水下机器人-柔性机械臂系统驱动控制方法研究

水下机器人技术已发展了数十年的时间，但是到目前为止水下机器人的作业效率仍与需求存在较大差距，。通过对现有的水下机器人进行实操以及对前人所做研究的分析，总结出影响轻型水下机器人-柔性机械臂系统稳定作业能力的三个不足之处：第一，在水流干扰以及机械臂反作用力下干扰的位姿稳定；第二，柔性机械臂的精准建模与控制；第三，厘米级的精准水下定位。其中，位姿稳定是提高作业效率的关键因素，然而水下机器人-柔性机械臂系统在作业时的位姿受水流和机械臂反作用力干扰现象明显，因此需要对提高控制系统的抗干扰能力进行研究。水下机器人-柔性机械臂系统的作业效率还取决于机械臂的运动控制是否精准，因此需要对柔性机械臂的精准运动学建模与控制方法进行深入研究。水下机器人的位姿闭环控制反馈量为位姿信息，但是目前的声呐定位技术并不能实现精准的水下定位，这就导致位姿闭环控制较难实现。，这正是上文的第二个与第三个不足之处。本文正是针对上述水下机器人技术的这三两个不足之处，以提高机器人作业效率为出发点进行了研究。

首先，对水下机器人的运动控制方法进行了研究，本文基于滑膜滑模控制理论提出了一种具备指数趋近率的滑膜滑模控制方法对水下机器人的位姿进行闭环稳定控制，此前提是以位姿信息作为反馈量，即以可得到精确位姿信息的反馈值为前提。通过建立仿真模型对控制算法进行了测试，测试结果表明在大小为50%机器人动力极限的洋流与涌浪形式的水流干扰下，此控制算法均可以实现几乎无超调的快速稳态响应。

其次，为了更好的解决机械臂反作用力带来的不稳定性影响，以及对现有的柔性机械臂技术在建模准确度上的不足进行改进，本文基于软体机器人技术设计了一套柔性机械臂及其驱动控制系统，以二力伸缩杆简化模型假设对其进行了运动学建模，并对其控制方法进行了探索。最后，搭建了物理实验平台对其各项运动能力进行了测试，并将其安装在BlueROV2水下机器人平台上在开放式海域进行了水下采样实验，在实验中成功从养殖网兜中完成贝类海产品的抓取与收集。

第三，为了实现水下机器人的精准定位，本文对双目立体视觉技术在水下作业环境中的应用进行了研究。基于双目立体视觉原理、特征点检测与匹配和视觉SLAM技术，本文以经过防水处理的ZED2双目立体相机作为硬件平台，使用OpenCV库与相机API函数库搭建了软件平台，设计了设计了实时目标物检测算法以及实时位姿估计算法。为了验证设计的立体视觉算法在水下环境中应用的优劣程度，本文并搭建了水下实验装置对这两种算法的水下应用进行了测试与分析。实验结果显示，在实验室水池环境中本文设计的双目立体视觉算法在水下目标检测上可以实现精准的目标识别，在水下精准定位上也展现出平均误差不超过± 1cm的运动跟随性。

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