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夏威夷大学马诺阿分校
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  • SAUVIM(用于干预任务的半自动水下航行器)于1997年在夏威夷马诺阿大学开始研制。2001年，该项目被分为三个实体，通过技术转让促进学术界(夏威夷大学马诺阿分校自主系统实验室)、当地工业(海洋自主系统工程- MASE，夏威夷一家小企业)和政府研究实体(纽波特海军水下作战中心- NUWC)之间的合作。
产品组合

  • 概述

  • 今天，许多水下干预任务都是使用载人潜水器或远程操作模式下的遥控操作航行器来执行的。自主水下航行器主要用于测量应用。事实上，水下声波通信固有的低带宽和严重的时延是远程操作系统的一大障碍，使得远程控制器无法及时对问题做出反应。因此，只有少数auv配备了用于水下干预的机械手。

    SAUVIM(用于干预任务的半自动水下航行器)是为了解决这一具有挑战性的任务而开发的。今天，它是第一批(如果不是唯一的)能够自主操纵的水下航行器之一。

    由于没有物理连接，也没有人员，SAUVIM将允许在危险区域进行干预，如深海，执行回收危险物体的任务，或在机密区域。

    SAUVIM水下干预的关键要素是自主操作。这是一个具有挑战性的技术里程碑，它指的是机器人系统执行干预任务的能力，需要与非结构化环境进行物理接触，而无需持续的人类监督。

  • 技术:汽车

  • SAUVIM是围绕着一个被淹没复合整流罩包围的开放框架结构建造的。它有6个铝制压力容器，用于容纳电子设备，为了便于进行深度升级，已经进行了研究。

    它的运动由位于质心周围的8个推进器控制。四在z轴上垂直移动车辆(升沉);两个安装在内部的水平推进器在y轴上移动飞行器(摇摆);两个安装在外部的水平推进器在x轴上推动飞行器(浪涌)。

    下部框架仅容纳NI-MH电池组，而上部框架则在六个圆柱形压力容器中容纳所有必要的电子设备、视觉硬件、导航和任务传感器。

    • 车辆

    • 车辆

    • 电源

    • SAUVIM使用电池供电，使用几个NI-MH组。

  • 技术:控制架构

    • SAUVIM平台的体系结构计划的开发非常强调自治和全球信息共享。

      SAUVIM在高级(或任务控制)和低级(或车辆控制)之间使用精确的角色分离。这种分离是通过用于自主系统的专用软件环境实现的。任务控制系统是一个软件模拟的CPU，它运行一种定制的编程语言(SPL, Sauvim编程语言)，为了同时简化高级操作和代数操作而特别创建。

      由于它是一个软件模拟的CPU，它可以在主车辆计算机内编译，同时仍然保持任务控制和车辆控制之间的虚拟分离。硬件驻留在抽象层中，如果给出接口过程的精确和标准规范，整个语言可以很容易地重新适应不同的硬件层。

      导航控制器的计算架构托管在基于vme的系统上，使用VxWorks操作系统。其他分布式模块(如传感器服务器)运行在PC104系统上。

  • xBus:水下数据网络

    • SAUVIM使用客户机-服务器方法从每个分布式模块向每个模块传递信息。

      每个子系统都嵌入一个自定义的TCP-IP客户机-服务器通信系统(xBus)。在此体系结构中，每个服务器都可以按需向任意数量的客户机交付所请求的信息，并且这种配置允许不同的带宽利用率，因为每个数据仅按需广播。

      除了允许不同模块(导航服务器、DIDSON、机械手等)之间的数据交换外，xBus还可用于多个auv系统。

  • 感知水下世界

  • 自主操作系统与远程操作机器人不同，必须能够通过广泛使用传感器数据处理对环境做出反应。因此，感觉系统是介入式水下机器人最关键的部分之一。

    为了实现这些干预能力，SAUVIM配备了一套最先进的水下传感器，最终用于感知不同类别的重要信息(位置、方向、速度、深度、底部轮廓、声学图像、光学摄像机的目标识别和位置、声学跟踪器等)。

    该设备极大地提高了SAUVIM作业的潜在价值，从革命性的水声图像测绘(水下谷歌地球)到最具挑战性的干预任务。

    • 位置传感器

    • SAUVIM从不同传感器收集导航数据来源:
      • DGPS数据．DGPS传感器的位置是绝对的，精度约为一米。
      • DVL数据．DVL提供了相对于底部的精确速度。但是，这些速度必须主要利用航向信息进行积分。
      • 深度传感器．深度传感器测量给定深度的水压信息，其精度取决于其范围(实际实现中约为1厘米)。
      • PHINS．PHINS是一种惯性导航系统，可提供真实航向、姿态、速度和位置。PHINS包括一个基于光纤陀螺仪的高级惯性心脏，耦合到一个嵌入式数字信号处理器，该处理器运行专门为海洋应用开发的卡尔曼滤波器。PHINS的卡尔曼滤波器持有GPS混合用于表面对准目的。

    • 声学成像

    • SAUVIM任务中最重要的目标之一是在许多不同设置中识别环境和目标的能力。

      我们正在使用DIDSON声纳(来自Soundmetrics)来解决这个问题，主要用于中距离探测和目标识别和定位。

      目标识别
      SAUVIM的另一个重要特征是能够对已知水下目标进行识别和定位，从而引导潜航器接近这些目标。它包括识别已知的水下物体，计算它们的绝对位置，并在SAUVIM导航控制回路中使用这些信息，以便车辆能够自主地移动到被检测到的目标

    • IMAGENEX声纳

    • SAUVIM使用IMAGENEX 881高性能扇形扫描仪进行水下遥感。

      声纳也与DIDSON联合使用，用于准备高度场背景，在那里绘制DIDSON的图像

    • 目标定位

    • 干预任务最困难的方面之一是目标的识别和定位。

      定位子系统是SAUVIM自主操作能力的主要支持，通过使用和融合不同的技术(声学和光学)来执行，以确保适当的、依赖于范围的可靠性、精度和准确性。SAUVIM AUV通过三种主要传感方法切换，以获取可靠的数据:

      在远距离(超过25米)，375KHz图像声纳用于初始目标搜索。在这个范围内的精度是必要的，只是为了将车辆引向目标区域。

      在中距离(2-25米)，DIDSON声纳用于目标识别和车辆定位。在这个阶段，车辆必须定位自己，以便将目标限制在操作工作区内。

      最后，当目标在机械手工作空间内时，采用短距离高精度传感器执行实际干预任务。这一目标是通过联合使用水下摄像机和超声运动跟踪器来实现的，用于在操作任务期间检索目标的实时6自由度位置。
      该装置利用高频声波来跟踪超声波接收器的目标阵列。在固定位置上使用4个发射机，在目标上使用4个接收机，可用于确定目标的6自由度广义位置(旋转和平移)。

    • 利用视频处理进行目标检测

    • SAUVIM中可用的另一个特性是使用视频处理进行目标定位。
      这一目标是通过位于机械手手腕上的摄像机和专用视频处理系统来实现的。

      在我们的实际实现中，系统能够每秒处理大约10帧，这足以在目标相对于车辆的相对运动的情况下锁定和跟踪目标

    • xSense:超声波运动跟踪器

    • SAUVIM使用了一种新的传感器设备来进行目标定位:超声运动跟踪器用于在一般操作任务中检索目标的实时6自由度位置。

      所实现的装置利用高频声波来跟踪包含超声波接收器阵列的探头。在固定位置上使用4个发射机，探头上使用4个接收器，可用于确定物体的6自由度广义位置(旋转和平移)。

      水声位置参考系统主要是为导航目的提供定位信息，其精度符合导航任务的要求。HPR系统包括超或超短基线(USBL或SSBL)、长基线(LBL)和短基线(SBL)。虽然上述系统提供的信息通常很好地用于导航目的，但通常不足以测量机器人干预任务的目标位置。事实上，水下机器人干预所需要的最显著的特征是:
      • 准确性。一般来说，机器人的任务可能要求测量量与实际值高度一致，通常以毫米为单位。
      • 信息。机器人任务需要了解目标相对于主框架的完整6自由度广义位置(旋转和平移)(HPR系统通常只提供笛卡尔位置)。
      • 大小。测量探头必须小尺寸，以避免与目标的相互作用问题。
        这种水下跟踪技术也可用于不同的情况，例如在精确的车辆停靠/卸载程序。由Giacomo Marani设计的用于SAUVIM的xSense设备可以实现超过大多数水下任务规范的精度，如下所示的1000个测量值的平均值分布。