多水下作业机器人分布式协同控制基础理论与关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    U1806204
  • 项目类别:
    联合基金项目
  • 资助金额:
    285.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0309.机器人学与智能系统
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The background of this project is the cooperative operation of underwater robot and bionic robotic fish. Taking the stochastic uncertainties caused by complex current environment, multi-path effect, limited bandwidth and channel fading of acoustic communication into consideration, we shall carry out a complete investigation on some fundamental research problems, including dynamic networking and distributed environment sensing, distributed cooperative localization and cooperative control, mechanical design and autonomous operation of underwater robot, etc. Efficient and stable acoustic communication link control scheme and progressive enhancement based global environment modelling are proposed to effectively describe the entire operation environment. A filter and consensus protocol design method under many kinds of uncertain information is proposed in order to solve the cooperative localization and cooperative control problems under stochastic disturbances. A flexible fin based biotic design method is proposed and the kinematic modelling and optimization of biotic body-robot arm is provided. An autonomous operation strategy of underwater robot based on collaboration of biotic robot body and arm is proposed considering the disturbance of current. With the aid of the development of the operation testbed, the fundamental theories and techniques can be validated. Solid theoretical basis and technology for the cooperative operation in complex environment of multiple underwater robots will be provided by this research. It is of great theoretical and practical value to promote the development of underwater robots.
本项目以水下作业机器人、仿生机器鱼的协同作业为研究背景,充分考虑复杂洋流环境、水声通信的多径性、窄带性、衰落性等带来的各类随机不确定因素,深入研究动态组网与分布式环境感知、分布式协同定位与协同控制、水下作业机器人机构设计与自主作业等基础科学问题。提出高效稳定的水声链路控制方法及渐进增强式全局环境建模方法,解决水下机器人工作空间全局环境的有效描述问题;提出各类不确定信息下滤波器及一致性协议的设计方法,解决随机因素制约下的分布式协同定位与协同控制问题;提出基于柔性波动鳍的仿生机构设计方法,实现仿生本体-机械臂运动学建模与优化,提出不确定扰流下基于仿生本体-机械臂协调的水下作业机器人自主作业方法;通过实际作业平台的开发,对关键基础理论和技术进行实验验证。本项目的研究将为多水下机器人在复杂环境下的协同作业提供坚实的理论基础和技术手段,对促进水下作业机器人的发展具有重要的理论意义和实际价值。

结项摘要

在该项目的资助下,项目负责人与本项目的主要研究人员完成了原定的研究计划。乘性噪声随机性是水下机器人控制系统最典型的特性之一, 其源于信号水下传输的衰减所导致;另外一个显著特性是水下信号传输所导致的传输时滞。本项目针对上述问题,提出了适应的滤波方法,进而提出了多水下机器人的分布式系统定位方法。解决了多水下机器人在不同衰减信道下的一致性问题,提出了一致性协议的设计方法及存在性条件。提出了一种基于相对估计状态的一致性协议设计方法,揭示了多水下机器人一致性误差界与噪声统计特性和衰落因子之间的关系。在作业层面,本项目从水下仿生移动作业机器人机构设计与优化、仿生推进机理分析、基于仿生本体-臂协调控制的自主作业控制、自主运动控制、水下目标的跟踪控制等方面开展了系列研究,给出了波动鳍推进水下机器人的机构设计方案及建模分析;提出了一种基于非奇异终端滑模的仿生本体与臂协调控制方法,实现了水下机器人悬浮状态下的自主开门与目标自主抓取。

项目成果

期刊论文数量(38)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(29)
专利数量(4)
Modeling and Analysis of An Underwater Biomimetic Vehicle-Manipulator System
水下仿生车辆机械手系统的建模与分析
  • DOI:
    10.1027/0269-8803/a000075
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Science China Information Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xuejian Bai;Yu Wang;Shuo Wang;Rong Wang;Min Tan;Wei Wang
  • 通讯作者:
    Wei Wang
LQG Control on Mixed H2/H∞ Problem: The Discrete-Time Case
混合 H2/H 问题的 LQG 控制:离散时间情况
  • DOI:
    10.1080/00207721.2019.1702233
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Xiaoqian Li;Wei Wang;Juanjuan Xu;Huanshui Zhang
  • 通讯作者:
    Huanshui Zhang
LQ Control of Forward and Backward Stochastic Difference System
前向和后向随机差分系统的LQ控制
  • DOI:
    10.1080/00207721.2021.2004260
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Shen Zhang;Juanjuan Xu;Guangchen Wang;Huanshui Zhang
  • 通讯作者:
    Huanshui Zhang
Prediction-based seabed terrain following control for an underwater vehicle-manipulator system
基于预测的水下航行器机械臂系统海底地形跟踪控制
  • DOI:
    10.1109/tsmc.2019.2944651
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Cai Mingxue;Wang Yu;Wang Shuo;Wang Rui;Cheng Long;Tan Min
  • 通讯作者:
    Tan Min
Q-Learning for Feedback Nash Strategy of Finite-Horizon Nonzero-Sum Difference Games
有限视野非零和差分博弈反馈纳什策略的 Q 学习
  • DOI:
    10.1109/tcyb.2021.3052832
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Cybernetics
  • 影响因子:
    11.8
  • 作者:
    Zhaorong Zhang;Juanjuan Xu;Minyue Fu
  • 通讯作者:
    Minyue Fu

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    --
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  • 通讯作者:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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