基于图像数据融合的管线跟踪ROV导航控制研究

【摘要】：海底管道是海上油气田开发工程的重要组成部分。在长期的使用过程中，其材料因为海底移动、腐蚀、航运和捕捞等活动会产生各种性质和特点的缺陷，这些缺陷将可能严重影响海洋石油设施的安全及人员生命。按照现行的国内外海底管道系统规范要求和国际惯例，要对海底管道作定期检查(年度检查)和特别检查，以保证管道安全运行和延长使用期限。海底油气管线的检测大都采用内部检测及外部检测，而目前主要采用携带必要探测设备由训练有素的操作人员在水面控制的ROV来代替人工完成管道检测任务。本文的目的就是以执行海底油气管线检测的ROV为对象研究其顺利进行检测所不可或缺的控制问题。 文中首先对ROV的发展历史、ROV控制技术、数据融合技术及海底管线探测方法进行了详细的综述。在此基础上提出了满足海底管线检测功能要求的开架式的ROV结构方案，并分析了ROV各组成部分的功能。 建立了管线跟踪ROV的空间运动的四自由度运动模型和仿真模型； 提出了管线跟踪ROV基于调整因子的模糊自适应控制方法。在模糊控制的基础上分析了系统控制过程，从而提出了一种针对模糊推理CRI公式法中调整因子自寻优方法，从而达到使控制规则自调整与自适应的目的。 提出了一种管线跟踪ROV基于模糊逻辑的直接自适应控制器。根据万能逼近原理，可以利用模糊基函数逼近任意连续函数，设计一种模糊自适应控制器，利用模糊基函数网络逼近理想控制输出，通过调整自适应律来达到自适应的目的。对ROV基于调整因子的模糊自适应控制器，分别进行了仿真环境和水池试验，而对基于模糊逻辑的直接自适应控制器在仿真平台及外场进行了试验验证，并给出了实验结果并对结果进行了分析。无论从仿真试验还是外场试验的效果来看，这两种控制器都具有一定的自调节与自适应能力。 对ROV携带的三种传感器数据进行了基于一致性的数据融合，提高了检测系统的定位可靠性，并对实验室中的部分图像数据进行了数据处理，提出了可行的方位估计算法。