通信连通性保持约束下的水下多机器人避障装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了通信连通性保持约束下的水下多机器人避障装置及方法，属于水下多机器人群集系统控制领域，所述装置包括水下机器人主体、水声无线通讯装置及双目视觉避障装置；所述方法首先将多台水下机器人部署至巡航区域，水下机器人通过双目相机实时获取水下环境图像，通过图像计算障碍物视差角度并判断是否大于避障阈值；随后机器人通过水声无线通信模块采用广播形式确定与其它机器人间的通信距离，通过通信距离设计通信引力函数确保水下机多器人的通信连通性；水下机器人完成巡航任务后上浮至水面。本发明专利技术可以使水下多机器人群集系统在具有障碍物的水域中进行工作，保证了水下多机器人群集系统通信连通性，提高了水下机器人运动控制的稳定性。人运动控制的稳定性。人运动控制的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
通信连通性保持约束下的水下多机器人避障装置及方法


[0001]本专利技术涉及水下多机器人群集系统控制领域，尤其是通信连通性保持约束下的水下多机器人避障装置及方法。

技术介绍

[0002]21世纪是海洋的世纪，随着经济的发展以及科学技术的进步，海洋探索装备的智能化是未来的发展趋势。水下多机器人群集系统在大规模海洋勘探、海洋搜救和追踪围捕等方面具有群体协作优势，但在提高效率的同时水下多机器人群集系统的通信问题和控制问题也随之而来；水下环境与地面不同，具有其特殊性。首先，与地面相比，水下通信手段有限且易受水温、光线、噪声等影响，通信连接不稳定会使水下多机器人群集系统巡航任务失败。其次，水下环境复杂多变，充满着诸多不确定因素，例如海底礁石、珊瑚、鱼群的存在使得水下多机器人群集系统无碰撞移动具有挑战性。这些因素给水下多机器人群集系统巡航任务带来很大困难。
[0003]在现有技术中，公开号为CN115185287A的中国专利技术专利，公开了一种智能多水下机器人动态避障及围捕控制系统，该系统在某个水下机器人发现目标后通过通讯装置实时向其它机器人发送围捕目标位置和移动方向、速度，并通过提前计算的包围圈范围对目标进行围捕；该方案通过多水下机器人的协作可以实现对目标的动态围捕，但该方案在向其它机器人广播目标信息时并未考虑自身与其它水下机器人间的通信连通性，且海洋环境复杂多变，在不考虑通信连通性约束时会导致通信连接中断进而导致多水下机器人群集系统任务失败。
[0004]再有，公开号为CN103529844A的中国专利技术专利，公开了一种基于前视声纳的水下机器人避障方法，该方法将前视声纳图像数据引入机器人避障策略中，减小了机器人避碰盲区。该方法可以为水下机器人提供远距离、高分辨率的水下图像，但当水下机器人处于近距离复杂障碍物场景时，由于水下噪声和多径效应的影响，造成声纳分辨率低下，导致机器人避障性能下降。
[0005]针对上述不足，如何设计一种通信连通性保持约束来提高多水下机器人通信质量，并在此约束下设计多水下机器人避障方法及装置显得尤为重要。

技术实现思路

[0006]本专利技术需要解决的技术问题是提供一种通信连通性保持约束下的水下多机器人避障装置及方法，可在通信连通性保持约束下实现稳定的机器人群集系统避障控制，提高了系统通信和运动稳定性。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
[0008]一种通信连通性保持约束下的水下多机器人避障装置，每个水下机器人均包括水下机器人主体、水声无线通讯装置及双目视觉避障装置；
[0009]所述水下机器人主体包括构成机器人主体框架的机器人承载体、包含六个推进器
模块的动力系统、两两对称固定于机器人主体框架前后两侧的4块浮力材料、固定安装在机器人主体框架中央的控制舱体、内装供电系统的电池舱体和固定安装在机器人主体框架前端底部的2个水下探照灯；
[0010]所述水声无线通讯装置包括水声换能器、调制解调器、通信模块、单片机微处理器和锂电池供电系统；所述水声换能器用于发送和接收通讯高频超声波；所述调制解调器用于将模拟信号转换成数字信号；所述通信模块用于进行单片机微处理器与调制解调器间的数据交换；所述单片机微处理器用于处理调制解调器发送的数据信息；所述锂电池供电系统用于水声无线通讯装置供电；
[0011]所述双目视觉避障装置由第一单目相机、第二单目相机、第三单目相机和第四单目相机构成，第一单目相机、第二单目相机、第三单目相机和第四单目相机分别固定安装在机器人主体框架的前部正左方、正右方、正上方和正下方，用于实时捕获水下环境光学图像。
[0012]本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述机器人承载体包括构成机器人主体框架的外侧框架的第一承载体、和第二承载体以及构成机器人主体框架的底部的第三承载体；所述第一承载体和所述第二承载体竖直平行设置；所述第三承载体与所述第一承载体和所述第二承载体呈垂直关系，并与所述第一承载体和所述第二承载体固定连接；
[0013]所述动力系统中包含的六个推进器模块，具体是指固定安装在控制舱体左右两侧的两个上升/下潜推进器和与水平方向呈45
°
夹角固定于浮力材料下方的第一承载体和第二承载体上的四个前进/后退推进器；所述浮力材料位于上升/下潜推进器的前后两侧；
[0014]所述控制舱体内部包含电机驱动模块、单片机微处理器单元和微计算机图像处理单元；所述电池舱体固定安装在第三承载体的中间部位。
[0015]一种通信连通性保持约束下的水下多机器人避障方法，包括以下步骤：
[0016]步骤1，采集水下巡航任务区域环境图像和水下机器人图像，对采集图像需避障区域进行预处理并生成相应的数据集，通过深度卷积神经网络对数据集进行离线训练，将训练完毕的模型部署至每个水下机器人控制舱体内的微计算机图像处理单元；
[0017]步骤2，将每个水下机器人分别部署至巡航任务区域，水下机器人通过自身搭载的双目相机实时捕获所处环境图像信息，微计算机图像处理单元通过部署的神经网络模型判断此图像是否存在避障区域，若存在避障区域，转至步骤3，若不存在转至步骤4；
[0018]步骤3，获取图像上避障区域中心像素点坐标，通过此像素点坐标计算该避障区域视差角度值；
[0019]步骤4，基于水声无线通讯装置的通信半径分别求取每个水下机器人的邻居集，之后计算每个水下机器人在其邻居集内与其它水下机器人间的通信引力场值；
[0020]步骤5，通过步骤3获取的视差角度信息以及步骤4获取的通信引力场构造此水下机器人的奖励函数，基于奖励函数构造值函数，通过深度强化学习神经网络拟合值函数；
[0021]步骤6，重复上述步骤2到步骤5直到获取最优的值函数，此时深度强化学习神经网络已收敛，将其部署至每个水下机器人上从而获取最优控制策略。
[0022]本专利技术技术方案的进一步改进在于：在步骤3中，若图像中存在避障区域，将其中心点像素坐标记为(X,Y)，X和Y分别是避障区域中心点的像素横坐标、纵坐标；通过获取图像的避障区域中心像素坐标，计算出此避障区域的水平视差角度和垂直视差角度：
[0023][0024][0025]其中，θ
H
和θ
V
分别为此障碍区域的水平视差角度和垂直视差角度，θ
T
是避障视差角度阈值，θ
A
、θ
B
、θ
C
和θ
D
分别是第一单目相机、第二单目相机、第三单目相机、第四单目相机根据图像避障区域中心像素坐标计算的水平和垂直视差夹角值。
[0026]本专利技术技术方案的进一步改进在于：在步骤4中，水下机器人U
m
与水下机器人U
n
的连通函数为：
[0027][0028]其中，m,n∈{1,...M}，X
m
＝[x
m
,y
m
,z
m
]T...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通信连通性保持约束下的水下多机器人避障装置，其特征在于：每个水下机器人均包括水下机器人主体、水声无线通讯装置及双目视觉避障装置；所述水下机器人主体包括构成机器人主体框架的机器人承载体、包含六个推进器模块的动力系统、两两对称固定于机器人主体框架前后两侧的4块浮力材料(1)、固定安装在机器人主体框架中央的控制舱体(7)、内装供电系统的电池舱体(8)和固定安装在机器人主体框架前端底部的2个水下探照灯(2)；所述水声无线通讯装置包括水声换能器、调制解调器、通信模块、单片机微处理器和锂电池供电系统；所述水声换能器用于发送和接收通讯高频超声波；所述调制解调器用于将模拟信号转换成数字信号；所述通信模块用于进行单片机微处理器与调制解调器间的数据交换；所述单片机微处理器用于处理调制解调器发送的数据信息；所述锂电池供电系统用于水声无线通讯装置供电；所述双目视觉避障装置由第一单目相机(5
‑
1)、第二单目相机(5
‑
2)、第三单目相机(5
‑
3)和第四单目相机(5
‑
4)构成，所述第一单目相机(5
‑
1)、所述第二单目相机(5
‑
2)、所述第三单目相机(5
‑
3)和所述第四单目相机(5
‑
4)分别固定安装在机器人主体框架的前部正左方、正右方、正上方和正下方，用于实时捕获水下环境光学图像。2.根据权利要求1所述的一种通信连通性保持约束下的水下多机器人避障装置，其特征在于：所述机器人承载体包括构成机器人主体框架的外侧框架的第一承载体(3
‑
1)、和第二承载体(3
‑
2)以及构成机器人主体框架的底部的第三承载体(6)；所述第一承载体(3
‑
1)和所述第二承载体(3
‑
2)竖直平行设置；所述第三承载体(6)与所述第一承载体(3
‑
1)和所述第二承载体(3
‑
2)呈垂直关系，并与所述第一承载体(3
‑
1)和所述第二承载体(3
‑
2)固定连接；所述动力系统中包含的六个推进器模块，具体是指固定安装在控制舱体(7)左右两侧的两个上升/下潜推进器(4)和与水平方向呈45
°
夹角固定于浮力材料(1)下方的第一承载体(3
‑
1)和第二承载体(3
‑
2)上的四个前进/后退推进器(9)；所述浮力材料(1)位于上升/下潜推进器(4)的前后两侧；所述控制舱体(7)内部包含电机驱动模块、单片机微处理器单元和微计算机图像处理单元；所述电池舱体(8)固定安装在第三承载体(6)的中间部位。3.一种如权利要求1或2任一项所述的通信连通性保持约束下的水下多机器人避障装置的避障方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，采集水下巡航任务区域环境图像和水下机器人图像，对采集图像需避障区域进行预处理并生成相应的数据集，通过深度卷积神经网络对数据集进行离线训练，将训练完毕的模型部署至每个水下机器人控制舱体(7)内的微计算机图像处理单元；步骤2，将每个水下机器人分别部署至巡航任务区域，水下机器人通过自身搭载的双目相机实时捕获所处环境图像信息，微计算机图像处理单元通过部署的神经网络模型判断此图像是否存在避障区域，若存在避障区域，转至步骤3，若不存在转至步骤4；步骤3，获取图像上避障区域中心像素点坐标，通过此像素点坐标计算该避障区域视差角度值；步骤4，基于水声无线通讯装置的通信半径分别求取每个水下机器人的邻居集，之后计
算每个水下机器人在其邻居集内与其它水下机器人间的通信引力场值；步骤5，通过步骤3获取的视差角度信息以及步骤4获取的通信引力场构造此水下机器人的奖励函数，基于奖励函数构造值函数，通过深度强化学习神经网络拟合值函数；步骤6，重复上述步骤2到步骤5直到获取最优的值函数，此时深度强化学习神经网络已收敛，将其部署至每个水下机器人上从而获取最优控制策略。4.根据权利要求3所述的一种通信连通性保持约束下的水下多机器人避障方法，其特征在于：在步骤3中，若图像中存在避障区域，将其中心点像素坐标记为(X,Y...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫敬，张良，杨晛，易鸣，曹文强，罗小元，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：