(2023)03-0381-07DOI: 10.11993/j.issn.2096-3920.202112022Parameter Tuning Method for USV Rudder Steering PID ControlBased on HCOPSO AlgorithmCHEN Mingzhi 1,　LIU Lanjun1,2*,　CHEN Jialin 1,2,　YANG Rui 1,2,　LI Ming1,2(1. College of Engineering, Ocean University of China, Qingdao 266100, China; 2. Shandong Provincial Engineering Research Center for Marine Intelligent Equipment Technology, Qingdao 266100, China)Abstract: The rudder steering control of high-speed unmanned surface vessels(USVs) must simultaneously satisfy the requirements of a short adjustment time and small overshoot. To satisfy the parameter tuning requirements for rudder steering proportional integral derivative(PID) control of USVs, a parameter tuning method based on the hybrid mean center opposition-based learning particle swarm optimization(HCOPSO) algorithm was devised in this study. The HCOPSO algorithm was used to optimize the parameters of the PID controller, and this prevented the optimization process from becoming trapped in local optimal solutions. The PID controller parameter tuning effects of the particle swarm optimization(PSO), linear decreasing inertia weight particle swarm optimization(LDIWPSO), and HCOPSO algorithms were compared and studied. The results indicate that the USV rudder PID controller with the HCOPSO algorithm has the best control effect. Compared with those of PSO and LDIWPSO, the adjustment time is reduced by 22% and 15%, the overshoot is reduced by 89% and 74%, and the收稿日期: 2021-12-29; 修回日期: 2022-01-21.基金项目: 国家重点研发计划项目资助(2017YFC****203).作者简介: 陈明志(1996-), 男, 硕士, 主要研究方向为嵌入式技术与智能仪器、无人系统控制研究.* 通信作者简介: 刘兰军(1979-), 男, 博士, 副教授, 主要研究方向为嵌入式技术与智能仪器、海洋探测与观测技术、水声通信与网络技术.第 31 卷第 3 期水下无人系统学报Vol.31 N o.32023 年 6 月JOURNAL OF UNMANNED UNDERSEA SYSTEMS Jun. 2023[引用格式] 陈明志, 刘兰军, 陈家林, 等. 基于HCOPSO 算法的USV 舵向PID 控制参数整定方法[J]. 水下无人系统学报,2023, 31(3): 381-387.number of iterations is reduced by 40% and 30%, respectively. Using the developed Jiuhang 750 USV, a marine environment test was performed. The test results indicate that the proposed method is effective for the rudder steering control of small high-speed USVs.Keywords: unmanned surface vehicle; proportional integral derivative control; particle swarm optimization; rudder steering control; parameter tuning0　引言无人艇(unmanned surface vessel, USV)是一种利用自身携带的自动操控系统或无线遥控系统航行的一种无人化水面船舶, 是一种水面智能机器人, 可广泛用于水上测绘、消防和恶劣环境检测等,是未来水面环境下各种危险、重复、枯燥任务的主要承担者[1]。

现代电子技术Modern Electronics TechniqueJan. 2024Vol. 47 No. 22024年1月15日第47卷第2期0 引 言随着水下机器人技术的发展，海参捕捞机器人正逐步取代费时费力且危险性极高的人工捕捞作业[1]。

采用水下机器人进行海参捕捞，不仅解放了人力，还扩大了捕捞范围，提高了海参的捕获量。

为了保证海参捕捞机器人的作业时间，同时保证机器人通信的稳定性，一般将其设计为有缆水下机器人（ROV ）[2‐3]。

但是由于海底的作业环境恶劣多变和机器人的结构功能复杂，同时所捕捞的海参也会对机器人的运动造成干扰，导致机器人的运动控制难度增大，一旦控制精度降低，将会影响海参的捕捞效率，严重时还会导致机器人发生侧翻。

由此DOI ：10.16652/j.issn.1004‐373x.2024.02.027引用格式：葛安亮，陈浩，邵绪新，等.海参捕捞机器人运动控制系统的仿真研究[J].现代电子技术，2024，47（2）：147‐154.海参捕捞机器人运动控制系统的仿真研究葛安亮1， 陈 浩1， 邵绪新2， 李相坤1（1.中国海洋大学 工程训练中心， 山东 青岛 266100； 2.中国海洋大学 工程学院， 山东 青岛 266100）摘 要： 随着水下机器人技术的发展，海参捕捞机器人将逐渐取代费时费力的人工捕捞作业。

但是海参捕捞机器人的运动控制精度一直影响其运动稳定性和捕捞效率，一方面是由于海底的作业环境恶劣多变，机器人的结构功能复杂；另一方面是随着海参的累积，机器人的参数发生改变，原有控制模型的控制精度下降。

为提高海参捕捞机器人的运动控制精度，在综合考虑机器人各种载荷的基础上，还考虑了海参对机器人造成的干扰，建立更加全面的机器人动力学模型；并运用模型预测控制理论和非线性干扰观测器对机器人的运动过程进行模拟分析。

通过分别模拟机器人的定深下潜、运动姿态保持、路径跟踪和载重上升运动过程，定量分析机器人的运动控制精度，最后构建一个系统全面且精度较高的海参捕捞机器人运动控制系统。

对于移动机器人而言,其准确定位是执行高级任务的基础。

在陆地上,GPS 导航系统运用较为广泛,可以在一定程度上满足大部分移动机器人定位的需求。

然而当GPS 信号微弱或者不可用时,移动机器人需要寻求其它定位方式。

同时定位与建图(Simultaneous Localization and map⁃ping ,SLAM )技术融合安装在移动机器人上的多种传感器测量数据为机器人提供位姿估计。

根据传感器的使用,SLAM 可分为视觉SLAM 和激光SLAM 。

激光SLAM 算法使用激光测距传感器,如2016年谷歌提出的Cartographer [1],能够建立室内2D 地图。

视觉SLAM 主要依赖摄像头获取的图片数据。

其中摄像头可分为单目、双目和深度摄像头。

单目摄像头存在尺度不可观的问题,但是操作相对简单。

双目摄像头需要较为繁琐的标定和配准步骤,深度摄像头在室外会受到较大的影响。

目前视觉SLAM 方法可粗略分为特征点法和直接法两大类。

其中,特征点法以ORB-SLAM [2]为代表,直接法则以DSO [3]为代表。

特征点法需要对图片提取某种类型的特征点并计算描述子,根据这些描述子进行特征匹配,最终通过最小化重投影误差进行位姿优化。

特征匹配的精度对最终定位的精度影响较大。

直接法不用提取特征点和计算描述子,但是需要依赖像素梯度和灰度不变假设[4]。

在一些特征稀疏但是存在像素梯度的场景,特征点难以提取,然后直接法却可以工作。

灰度不变假设指从不同角度观察同一个物体,其灰度值不变。

然而当光照变化时,灰度不变假设将被破坏。

传统的水下定位方法包括航位推算和水声定位。

航位推算存在累积误差的问题,一般作为辅助定位。

水声定位分为长基线、短基线和超短基线,能够为水下机器人提供较高精度的定位,然而一般设备较为昂贵,且需要复杂的布置操作。

目前声呐在水下运用较为广泛。

相较于摄像头,声呐在浑浊的水下环境中仍然可以工作,但价格昂贵且分辨率较低。

人工免疫算法在水下机器人运动控制策略中的应用
李俊林
【期刊名称】《舰船科学技术》
【年(卷),期】2017()2X
【摘要】我国社会经济快速发展,各种智能化的机器人被应用在工业生产领域。

水下机器人的主控系统一般采用电机作为主要的推进动力,对螺旋桨的控制直接决定水下机器人的工作性能。

文中首先对螺旋桨的数学模型进行研究,然后结合螺旋桨的设计理论和相关特性,采用人工免疫算法对机器人的运动控制策略进行优化,最后采用Matlab仿真平台,对此算法的运动控制性能进行多方面的验证。

【总页数】3页(P192-194)
【关键词】机器人;运动控制;人工免疫算法
【作者】李俊林
【作者单位】河南工业贸易职业学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242;TP18
【相关文献】
1.水下机器人运动控制中的仿人智能控制策略 [J], 查智
2.改进的模拟退火算法在水下机器人S面运动控制参数优化中的应用 [J], 孙玉山;李岳明;张英浩;万磊
3.基于水下环境样品采集的水下机器人运动控制策略研究及其展望 [J], 刘金生
4.改进人工免疫算法在水下机器人运动控制中的应用研究 [J], 庞永杰;唐旭东
5.改进PSO算法在水下机器人S面运动控制参数整定中的应用 [J], 唐旭东;庞永杰;万磊
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基于EKF-SLAM算法的水下膨胀弯测量技术
隋海琛;王崇明;雷鹏
【期刊名称】《水道港口》
【年(卷),期】2015(036)004
【摘要】水下计量技术普遍应用于海管法兰之间相对空间位置和方位角的测量,其结果直接关系到水下膨胀弯的设计和预制是否准确.文章阐述了基于EKF-SLAM算法,融合水下声学定位、惯性导航、多普勒计程仪、压力计、声速计等数据的水下声学惯导计量技术,它能够实现厘米级的测量精度,而且作业方式简单,不受水深和能见度的限制,可有效提高海上工作效率,节约海上施工成本.
【总页数】4页(P362-365)
【作者】隋海琛;王崇明;雷鹏
【作者单位】交通运输部天津水运工程科学研究所,天津 300456;交通运输部天津水运工程科学研究所,天津 300456;交通运输部天津水运工程科学研究所,天津300456
【正文语种】中文
【中图分类】P204
【相关文献】
1.水下液压拉伸器在海管膨胀弯法兰对接中的应用 [J], 潘悦然;陈勇;张大伟;薛方;邓平;张伟
2.使用法兰测量仪进行海底管线膨胀弯测量技术研究与应用 [J], 朱绍华;魏行超;刘
勃
3.饱和潜水系统在水下海管膨胀弯安装应用 [J], 栾涛;续明;张大伟
4.饱和潜水系统在水下海管膨胀弯安装应用 [J], 栾涛;续明;张大伟;
5.水下膨胀弯测量工具 [J], 周健
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基于UNDERWATER-CUT模型的水下图像增强算法
姚鹏;刘玉会
【期刊名称】《水下无人系统学报》
【年(卷),期】2022(30)5
【摘要】针对水下图像的颜色失真和对比度失衡问题,提出了一种基于UNDERWATER-CUT模型的弱监督水下图像增强算法。

该算法网络训练时无需成对训练集,通过图像分块的方式构建对比学习正负样本,约束了图像生成的内容。

使用了结构相似性损失函数对水下图像增强进行约束,确保CUT模型在对水下图像域到脱水图像域进行转换过程中的物体结构不变。

同时还使用alignment和uniformity 2个简单函数的线性组合来近似逼近CUT模型的InfoNCE损失函数,使得改进后的模型训练更容易收敛到最优值。

实验结果证明经过文中算法增强后的图像,颜色失真得到极大的修正,图像中的物体结构和修复前的图像基本一致。

【总页数】7页(P605-611)
【作者】姚鹏;刘玉会
【作者单位】中国海洋大学工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U675.81;TJ630
【相关文献】
1.一种基于à Trous算法的水下图像增强算法
2.基于暗原色先验模型的水下图像增强算法
3.基于红色暗通道先验理论与CLAHE算法的水下图像增强算法
4.基于暗通
道模型的农业用机井水下图像增强算法5.基于暗原色先验模型的水下彩色图像增强算法
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一种水下航行器的SLAM算法应用研究水下航行器在海洋科学研究、资源勘探、水下作业等领域具有广泛的应用前景。

而在水下环境中进行定位和建图是水下航行器自主导航的重要问题之一、SLAM(同步定位与地图构建)算法作为一种能够实现同时定位和地图构建的方法，在水下环境中也具有重要的应用价值。

本文将对水下航行器的SLAM算法应用进行研究和探讨。

一、水下SLAM算法的研究现状目前，水下SLAM算法的研究主要分为传统方法和基于视觉传感器的方法两种。

传统方法主要使用声纳或惯性导航系统进行水下航行器的定位和地图构建，但其精度和鲁棒性受限。

基于视觉传感器的方法则利用水下摄像头进行水下环境的感知和建图，在定位和地图构建精度方面具有优势。

二、水下SLAM算法的关键技术1.水下传感器融合技术：融合声纳、惯性导航系统和视觉传感器等多种传感器数据，提高水下航行器的定位精度和鲁棒性。

2.视觉SLAM算法：利用水下摄像头获取的图像数据进行特征提取和匹配，实现水下环境的地图构建和定位。

3.水下环境建模技术：针对水下环境的特点，设计合适的地图表示方法和构建算法，实现水下建图的高效性和鲁棒性。

4.鲁棒性研究：研究水下环境中的传感器误差、水流扰动等因素对SLAM算法的影响，提高算法的鲁棒性和抗干扰能力。

三、水下SLAM算法的应用研究1.海洋科学研究：水下SLAM算法可以帮助水下航行器在海洋环境中实现智能巡航和水下探测，为海洋科学研究提供重要支持。

2.资源勘探：水下SLAM算法可以实现水下资源的定位和勘探，为海洋资源的开发和利用提供技术支持。

3.水下作业：水下航行器配备SLAM算法可以帮助水下机器人进行水下作业任务，如水下修复、安装等工作。

四、水下SLAM算法的未来发展方向随着水下航行器技术的不断发展和水下环境研究的深入，水下SLAM 算法将在定位精度、鲁棒性等方面取得更大的进展。

未来的研究方向可以包括深度学习技术在水下SLAM中的应用、多智能体协作SLAM算法等。

基于SLAM技术的无人船自主导航系统研究一、绪论随着无人技术的不断发展，无人船已经成为了近年来科技界研究的热点领域之一。

目前，无人船通常需要通过遥控或者预先规划好的路线来进行航行。

但是，对于大型或者需要长时间航行的无人船来说，这种方式显然不够灵活。

因此，研究基于SLAM技术的无人船自主导航系统，已经成为了当下科技界亟待解决的问题之一。

二、SLAM技术概述SLAM技术（Simultaneous Localization and Mapping），即同时定位与建图技术，是指一种能够同时完成自主机器人定位和场景建模的技术。

该技术的核心思想是通过机器人的传感器，获取机器人的姿态信息以及周围环境的三维信息，从而实现机器人在环境中的自主定位和导航。

SLAM技术主要分为基于扩展卡尔曼滤波（EKF-SLAM）和基于粒子滤波（PF-SLAM）两种方法。

其中，EKF-SLAM方法具有较高的精度和计算效率，但是对于非线性问题求解时会有局限性；而PF-SLAM方法则可以针对非线性问题进行求解，但是计算效率相对较低。

因此，在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的SLAM方法。

三、无人船自主导航系统的实现1.传感器选择在无人船自主导航系统中，各种传感器的选择是十分重要的。

目前，常用的传感器有惯性导航系统（INS）、全球卫星导航系统（GPS）、激光雷达等。

其中，INS可以用于获取无人船的姿态信息，GPS可以用于获取无人船的位置信息，而激光雷达则可以用于获取周围环境的三维信息。

2.SLAM建图通过选择适当的传感器，并将传感器的数据输入到SLAM算法中，可完成对无人船周围环境的三维建模。

在实际应用中，可以选择使用开源的SLAM工具库，如ORB_SLAM、GSLAM等，也可以根据具体需求自行开发。

3.路径规划和控制通过SLAM技术获取到的地图信息和无人船的位置信息，可以实现路径规划。

目前，常用的路径规划算法有A*算法、D*算法等。

虚拟现实在水下机器人教学展示中的应用作者：李佳皓刁宇翔姜迁里刘江移宋大雷来源：《科技创新与应用》2019年第34期摘; 要：虛拟现实技术作为一种新兴的技术，其较高的沉浸感和真实的体验感，可以使课程教学更具有实践性和互动性。

近些年，虚拟现实技术在海洋工程装备等领域的虚拟仿真、展示功能不断增强。

中国海洋大学创新性地在水下机器人课程教学中引入虚拟现实技术，起到了较好的效果。

文章在探索性应用虚拟现实技术改进水下机器人课程教学的基础上，总结了虚拟现实技术应用的效果，并进一步提出了虚拟现实技术应用到海洋工程装备展示、操作等的探讨与思考。

关键词：虚拟现实技术;虚拟仿真;水下机器人;海洋工程装备中图分类号：TP391.9; ; ; ; ;文献标志码：A; ; ; ; ;文章编号：2095-2945（2019）34-0141-04Abstract： As a new technology， virtual reality technology has a high sense of immersion and real experience， which can make the course teaching more practical and interactive. In recent years， the virtual simulation and display function of virtual reality technology in marine engineering equipment and other fields has been enhanced. Ocean University of China has creatively introduced virtual reality technology into the course teaching of underwater vehicle， which has played a good role. On the basis of exploring the application of virtual reality technology to improve the teaching of underwater vehicle， this paper summarizes the effect of the application of virtual reality technology. Furthermore， the discussion and thinking of the application of virtual reality technology to the display and operation of marine engineering equipment are put forward.Keywords： virtual reality technology; virtual simulation; underwater vehicle; marine engineering equipment虚拟现实技术（Virtual Reality，简称“VR”）是一种通过计算机模拟，借助相关输出的设备，仿真现实世界，起到虚拟仿真作用的一种新兴产业技术[1]。

水上机器人三维实时避障算法研究
马闯;殷波;马文帅
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2009(025)008
【摘要】水上机器人(Unmanned Surface Vehicle,USC)用于近海环境实时监测、资源探测、海洋灾害预警和防治等多种用途.USV必须在三维环境中进行避障处理,所以本文在USV上布置两层声纳来获取障碍物的三维信息,并提出一种改进的VFH 算法,使其在三维空间内做到实时避障.仿真结果表明,该算法具有良好可行性和有效性.
【总页数】3页(P235-237)
【作者】马闯;殷波;马文帅
【作者单位】266100,山东,青岛,中国海洋大学信息学院计算机系;266100,山东,青岛,中国海洋大学信息学院计算机系;266100,山东,青岛,中国海洋大学信息学院计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.基于双目视觉信息融合的移动机器人避障研究基于双目视觉信息融合的移动机器人避障研究 [J], 谷凤伟;金西虎;姜珊
2.AUV实时避障算法研究进展 [J], 郭银景;鲍建康;刘琦;屈衍玺;吕文红
3.AUV实时避障算法研究进展 [J], 郭银景;鲍建康;刘琦;屈衍玺;吕文红
4.基于改进人工势场法的搬运机器人避障算法研究 [J], 付泽民;吴力杰;乔涛涛;石博文;余奇
5.机器人自动化拆解过程的快速避障算法研究 [J], 包向男;周自强;戴国洪
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