科技创新在海大:记成长中的“水下机器人与智能系统”实验室

专注、前沿、厚积薄发

——记成长中的“水下机器人与智能系统”实验室

水下机器人在水下作业时发生故障后,如何自我诊断、自主完成指令返回母船?在危险神秘的海底世界,水下机器人能否自动规划路径、安全避障?怎样发挥水下机器人的作用,进行海底观察、路径控制、图像处理、目标识别……这些当前国际前沿的“水下机器人关键技术”难题正困扰着海洋工程技术的进步,一些课题也正在被我校“水下机器人与智能系统实验室”朱大奇教授科研团队潜心研究。

作为人类探索和开发海洋的重要工具,水下机器人(又称无人深海潜水器)将会在此领域发挥重要而不可替代的作用。上海海事大学“水下机器人与智能系统”实验室自成立以来,始终秉承“专注、前沿、厚积薄发”的科研精神,潜心于“水下机器人可靠性控制理论与关键技术”这一国际前沿性方向研究,不断提供创新性研究成果,实现社会服务。

从弱到强,潜心打造水下机器人研究团队

2007年6月,上海海事大学“水下机器人与智能系统”实验室成立。短短几年间,从当年的一人一兵(借来的1名博士生),一间40平米教室(老校教学楼,学校特批),发展到现在教授副教授5人、讲师工程师4人、博士生6人、硕士生15人的紧密合作研究团队,拥有3套ROV水下实验平台、2套ARV水下搜索系统、1个共用深水试验水池、2套小型地面移动机器人系统研究平台、近50台套其他开发研究用小型仪器设备,在临港校区信息工程学院楼315室、330室及水上训练中心215室拥有的实验室使用面积超过200平米。目前,正以此为基础整合相关研究性实验室,在学校支持下拟申报上海市“现代海事搜救与智能信息处理”重点实验室。

六年多来,朱大奇教授科研团队主持国家863计划项目1项、国家自然科学基金面上及青年项目5项;参与国家科技支撑计划、科技部重大科技专项3项;主持上海市科委创新行动计划及一般项目6项,教育部、交通部项目及上海市教委创新项目9项,上海市优秀学科带头人等人才计划项目2项;有关水下搜救与检测的企业委托项目3项。课题组年均经费150万元以上,2012年课题组年合同经费超过323万。

实验室目前已申请与授权专利12项(授权发明专利3项、实用新型专利5项),软件著作权6项;发表论文100篇以上,其中SCI收录近30篇、EI收录近60篇,相关研究论文被同行专家他引1479篇次;出版专著《水下机器人故障诊断与容错控制技术》被“蛟龙号”总设计师徐岂楠研究员评价为国内外第一部系统化的水下机器人可靠性控制专著;科研成果“复杂电子设备智能综合故障诊断技术”与“水下机器人故障诊断与容错控制关键技术及其应用”分别获得2008年和2012年度上海市科技进步二等奖,2006-2012科研团队连续七年获上海海事大学课题组科研贡献奖。

追踪前沿,专注水下机器人关键技术研究

科研团队多年来一直专注于水下机器人可靠性控制理论与关键技术研究,从未偏离。作为上海市优秀学科带头人,早在江南大学工作时朱大奇教授就与中国船舶科学研究中心(中船702研究所)开展了潜水器故障模拟与仿真技术研究,初步打下了水下机器人研究基础。

2006年9月朱大奇教授调入上海海事大学后,借助海事大学的航运特色与海洋工程背景,成功获得国家863计划(自治水下机器人故障诊断与容错控制关键技术研究-2006)、国家自然科学基金面上项目(自治水下机器人可靠性控制技术研究-2007)、上海市自然科学基金(AUV推进系统故障诊断与容错控制-2008)和高校博士点基金(数据驱动的自治水下机器人传感器故障诊断技术-2009)资助,系统地研究了水下机器人传感器系统、推进器系统的故障自诊断技术,水下机器人的自修复容错控制技术,并将研究范围从有缆遥控水下机器人ROV推进到无缆自治水下机器人AUV系统。

2009年,在国家留学基金的支持下,朱大奇教授远赴加拿大Guelph大学“高级机器人与智能系统”实验室访问研究。在此期间潜心研究了国际上最新的生物启发神经动力学模型,该模型已被Guelph大学Simon Yang教授成功应用于空中飞行器与地面移动机器人可靠性控制之中,受此启发将生物启发神经动力学模型引入水下机器人领域,从而将水下机器人可靠性控制研究从机器人自身的可靠性(水下机器人故障自诊断与自修复容错控制)进一步拓展到水下机器人外部作业环境的可靠性(水下机器人水下路径规划与安全避障技术)研究。

2010年回国后,朱大奇教授带领团队在此方向上得到了2项国家自然科学基金面上项目(自治水下机器人路径规划与安全避障技术研究-2010,生物启发自治水下机器人轨迹跟踪控制研究-2012)、上海市科委创新行动计划(新型ARV研制与水下安全航行技术-2011)、上海市优秀学科带头人计划(水下机器人可靠性控制技术研究与应用-2011)、交通运输部科技专项(自治水下机器人水下搜救与路径规划技术-2012)等系列课题资助。系统地研究了生物启发自治水下机器人全覆盖路径规划与安全避障技术、生物启发AUV自适应轨迹跟踪理论,并将相关理论从无人潜水器(ROV、AUV)推广到结构更加复杂的载人潜水器可靠性控制,从单个水下机器人拓展到多AUV协作、跟踪与围捕控制领域,从而形成一个系统化的深海潜水器可靠性控制理论体系。

厚积薄发,取得多项创新性研究成果

几年来,实验室在水下机器人故障自诊断与自修复容错控制、AUV路径规划、安全避障与多AUV系统研究方面,取得了多项创新性研究成果。

针对水下环境的多干扰、难以预测及机器人自身模型不确定与海量数据特性,提出基于信度分配小脑神经网络的新型主元分析模型,解决常规的状态残差故障检测方法误诊率高的缺陷,给出水下机器人故障检测隔离的准确有效方法;应用快速收敛的信度分配小脑神经网络构造多传感器信息融合模型,提出基于信息融合的水下机器人推进系统在线故障辨识技术,利用信息融合的多维信息处理优势,克服英国学者E.Omerdic的SOM自组织故障辨识方法只能诊断有限、已知故障模式的缺陷,提高了故障辨识的准确率和实际容错控制效果。相关研究成果已发表于国际期刊《Sensors》《International Journal of Advanced Robotic Systems》和《Journal of Intelligent & Robotic Systems》。

将智能优化计算方法引入水下机器人与载人潜水器容错控制之中,首次提出带约束条件的量子粒子群优化水下机器人控制律重构方法,成功地解决了T. K. Podder教授的伪逆容错控制信号超限难题,即推进器控制的“驱动饱和”问题。相关研究成果已发表于《International Journal of Advanced Robotic Systems》和《International Journal of Robotics and Automation》。与“蛟龙号”副总设计师胡震研究员合作,以“蛟龙号”多推进器冗余系统模型为研究对象,深入研究了推进器可控故障状况下,“蛟龙号”载人潜水器状态稳定的“静态”容错控制与轨迹跟踪的“动态”容错控制策略,其中“静态”容错控制研究成果已发表于国际控制杂志《International Journal of Control》,轨迹跟踪的“动态”容错控制成果已被工程技术领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Industrial Electronics》录用。

将神经网络信息融合与DS(Dempster-Shafer)信息融合算法应用到自治水下机器人AUV传感器信息融合处理中,利用信息融合的多维信号处理优势来消除传感器测试信号的不确定性,从而准确定位动、静障碍物,构建AUV水下路径规划地图;将生物启发神经动力学模型引入水下机器人全覆盖路径规划中,在信息融合地图构建的基础上,通过计算相关神经元的输出,进行目标区域的全覆盖自适应航行。相关研究成果发表于《International Journal of Robotics and Automation》《Journal of Maritime Science and Technology》及《International Journal of Distribute Sensor Networks》。在单个水下机器人路径规划与跟踪控制研究基础上,进一步研究多AUV系统的协作、控制与围捕。考虑各个AUV任务负担的均衡问题,提出改进的自组织映射SOM多AUV多目标任务分配算法,引入时变海流模型,将海流影响与自组织竞争算法集成,使每个机器人在时变海流环境下按照优化的路径规则到达所有分配的目标位置。相关研究成果已在线发表于《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B》和《Journal of Intelligent & Robotic Systems》。

服务社会,“水下机器人”走出实验室 

基础研究专注前沿,应用开发服务社会。水下机器人与智能系统实验室在专注于水下机器人关键技术研究的同时,也让这些高端的新科技走出实验室,为社会提供服务。

2010年12月,应湖北荆门市公安局邀请,朱大奇教授研究团队联合华中科技大学船舶工程学院,应用他们实验室改进的无人缆控水下机器人,扮演了一次聪明勇敢的“水底神探”,在湖北荆门漳河水库复杂的水下环境中,潜水40余米,利用声纳对水下目标进行大范围扫测,通过机器人水下视频对可疑目标进行辨识与验证,从面到点成功地搜寻到被害人衣物与尸体。不仅帮警方侦破一桩半年难解的沉尸案,而且创造了水下机器人深水小目标点成功搜救的典型案例,在社会上产生了广泛的影响。

课题组部分人员合影
设备维修
搜救现场
宣传部、科技处
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