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Updated: Jan 13, 2026

10:56
Long-term Behavioral Tracking of Freely Swimming Weakly Electric Fish
Published on: March 6, 2014
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随着生物模拟机器人海豚在充满干扰的水下环境中的实时稳健路径
Yukai Feng1,2, Sijie Li1,2, Zhengxing Wu1,2
1School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|October 28, 2025
概括
这项研究为机器人海豚引入了一个强大的路径控制框架,增强自动水下车辆 (AUV) 在充满挑战的海洋环境中进行导航. 该系统确保了精确的控制,尽管推进引起的干扰.
科学领域:
- 海洋工程 海洋工程
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 控制系统 控制系统
背景情况:
- 在探索和检查等任务中,自动驾驶水下车辆 (AUV) 遵循路径至关重要.
- 带有脊中波动推进的机器人海豚在干扰环境中,由于合的推进和态度动态,在精确的路径上面临着挑战.
研究的目的:
- 为机器人海豚开发一个实时可靠的路径控制框架.
- 为应对合推进态度动力学和环境干扰所带来的挑战.
主要方法:
- 开发了一种新型的机器人海豚平台,配备背中推进机制和被动脚关节.
- 制定了一个全态动态模型,并构建了一个基于最小快照的路径优化器,以实现平滑,可行的轨迹.
- 实现了一个强大的模型预测控制器与控制面动态,一个非线性干扰观察员,和基于Sigmoid的干扰分级机制.
主要成果:
- 拟议的框架在模拟中展示了有效的轨迹优化和强大的路径跟踪.
- 该系统在各种环境条件下在路径跟踪和干扰排斥方面表现出强大的稳定性.
- 验证了完整方法提高机器人海豚导航的有效性.
结论:
- 开发的框架为机器人海豚在扰乱的环境中遵循路径提供了强大的解决方案.
- 为未来的水下任务提供实用指导,包括监测,检查和救援.
- 强调生物灵感水下机器人的先进控制策略的重要性.

