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Development and Control of Underwater Gliding Robots:A Review

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第9期9卷 1543-1560页

作者： Jian Wang Zhengxing Wu Huijie Dong Min Tan Junzhi Yu the State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190 the School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China the State Key Laboratory for Turbulence and Complex System Department of Mechanics and Engineering ScienceBIC-ESATCollege of EngineeringPeking UniversityBeijing 100871China

As one of the most effective vehicles for ocean development and exploration,underwater gliding robots(UGRs)have the unique characteristics of low energy consumption and strong ***,by borrowing the motion principles of current underwater robots,a variety of novel UGRs have emerged with improving their maneuverability,concealment,and environmental friendliness,which significantly broadens the ocean *** this paper,we provide a comprehensive review of underwater gliding robots,including prototype design and their key *** the perspective of motion characteristics,we categorize the underwater gliding robots in terms of traditional underwater gliders(UGs),hybrid-driven UGs,bio-inspired UGs,thermal UGs,and ***,their buoyancy driven system,dynamic and energy model,and motion control are concluded with detailed ***,we have discussed the current critical issues and future *** review offers valuable insight into the development of next-generation underwater robots well-suited for various oceanic applications,and aims to gain more attention of researchers and engineers to this growing field.

关键词： Buoyancy driven motion control oceanic applications system development underwater gliding robots

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NA-CPG: A robust and stable rhythm generator for robot motion control

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Biomimetic Intelligence & Robotics 2022年第4期2卷 30-38页

作者： Ru Tong Changlin Qiu Zhengxing Wu Jian Wang Min Tan Junzhi Yu State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Department of Advanced Manufacturing and Robotics College of EngineeringPeking UniversityBeijing 100871China

Central pattern generators(CPGs)have been widely applied in robot motion control for the spontaneous output of coherent periodic ***,the underlying CPG network exhibits good convergence performance only within a certain range of parameter spaces,and the coupling of oscillators affects the network output accuracy in complex topological ***,CPGs may diverge when parameters change drastically,and the divergence is irreversible,which is catastrophic for the control of robot ***,normalized asymmetric CPGs(NA-CPGs)that normalize the amplitude parameters of Hopf-based CPGs and add a constraint function and a frequency regulation mechanism are ***-CPGs can realize parameter decoupling,precise amplitude output,and stable and rapid convergence,as well as asymmetric output ***,it can effectively cope with large parameter changes to avoid network oscillations and *** optimize the parameters of the NA-CPG model,a reinforcement-learning-based online optimization method is further ***,a biomimetic robotic fish is illustrated to realize the whole optimization *** demonstrated that the designed NA-CPGs exhibit stable,secure,and accurate network outputs,and the proposed optimization method effectively improves the swimming speed and reduces the lateral swing of the multijoint robotic fish by 6.7%and 41.7%,*** proposed approach provides a significant improvement in CPG research and can be widely employed in the field of robot motion control.

关键词： Normalized asymmetric CPGs Rhythm generator Motion control Robotic fish

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基于强化学习的波动鳍推进水下作业机器人悬停控制

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控制理论与应用 2022年第11期39卷 2092-2099页

作者：马睿宸白雪剑王宇王睿王硕中国科学院大学北京100049 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

本文针对波动鳍推进水下作业机器人的悬停控制问题开展研究.首先,给出了波动鳍推进水下作业机器人的运动学模型、动力学模型和波动鳍的参数–力映射模型,建立了基于马尔可夫决策过程的悬停控制训练框架.其次,基于模型结构和训练策略,使... 详细信息

本文针对波动鳍推进水下作业机器人的悬停控制问题开展研究.首先,给出了波动鳍推进水下作业机器人的运动学模型、动力学模型和波动鳍的参数–力映射模型,建立了基于马尔可夫决策过程的悬停控制训练框架.其次,基于模型结构和训练策略,使用强化学习的方法进行网络训练,得到最佳的悬停控制器.最终,在室内水池中完成了波动鳍推进水下作业机器人的悬停控制实验,实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：水下作业机器人悬停控制波动鳍神经网络强化学习

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