荒漠多翼帆漫游科考机器人风力驱动及自主控制机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61703116
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Land desertification causes great damage to land resources, affects vegetation growth and environmental climate, which brings great harm to production and life. Therefore, studying desertification has profound significance for China's economy, politics, climate and environment. However, the harsh climate and environment in the desert greatly restrict the development of human scientific expedition. So robotic becomes an important tool for scientific expedition. At present, the robots used in the desert scientific research are more active, however, most of the robots are powered by fuel or batteries, and the endurance is limited by the energy they carry. Therefore, it is imperative that the robot has a long range and a wide range of scientific research ability. In order to solve the problem of large-scale endurance, this project proposes the desert wind-driven multi-wing sail roaming scientific exploration robot, and utilizes the abundant wind resources in the desert area to directly drive the robot. The project focuses on the driving force required to satisfy the needs of robot, stable multi-wing sail driven system, overcome the difficulty of coupling between heading direction and speed, avoidance danger, obstacles and environmental factors, and realize autonomous control. Finally, the robot is experimentally verified to meet the endurance of long-range exploration, to eliminate the traditional energy constraints, to provide a new technical approach for our country to develop the desert research.
土地荒漠化对土地资源造成极大的破坏,影响植被生长和环境气候,给生产生活带来了很大危害,因此研究荒漠化对我国经济、政治、气候环境等具有深远的意义。然而沙漠恶劣的气候环境严重限制了人类科考的活动,因此机器人科考成为重要工具。目前机器人应用于沙漠的科考研究比较活跃,但是大部分机器人的动力来源于燃料或电池,续航能力受限于所携带的能源,因此迫切需要机器人具有长航程、大范围科考的续航能力。本项目为解决大范围续航能力问题,提出荒漠风力驱动多翼帆漫游科考机器人,利用沙漠地区丰富的风力资源直接驱动机器人。课题重点研究满足机器人科考所需的驱动力,稳定的多翼帆驱动系统,克服速度与航向耦合,避危避障和环境影响因素多等难点问题并实现自主控制。最后对机器人进行实验验证,使其满足长航程探测的续航能力,突破传统能源限制,为我国开展荒漠科考提供一种新的技术途径。

结项摘要

研究荒漠化对我国经济、政治、气候环境等具有深远的意义, 然而沙漠恶劣的气候环境严重限制了人类科考的活动,为此机器人科考成为重要工具。目前用于科考的大部分机器人的动力来源于燃料或电池,续航能力受限于所携带的能源,因此迫切需要机器人具有长航程、大范围科考的续航能力。本项目为解决大范围续航能力问题,提出荒漠风力驱动多翼帆漫游科考机器人,利用沙漠地区丰富的风力资源直接驱动机器人。课题重点研究了机器人多翼帆系统和机器人自主运动控制系统,围绕翼型优化设计、翼型气动性能分析、翼帆数量和分布的设计优化及其气动特性分析、多翼帆机器人运动控制和实验验证开展研究,取得以下成果:.1)针对荒漠地区风力资源的特点,选择采用NACA0018为基本翼型,在此基础上设计并优化,以获取更优的空气动力学性能。.2)针对机器人在荒漠环境中的运动特点,多翼帆系统的设计及优化考虑探测机器人重量及其载荷、行走机构与地面的摩擦系数、避危避障能力等要求,选择4:1小展弦比的翼帆。.3)结合空气动力学特性,多翼帆采用3帆圆形分布的结构,多帆最优间距为3帆气动中心连线构成的等边三角形,边长为0.875m。.4)针对荒漠多翼帆机器人需要克服航向与速度强耦合、环境影响因素多等难点问题,研制了机器人的自主运动控制系统,对于路径规划,运用了GA结合ACO的AGAACO算法;对轨迹跟踪,应用了模糊控制算法。.5)项目设计研制了荒漠多翼帆机器人的实验样机,通过启动风速实验、直线行驶速度测试、曲线运动能力测试以及路径规划和追踪试验,表明多翼帆机器人能在3m/s的风速条件下启动,在13.6m/s的风速下运动速度达到3.33m/s。.项目研究的多翼帆漫游科考机器人,利用风力资源作为动力,突破传统能源限制,满足长航程续航能力的要求,为我国开展荒漠科考提供一种新的技术途径。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(7)
基于初始点Hough变换公园绿篱修剪机器人自动化导航研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    现代电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈继清;强虎;徐关文;吴家华;刘旭
  • 通讯作者:
    刘旭
Sugarcane stem nodes based on the maximum value points of the vertical projection function
基于垂直投影函数最大值点的甘蔗茎节点
  • DOI:
    10.1590/0103-8478cr20190797
  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
    Ciência Rural
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chen, Jiqing;Qiang, Hu;Huang, Renzhi
  • 通讯作者:
    Huang, Renzhi
柑橘果园机器人仿生眼的目标跟踪与定位系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    科学技术与工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈继清;徐关文;强虎;刘旭;莫荣现;黄仁智
  • 通讯作者:
    黄仁智
Extracting the navigation path of a tomato-cucumber greenhouse robot based on a median point Hough transform
基于中点霍夫变换的番茄黄瓜温室机器人导航路径提取
  • DOI:
    10.1016/j.compag.2020.105472
  • 发表时间:
    2020-07-01
  • 期刊:
    COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Chen, Jiqing;Qiang, Hu;Liu, Xu
  • 通讯作者:
    Liu, Xu
Airfoil Optimization of Land-Yacht Robot Based on Hybrid PSO and GA
基于混合PSO和遗传算法的陆地游艇机器人翼型优化
  • DOI:
    10.1142/s0218001419590419
  • 发表时间:
    2019-12-15
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF PATTERN RECOGNITION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
  • 影响因子:
    1.5
  • 作者:
    Chen, Jiqing;Li, Hengyu
  • 通讯作者:
    Li, Hengyu

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其他文献

多道次ECAP的模具设计及实验研究
  • DOI:
    10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2017.1657
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    广西大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯强;杨兴;孙赞朋;梁家勇;郑战光;陈继清
  • 通讯作者:
    陈继清

其他文献

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基于类人眼的采摘机器人识别与定位追踪系统机理研究
  • 批准号:
    62163005
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    34 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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