Informații despre articol

Jian Cao, Colegiul de Inginerie pentru Construcții Navale, Știință și Tehnologie pe Laboratorul Vehiculelor Subacvatice, Universitatea de Inginerie Harbin, strada Nantong 145, Harbin, provincia Heilongjiang 150001, China. E-mail: [e-mail protejat]

submersiune

Subiect: Manipulare și control al robotului

Editor de subiecte: Andrey V Savkin

Editor asociat: Xiao Liang

Abstract

Având în vedere dificultățile în determinarea atitudinii submarinului naufragiat și potrivirea automată a atitudinii vehiculelor de salvare profundă în timpul andocării și ghidării unui vehicul de salvare submarin, acest studiu propune o metodă de andocare bazată pe controlul adaptiv al parametrilor cu ghidare acustică și vizuală. Acest studiu omite procesul de obținere a informațiilor submarinului prăbușit în avans, economisind astfel un timp considerabil de detectare și îmbunătățind eficiența salvării. Este proiectat un controler adaptiv de parametri bazat pe învățarea prin întărire. Controlerele derivate integrate S-plane și proporționale sunt instruite prin învățarea armăturii pentru a obține parametrii de control în îmbunătățirea adaptabilității de mediu și a capacității anti-curent a vehiculelor de salvare subacvatică adâncă. Eficacitatea metodei propuse este realizată prin teste de simulare și pool. Experimentul de comparație arată că parametrul controler adaptiv bazat pe învățarea armării are un efect de control, precizie și stabilitate mai bun decât metoda de control neantrenată.

Introducere

Submarinele se caracterizează printr-o ascundere bună, o rază lungă de acțiune și o penetrare puternică, aceste caracteristici contribuind la utilizarea sa pe scară largă. Cu toate acestea, echipajul care evită pericolul rămâne o problemă dificilă din cauza particularității mediului de lucru. 1-5 Statisticile incomplete relevă faptul că peste 400 de accidente care implică submarine în medii pașnice la nivel mondial au fost raportate începând cu 1900, rezultând scufundarea a peste 180 de submarine și moartea a peste 3000 de marinari. 6.7 Accidentul submarinului nuclear „KURSK” al marinei ruse în august 2000 a șocat lumea și a câștigat atenția oamenilor pentru cercetarea tehnologiei de salvare a submarinelor. 8

După accidentul submarin, echipajul ar putea scăpa în multe feluri. Așteptarea unui vehicul de salvare prin scufundare profundă (DSRV) este cea mai fiabilă și eficientă dintre multe metode din întreaga lume. 9 –12

La 10 aprilie 1963, submarinul nuclear al marinei americane „Thresher” a avut un accident în timpul unui test de scufundări în Oceanul Atlantic, care a dus la moartea a 129 de persoane. 13 Acest eveniment a determinat marina americană să propună un plan profund de salvare submersibilă în mai 1964. Rachetele Lockheed s-au alăturat companiei spațiale pentru a construi DSRV-1 Mystic, primul DSRV din lume, care a fost lansat în 1970. Avalon a fost construit în 1971, care avea aproximativ aceeași dimensiune și avea funcții similare cu Misticul. Ambele vehicule au intrat în funcțiune în 1977 și s-au retras în 2000. Rusia are două serii de DSRV-uri, și anume, Bester și Priz. Seria Priz este formată din patru DSRV-uri, și anume AS-26 (1986), AS-28 (1989), AS-30 (1989) și AS-34 (1991). 14 Seriile LR au fost produse de sistemele Perry Slingsby din Marea Britanie. LR5 este utilizat de Organizația Tratatului Atlanticului de Nord pentru salvarea submarinelor; a participat la activitățile de salvare ale submarinului nuclear rus „KURSK”. 15.16

China și-a început cercetările tehnice privind DSRV-urile în anii 1970 și și-a pus în funcțiune DSRV-ul auto-dezvoltat în 1987. DSRV are o scufundare maximă de 600 m și o viteză maximă de 4 noduri. Poate fi folosit pentru andocare și salvare atunci când curentul este mai mic de 1,5 noduri, vizibilitatea apei este mai mare de 0,5 m, iar submarinul nu este înclinat prea mult. În 2008, China a cumpărat DSRV LR7 din Marea Britanie.

Prin urmare, procesul de andocare subacvatică de salvare s-a confruntat cu următoarele probleme:

Identificarea țintei și eficiența poziționării: în procesul de ghidare, un AUV este adesea utilizat pentru a determina poziția și atitudinea submarinului naufragiat înainte de salvare și, astfel, consumatoare de timp.

Controler adaptiv: Poziția epavei submarine, care necesită controlerului să aibă o capacitate puternică de anti-interferență și autoadaptabilitatea este adesea însoțită de condiții severe de mare.

Precizie de control: este necesară o precizie ridicată a controlului pentru a îmbunătăți rata de succes a andocării între DSRV și submarin.

Restul acestui articol este organizat după cum urmează: A doua secțiune propune metoda de ghidare a andocării subacvatice care combină viziunea și acustica. A treia secțiune proiectează un controler adaptiv parametric bazat pe învățarea armăturii, inclusiv algoritmi de control al mișcării DSRV și de reglare a rezervorului de apă. A patra secțiune prezintă experimentul de simulare a procesului de andocare. A cincea secțiune discută experimentul de andocare DSRV și compară rezultatele cu cele ale algoritmului de control convențional, demonstrând astfel avantajele și eficacitatea metodei propuse.

Ghidare acustică și vizuală în timpul andocării

Atitudinea submarinului nu poate fi dobândită datorită imaginii planare dacă îndrumarea vizuală este singura metodă utilizată în timpul andocării. Determinarea poziției centrale a țintei datorită atitudinii incerte a țintei este dificilă dacă se adoptă metoda de ghidare acustică. Metodele vizuale și acustice sunt combinate pentru a identifica și localiza obiecte. În primul rând, poziția dispozitivului de andocare este determinată de sistemul de poziționare a liniei de bază ultracurte (USBL). Ținta este identificată și poziționată pe baza algoritmului detectorului multibox cu o singură fotografie (SSD) utilizând camera montată pe DSRV după ce DSRV ajunge lângă dispozitivul de andocare. Ținta este poziționată în centrul imaginii prin ajustarea poziției DSRV. Atitudinea DSRV este ajustată folosind un rezervor de apă, astfel încât distanța înclinată măsurată de cele patru USBL-uri să fie aproximativ egală. În al doilea rând, poziția DSRV este reglată fin, plasând din nou ținta în centrul imaginii. În cele din urmă, DSRV se aruncă cu capul, iar poziția și atitudinea DSRV sunt ajustate pentru a finaliza andocarea.

Îndrumare vizuală

Algoritmul SSD 23 este utilizat pentru a identifica și localiza dispozitivul de andocare. DSRV este echipat cu un reflector subacvatic și un reflector este instalat pe dispozitivul de andocare pentru a reflecta lumina, care este identificată de cameră.

Învățarea profundă este utilizată pentru a studia detectarea și poziționarea în timp real a punctelor țintă în mișcare relative. Metoda SSD este adoptată pentru a extrage caracteristicile de convoluție ale mai multor scale cu VGG16 ca model de rețea în cadrul TensorFlow.

Coordonatele fizice ale imaginii punctului central al țintei și ale celor patru colțuri sunt obținute și apoi convertite în sistemul de coordonate al camerei. Poziția țintei în sistemul de coordonate geodezice este obținută în conformitate cu relația de transformare dintre cameră și sistemele de coordonate geodezice. Această poziție țintă este punctul țintă al DSRV.

Modelul cu orificiu este luat ca model de imagine al camerei, așa cum se arată în Figura 1, care reprezintă trei sisteme de coordonate diferite; (XW, YW, ZW) este sistemul mondial de coordonate, cunoscut și sub numele de coordonate globale; (xoy) este sistemul de coordonate al camerei, care ia punctul de focalizare al modelului camerei ca origine, direcția căpitanului ca fiind X-axa, direcția lățimii bărcii ca y-axa și axa optică a camerei ca z-axă. Sistemul de coordonate a imaginii este împărțit în pixel de imagine (XOY) și sisteme de coordonate fizice de imagine (XfOfYf). Originea sistemului de coordonate fizice al imaginii este intersecția axei optice a obiectivului și a planului de imagine. X- iar axele Y sunt paralele cu X- și y-axele sistemului de coordonate al camerei, respectiv. Sistemul de coordonate a pixelilor de imagine, cunoscut și sub numele de sistem de coordonate de imagine al computerului, este un sistem de coordonate dreptunghiulare plan fixat pe imagine cu unitatea de pixeli și este situat în colțul din stânga sus al imaginii. Xf- și Da-axele sunt paralele cu X- și Da-axele sistemului de coordonate fizice ale imaginii.