自主海底管道机器人智能控制关键技术研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 目录 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-32页 |
| ·课题来源 | 第15页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第15-17页 |
| ·研究背景 | 第15-16页 |
| ·研究意义 | 第16-17页 |
| ·管道检测设备的研究及应用现状 | 第17-25页 |
| ·新型自主海底管道机器人及海底管道维护方法 | 第25-30页 |
| ·自主管道机器人总体介绍 | 第25-28页 |
| ·基于自主管道机器人的海底管道维护方法 | 第28-30页 |
| ·论文主要内容及组织结构 | 第30-32页 |
| 第二章 管道机器人智能控制器的设计与实现 | 第32-49页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·基于RT-Linux操作系统的智能控制器设计 | 第32-35页 |
| ·智能控制器的系统结构 | 第32-33页 |
| ·智能控制软件的实时操作系统平台 | 第33-35页 |
| ·智能控制器软件的模块化设计 | 第35-44页 |
| ·智能控制器的控制任务分析 | 第35-37页 |
| ·自主管道机器人作业过程的故障处理策略 | 第37-38页 |
| ·智能控制器软件的任务模块和程序框架 | 第38-41页 |
| ·智能控制器软件的通讯接口 | 第41-44页 |
| ·CAN总线在管道机器人控制系统中的应用 | 第44-47页 |
| ·CAN总线报文ID定义 | 第44-46页 |
| ·数据场内容定义 | 第46-47页 |
| ·CAN节点接收滤波器设置及相对优先级设定 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第三章 基于信息融合的管道机器人自主定位控制 | 第49-80页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·自主管道机器人的管内定位过程分析 | 第49-51页 |
| ·自主管道机器人实现管内粗略定位的研究 | 第51-60页 |
| ·管道焊缝的检测原理和焊缝识别实验 | 第51-53页 |
| ·基于产生式规则的漏检焊缝容错处理方法 | 第53-56页 |
| ·自主管道机器人实现粗略定位的概率可靠性评估 | 第56-58页 |
| ·提高粗略定位阶段可靠性的措施 | 第58-60页 |
| ·自主管道机器人实现管内精确定位的研究 | 第60-73页 |
| ·自主管道机器人的运动距离检测 | 第60-61页 |
| ·基于相对距离的一致性数据融合 | 第61-63页 |
| ·基于置信距离测度的一致性数据融合 | 第63-71页 |
| ·自主管道机器人执行精确定位的可靠性分析 | 第71-73页 |
| ·实验验证 | 第73-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第四章 基于强化学习的管道机器人反应式自救控制 | 第80-102页 |
| ·引言 | 第80页 |
| ·强化学习相关理论及算法 | 第80-94页 |
| ·Markov决策过程 | 第82-84页 |
| ·RL策略的探索与利用 | 第84-85页 |
| ·输入状态空间的量化方法 | 第85-88页 |
| ·强化学习的主要算法 | 第88-90页 |
| ·提高强化学习速度的方法 | 第90-94页 |
| ·带有启发式回报函数的RL控制器 | 第94-100页 |
| ·含有先验知识的启发式回报函数 | 第94-95页 |
| ·自救控制仿真实验 | 第95-100页 |
| ·实验验证 | 第100-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 第五章 管道机器人智能控制器的实验验证 | 第102-113页 |
| ·引言 | 第102页 |
| ·基于仿真调试平台的智能控制器功能验证 | 第102-107页 |
| ·智能控制器仿真调试平台 | 第103-105页 |
| ·功能验证 | 第105-107页 |
| ·实验管道系统上开展的实验验证 | 第107-110页 |
| ·滩海油气管道上开展的实验验证 | 第110-112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第六章 总结和展望 | 第113-116页 |
| ·本文总结 | 第113-114页 |
| ·本文主要创新点 | 第114页 |
| ·研究展望 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 攻读博士学位期间发表及录用的学术论文/申请专利 | 第127-129页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第129-131页 |
