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小型智能机器鱼的控制与实现
其他题名Implementation and Control of a Smart Intelligent Robotic Fish
陈世峰
学位类型工学硕士
导师喻俊志
2015-05-22
学位授予单位中国科学院大学
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业控制理论与控制工程
关键词智能机器鱼 Cpg 嵌入式视觉 能量分析 多传感器 Smart Robotic Fish Cpg Embedded Vision Energy Analysis Multi-sensors
摘要鱼类凭借其高效率、高游速以及高机动性的特点成为研究的热点。仿生机器鱼尤其是小型智能机器鱼,以其小巧灵活、重量轻以及功耗低的优点在水下机器人领域拥有重要的地位。目前国内外仿生机器鱼大多停留在基础研究,在智能型和能量方面还研究较少,离走向实用还有很长的路要走。 本文从基于嵌入式视觉的智能机器鱼的研究、基于多传感器的小型智能机器鱼的设计与开发以及基于仿生CPG(Central Pattern Generator,中枢模式发生器)的机器鱼的能量分析三个方面来控制和实现小型智能机器鱼,主要工作如下: 1、提出一种基于嵌入式视觉的水下目标搜索方法,采用带摄像头的仿生机器鱼,首先利用存储的原始目标图像获取其颜色特征,随后使用一种基于光强分布特征的改进型Camshift算法对目标进行搜索,最后采用仿生CPG控制驱使机器鱼游动到目标位置。整个系统采用TI公司的微处理器DM3730和Atmel公司的Atmega128作为主控。通过该方法对目标取得了很好的跟踪效果,消除了水下镜像干扰对目标搜索的影响,为复杂水下环境的目标搜索奠定了基础。 2、水下洞穴探索是水下自主式机器人的一大难题,本文提出一种基于嵌入式视觉的水下洞穴的搜寻和进入方法,采用带摄像头的仿生机器鱼,利用有色圆环模拟水下洞穴,首先通过目标二值化图像对圆环进行轮廓提取,随后采用Meanshift算法和轮廓的凹凸性特征来滤除镜像和背景干扰,最终采用仿生的CPG控制来实现对圆环的搜寻和进入。整个系统采用TI公司的微处理器DM3730和STMicroelectronics公司的STM32F407作为主控,对圆环的搜寻和进入取得了很好的效果,消除了水面镜像干扰,为复杂情况下洞穴的搜索和进入奠定了基础。 3、设计了一款小型智能机器鲨鱼,由两关节尾鳍驱动机构和单自由度俯仰式胸鳍组成;具有电池电量计、陀螺仪、深度传感器、光强传感器、前左右三个方向上的红外障碍检测等传感器;智能机器鱼既可以自由运动也可以实现上位机远程控制,能够完成机器鱼的加速、减速、匀速、直线、转弯、上浮、下潜、远程遥控以及自主避障等运动。同时利用上位机可以实时显示移动平台检测的环境参数和自身运动参数,环境参数包括当前深度、障碍状态、电池电量以及光强信息;自身运动参数包括当前运动模态、速度、转角以及胸鳍的攻角等。在实际控制中采用仿生CPG进行仿生机器鱼的运动控制,进行了基于陀螺仪补偿的仿生机器鱼三维运动控制、基于深度传感器的仿生机器鱼定深控制、基于红外传感器的仿生机器鱼避障控制以及基于光强传感器的仿生机器鱼光强导航四方面的研究,为大型复杂智能机器鱼的设计提供了参考。 4、以仿生机器鱼控制的能量研究为背景,探究CPG模型对于仿生机器鱼的能量消耗的影响。设计了一款以MAX11331和MAX4172为核心的电流电压能量采集硬件系统,通过对每个关节在不同幅值、相位以及频率的控制下电流电压的测量,探索关节能量消耗与幅值、频率以及相位的关系,得出其与幅值、频率成正相关,与相位几乎无关的结论。
其他摘要High-speed, high-efficiency, and high-maneuverability all attract researchers to explore and learn fish swimming principles so as tomodify or update the current technologies.Robotic fish especially smart one, has shown superior performance than other underwater vehicles for its flexibility and low power consumption.However, the current research on robotic fish still mainly focus on theory and basic motion control of robotic fish, there are few study on improving its intelligence and energy optimization. To make it work in real environment automatically still remains challenging. This dissertation, on the basis of our previous research, aims at implementing and controlling of smart robotic fish from aspects of study of robotic fish with embedded vision, design and implementation of a smart robotic shark with multi-sensors, as well as energy analysis of robotic fish with CPG model. The main work of this dissertation is as follows. 1. The underwater target search issue in a free-swimming robotic fish with embedded vision is investigated.In particular, we use the stored original image to acquire the color characteristics of the target and propose an improved Camshift algorithm based on the light intensity distribution to search the target in the captured image. Then the robotic fish is driven towards the identified target smoothly with the aid of bio-inspired Central Pattern Generator (CPG) control.All tracking algorithms are implemented in real time with a hybrid control system combining an embedded microprocessor (TI DM3730) and a microcontroller (ATmega128).Latest aquatic experiments demonstrate that a fairly good tracking effect is resulted and the interference caused by the mirror image effect is largely eliminated.The proposed technical scheme offers an alternative to target search in relatively complex underwater environments. 2. Underwater cave exploration has always been a tough problem for autonomous underwater vehicles.As a primary step towards this problem, we explore the underwater cave search and entry with a free-swimming robotic fish characterized by flexible control and embedded vision.In particular, we use a colored ring instead of the cave and acquire its contour by its binary image.Then we propose an algorithm combining the Meanshift algorithm with the bump characteristic of the ring contour to eliminate the mirror image effects and background interference.Eventually a bio-inspired CPG control method is adopted to smoothly drive the ...
其他标识符201228014628004
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/7756
专题毕业生_硕士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
陈世峰. 小型智能机器鱼的控制与实现[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院大学,2015.
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