两栖机器人的水下路径最优规划是目前机器人运动控制研究领域的热点和难点。本文针对两种基于视觉伺服的广义约束优化(GCOP)和序列二次规划(SQP)的机器人运动控制算法进行对比分析, 结合视觉伺服传感器, 实现了两栖机器人最佳路径的规划、监测动态目标标定、移动目标监测、水下障碍物识别和目标跟踪。利用球形机器人的结构对称特性及阿基米德浮力原理, 并结合模糊控制算法对水舱水位进行实时控制, 使球形两栖机器人在水下能实现水下多自由度运动。最后, 进行了算法的仿真和水下运动实验。实验结果表明, GCOP算法和SQP算法在相对障碍物的有限距离内, SQP算法规划的路径更加合理; 而在达到目标坐标位置上, 两种算法的误差为167.5 mm, SQP算法在水下路径规划上更加有效。

喇曼光纤放大器(RFA)可有效地提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统的传感距离。为了进一步提高Φ-OTDR的系统传感距离, 采用粒子群优化(PSO)算法对三阶双向RFA的泵浦光功率取值进行优化, 计算了基于三阶双向RFA的Φ-OTDR系统理论最远传感距离, 并设计了仿真实验。仿真分析结果表明: 当探测脉冲宽度大于200 ns时, Φ-OTDR系统经三阶双向RFA放大传感距离可达到200 km以上。

球形两栖机器人具有对称的结构和多自由度的运动状态特性, 在环境适应性和运动稳定性上具有优势。本文介绍一种可以用于深海水下探测与救援的新型水陆两栖机器人控制系统的结构和建模方法, 根据机器人的运动控制模式, 推导出具有6个自由度的动态数学模型, 并在动态模型的基础上, 建立并评估了两种控制模型。第一种是基于二次型调节器(LQR)的控制器模型, 第二种是基于非线性状态反馈(FL)的控制器模型。最后对两种控制模型进行水下实验验证及评估, 从而证明两种控制器的有效性和优劣性。实验表明: 非线性状态反馈系统在响应时间(LQR=67.5 s, FL=46.5 s)方面都优于有限时域LQR控制器, 而LQR控制器在上升时间(LQR=24.5 s, FL=39.8 s)方面更加具有优势。

鉴于开关中值滤波在椒盐噪声检测和去除方面的应用合理性, 本文分别设计实现了基于信号局部差异性和基于信号方向差异性的椒盐噪声检测算法。这两种算法均属于二级噪声检测方法, 且第一级检测手段都是基于灰度范围准则。两种算法的不同点主要体现在第二级检测算法上, 前者基于局部差别准则, 后者基于方向差别准则。在方法评价部分, 首先通过分析和实验确定两种算法的最优参数设置; 然后通过对不同噪声密度的测试图像去噪来评价两种算法的去噪效果。结果表明: 基于方向差异性的算法比基于局部差异性的算法具有更好的性能, 且两种算法的去噪效果都与噪声密度成反比。需要注意的是, 这两种算法都容易将图像中的细微边缘或细节像素误判为噪声点, 即在噪声的检测过程中, 只能避免对图像中主要边缘和轮廓像素的误判, 还无法对图像中的细微边缘和细节进行精确判定, 这也是开关二级噪声滤波算法今后的主要改进方向。另外, 算法效率测试结果表明两种算法具有相似的计算时间, 从而验证了两者之间的算法结构相似性。

分别采用截面抛光法(包括以硅片作陪衬与以聚酯作陪衬两种形式)和界面黏接法检测了反应烧结碳化硅(Reaction Bonded SiC, RB-SiC)旋转超声磨削加工的亚表面损伤。为确定其中的最佳检测形式, 采用表面破碎层深度、最大破碎层深度、平均裂纹深度、最大裂纹深度4个亚表面损伤评价指标对两种方法分别检测到的RB-SiC旋转超声磨削亚表面损伤进行对比分析。 结果显示: 截面抛光法(硅片作陪衬)检测到的4个指标值依次为3.30 μm、6.59 μm、8.64 μm、17.44 μm; 截面抛光法(聚酯作陪衬)检测到的4个指标值依次为5.71 μm、14.33 μm、15.36 μm、54.82 μm; 而界面黏接法检测到的4个指标值依次为9.19 μm、19.45 μm、13.04 μm、32.20 μm。试验结果表明, 截面抛光法(硅片作陪衬)检测的精度更高, 检测的亚表面损伤更符合实际情况。最后, 基于此方法, 对旋转超声磨削RB-SiC材料的亚表面损伤特征进行了总结。

相移阴影莫尔技术相位高度存在着非线性关系，无法在全场获得均匀相移，因而致使经典的相移算法不能得到精确解.对此，提出了一种基于最小方差迭代的相移阴影莫尔技术，该技术通过垂直光栅面等间距移动光栅来产生相移，但光栅移动距离可不采用固定值，所以相移过程灵活；使用在高度解调过程中确定的逐点相移增量来抽取精确的测量相位，实现了相移阴影莫尔技术中固有的相位高度非线性误差补偿.结果表明,该方法可通过干涉图计算光栅的移动量，具有相移器的自标定特性.