一种适用于水中悬停控制算法研究的Mini-ROV研制

摘 要：本文提出了一种低成本Mini-ROV的设计方案并给出了具体实现方法。装置采用半圆形透明容器作为船体、一台工业相机作为位移量检测器、四个小型水中马达作为推进器。可控PWM信号为马达提供可控的电平信号用以控制马达的转速。实验结果表明，该Mini-ROV能够实现速度可控的前进、后退、转向、停止等基本操作；所获得的图像能够模拟水中图像的特性，该装置能够满足位置控制实验的要求。

关键词: ROV；悬停控制；PWM；水中图像；低成本

中图分类号：TP391.4

A development of Mini-ROV for studying water hover control algorithm

FANG Ming

(Changchun University of Science and Technology Changchun, 130022, China)

Abstract： This paper proposes a kind of design of making low cost Mini-ROV and gives it’s detailed develop method. A transparent container, an industrial camera and four water motors are used on this device as hull, motion detector and thrusters respectively. PWM signal is used to control the speed of the motors. Experimental results demonstrator that the Mini-ROV can realize the designed actions including forward, backward, turn and stop. The images obtained from Mini-ROV can simulate the character of underwater imager; this device can meet hover control algorithm experiments.

Key words：ROV; hovering control; PWM; underwater image; low cost

1 引 言

在海洋资源侦查、海洋救生及军事等领域经常需要控制水中航行器定位在某一固定地点，但由于海流等影响航行器将发生漂移，因此水中航行器的悬停控制算法研究是一个极有价值的研究课题[1,2]，然而算法的开发及验证往往需要实际的物理设备。购买价格高昂的实验设备，需要实验室强大的资金支持，这令许多优秀的学者无法正常开展相关领域的深入研究。虽然也有学者提出过制作简易ROV（Remotely Operated Vehicle）的思路，但其制作过程及成本仍然很高。鉴于此，本文介绍一种成本低廉、实现容易的小型Mini-ROV的具体研制过程。

2 系统构成

图1所示为系统的总体结构框图。主要由如下五个功能模块组成：

A: 摄像机，负责采集视频信号，获取每秒30帧的灰度视频图像。

B: 基于PC机的图像处理器，负责从采集到的视频信号中计算出相关的运动矢量。

C: PWM信号生成器，负责根据运动矢量信息生成对应的PWM电信号。

D: 推进器驱动器，负责根据PWM信号向马达提供电流可控的驱动信号。

E: 推进器，负责驱动Mini-ROV完成向前、向后、转向及停止运动。

以上五个模块相互配合完成从运动量检测到驱动推进器运动的过程。在信号的控制过程中，我们采用传统的PID算法。

系统的规格指标。本系统中，除了监控摄像机及控制计算机外都是非常廉价及容易购买到的材料。

2 功能实现

如前文所述，系统有5个基本模块构成，但由于摄像机及马达驱动电路可以直接购入并可直接投入使用，本文中不对其做过多的描述，主要介绍如下几个基本模块的设计及实现过程。

2.1 图像处理器设计

图像处理器实际上是完成信号的读入、运动分析、运动矢量输出及数据显示的功能。其核心功能是运动矢量分析器。由于水中图像的劣质特性，在系统中我们采用文献[3]中描述的鲁棒运动矢量推定法。

假设I1,I2为视频中前后两帧。A为我们需要计算的运动矢量区域。我们分割这个区域为 个子区域，并且分别计算这9个子区域的相关分布 。之后从每一个相关分布中分别提取出所有的峰值(总数为： )作为候补矢量 及查询出所有低于某一个阈值( ： 中的第 个元素，本文中采用 的相关率作为阈值)的相关率对应的位置并定义为抑制领域 。

(1)

(2)

我们分别用候补矢量及抑制领域对所有的候补点进行正负投票，投票公式如下：

(3)

(4)

刚才的投票公式中假定了投票的最佳参数 。实际的投票参数采用评价投票过程效果的方法获得。如公式5所示，遍历所有的可能选值，使投票空间中最高得票率 同第二得票率 所构成的信噪比 最高的一对参数即为最佳参数。

(5)

如式6，最后的投票空间中的最高峰即为最终的运动矢量抽取结果 。

(6)

通过衡量投票空间中胜出的候补矢量的分布 ，我们给出了如下的信赖测度模型。其中，显然， 越大表示该运动矢量的信赖度越高， 的取值范围为[0-1]。

(7)

2.2 PWM信号生成器设计

由于需要根据计算所得的运动矢量的大小及方向去控制Mini-ROV中电机的转速，我们利用占空比控制推进器电机的电流信号，使负载上的平均电流功率从0-100%变化、从而改变负载电机的转速。本系统中采用H8单片机的PWM信号发生器产生PWM信号。在单片机程序中，我们采用参数的方式接收上位机发过来的调整PWM信号的占空比系数，并在液晶显示屏中具体显示接收到的指令数据，以便于程序调试。

2.3 推进器的设计

为节约成本，我们选用了4个市面上很容易找到的水中玩具马达作为推进器。为实现Mini-ROV的前进、后退、左转、右转及停止五个基本动作，我们按如图3所示互成90度并且1,2的叶轮和3,4的叶轮相邻的方式装配4个推进器。

这样，4个推进器的合理配合可以容易地完成预定的动作。各方向力矩的产生原理及具体过程。

(a) 前进 (b)后退

(c) 左转 (d) 右转

图4 推进器力矩分析

1) 前进

前进动作可以由2,4号推进器完成。推进器产生的推力可以分解为沿轴和垂直轴两个方向，分别计为 及 。则前进方向的力矩可以分解如下：

即，两个方向垂直方向的力几乎可以互相抵消。水平方向的合力 即为所获得的前向推力。

2) 后退

类似地后退动作由1,3号推进器完成。力的分解公式如下。

为产生后退动作的推力。

3) 左转

左转动作由1,4号推进器完成，旋转力是两个推进器的合力 。

4) 右转

右转动作是2,3号推进器完成，同样，旋转力为两个推进器的合力 。

3. 装配及实验

Mini-ROV的最终装配结果如图5所示。标号1所示为相机，2为半球形容器制成的船体，3为平衡调节机构，4为推进器，5为实验水槽。为尽量减少线缆对推进器推动力的影响，装配过程中尽量采用较柔软的线缆以减少阻力。

推进器的实装效果如图6所示。为保证船体的密封性，我们直接采用吸盘的方式将4个推进器固定在船体上。在控制软件方面，我们对Mini-ROV的前进、后退、左转、右转及停止五种运动方式分别进行了封装，向外提供统一的接口模型：

1) Forward(float ratio)

2) Backward(float ratio)

3) Left_retrun(float ratio)

4) Right_return(float ratio)

5) Stop()

其中的输入参数为占空比系数，即为[0-1]之间的数值。设置为1时推进器将全速旋转，0时电机将停止。Stop函数执行时，将初始化所有的推进器的占空比为0，无需参数。

系统装配好后，我们在水槽中对Mini-ROV进行了基本的调试，并从如下几个方面对系统的工作状态进行了考察。

1. PWM控制时序

我们通过调整2kHZ方波的占空比控制电机的电流。每个图中上方的波形是方波的输入信号。下方的波形为电机的响应信号。信号的响应结果表明，虽然理论上通过调整占空比能够实现调整电机的转速从0到最大值之间的任意转速的目的，但由于本装置中所选电机的特性决定了实际的响应条件为当占空比D≥0.5时。

2. 摄像机图像的形变

对位置控制系统而言，最重要的是在每一个控制周期内准确地获取被控制载体的位移量。为便于观察摄像机镜头及半圆形容器对成像质量的影响，我们制作黑白相间的塑料方格板放在水槽底部，通过摄像机获得的图像观察方格的形变情况。

实验结果表明，黑白相间的方格并未发生明显的形变。但图像中间的位置有一处明显的亮斑。通过观察其光路发现，该亮斑是由半圆形容器底部的一处瑕疵索引起，在图像坐标系中是固定位置，不会随着Mini-ROV的移动而发生坐标变化。因此，计算位移矢量时，避开该位置即可。

3. 位移量检测

系统调试好后，我们给Mini-ROV一个外力扰动，使其在原地震荡以观察图像中的运动矢量检测过程。位移量的检测结果，横轴表示采集到得图像的帧号，纵轴为Mini-ROV的位置偏移量（单位为像素）及计算出的运动矢量的信赖度。

检测结果显示，前30帧，Mini-ROV基本处于静止状态，从31帧以后，系统检测到了由于受到外力的扰动而发生的震荡。

4 结论

尽管在推进器的配置上，为产生平衡的向前及向后的推力，采用了损失一部分力矩的方法，但由于Mini-ROV所需的真正推力非常小，本系统中所采用的方法足以满足基本的实验要求。从所获得的水中图像上观察，槽底的图像纹理产生了模糊，图案的边缘也表现出了不同程度的模糊现象，基本上可以仿真出水中劣质图像的逼真效果。这个实验装置价格低廉，控制灵活方便，可以在一定程度上满足水中机器人控制的基本实验要求。

参考文献

[1] L. Jin, X.Xu, s. Negahdaripour, A real-time vision-based station keeping system for underwater robotics applications [C], in: OCEANS’96. MTS/IEEE. Prospects for the 21st Century, 1996, pp. 1076-1081.

[2] A. Lookingbill, J. Rogers, D. Lieb, J. Curry, and S. Thrun, Reverse Optical Flow for Self-supervised Adaptive Autonomous Robot Navigation[J], International Journal of Computer Vision Archive, Vol.74, No.3, 2007, pp.287-302.

[3] 方 明，高氏 秀，金子 俊一，渡 日出海：完的投票に基づくオプティカルフロのロバスト推定[J]，画像子学会， Vol.39， No.5， 714-724 (2010)。

作者简介：方明（1977-）， 男， 吉林省长春市人， 讲师， 博士，主要研究方向为计算机视觉；

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