为践行“一切为了学生成长”办学理念,工学书院联合船舶工程学院,面向全校本科生开展“导师面对面,科创项目对接沙龙”活动,搭建师生交流平台,拓展学生创新思维,提升创新创业能力,着力培养具备跨界整合能力的交叉复合型人才。
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导师简介
马腾,工学博士,智能海洋航行器技术全国重点实验室副研究员/硕士生导师。入选中国科协“青年人才托举工程”,主持省重点研发计划、国家自然科学基金青年/面上等科研项目十余项,获中国造船工程学会科学技术一等奖、黑龙江省专利金奖等科研奖励4项。
杜沛洲,工学博士,毕业于浙江大学,哈尔滨工程大学智能海洋航行器技术全国重点实验室、船舶工程学院准聘副教授,承担/参与国家重点研发计划、省重点研发、中海油重大专项、国家海洋局重大横向、全国重点实验室稳定支持等项目,主要从事水下机器人智能控制、路径跟踪、协同控制等相关研究。
导师团队简介
【海洋机器人团队】
海洋机器人技术是一门将力学、控制、人工智能、水声、机电、计算机、通信、新材料等高新技术深度融合,综合运用于海洋领域的前沿新兴交叉学科,主要研究智能海洋机器人的基础理论和应用技术,是形成海上新域新质能力的基础性、前沿性核心技术。智能海洋机器人是进入、认识、开发和保护海洋的重要工具,将人类的触角从陆地延伸到海洋最深及最远处,在海洋科学、海洋工程和海洋安全领域皆具有广泛的应用前景,有力支撑“加快建设海洋强国”战略实施。
海洋机器人学术导师团队研究方向为:先进无人平台、智能控制、海洋环境感知、集群智能技术。2018年,推动成立了国际首个“海洋机器人”本科专业,实现了本、硕、博贯通式高层次人才培养。2023年,牵头成立了智能海洋航行器技术全国重点实验室。“十三五”以来,承担来自国家科技部、国家基金委等项目近100项,研究成果曾获国家科技奖2项、省部级奖励30余项。
项目名称及简介
指导老师:马腾
项目1:人工侧线+IMU低成本推位导航系统
简介:仿生鱼等微型水下机器人体积小、运动灵活、对海洋生物惊扰低,可完成海洋牧场监测等任务。但仿生鱼难以满足现有捷联惯导系统搭载对能耗和载荷能力的需求,亟需一种体积小、能耗低、环境共融的导航设备。本项目主要通过仿生鱼类侧线,实现对仿生鱼游动线速度/角速度的感知,通过与低成本 MEMS IMU进行数据融合,完成对仿生鱼的推位导航定位。
项目2:主动电场水下目标探测系统
简介:弱电鱼通过主动发射低频电场并感知电场畸变,实现对近场目标的精细感知,辅助其完成避障、狩猎、躲避天敌等任务。通过电极阵列模拟弱电鱼主动电场环境感知过程,搭载于水下无人航行器,在其航行过程中实现对周边目标的感知定位,解决水下无人航行器在黑暗、混浊水下环境中精细目标探测问题。
指导老师:杜沛洲
项目1:深水铺管用水下机器人协同控制研究
在深水海管铺设中,采用传统的ROV作业方式具有作业成本高、船舶交叉风险作业风险大等问题;使用水下机器人进行自主智能海管铺设监测是新的技术发展方向。该项目创新的提出了无人船+中继器+水下机器人的作业方式,其中水下机器人为作业主体用于实时跟踪监测海管,中继器采取无线光通讯的方式将水下机器人数据实时传回无人船,无人船通过无线网络将数据回传至作业母船;由于采取了无线光通讯的方式进行高速数据传输,在此方案中中继器和水下机器人之间的相对位置关系对通讯质量起到了决定性的影响,因此二者间协同控制是保证高效数据传输和安全作业的关键,本项目旨在对多个水下无人平台的协同运动控制进行研究,在深水未知环境中使得中继器的三维轨迹可以被稳定的控制在期望范围内,从而实现与水下机器人之间可靠稳定的数据传输。
项目2:基于迁移学习的水下机器人智能控制研究
水下机器人作为海洋探测的主流平台,其运动控制问题一直是领域内的研究热点。由于水下机器人运动模型的高度非线性以及复杂多变的海洋环境,传统控制方法如PID等无法满足水下机器人智能化的发展需求。机器学习是目前实现智能化的主要途径之一,然而由于水下机器人工作环境的复杂性,导致了其难以收集大量的有效数据进行算法的训练,因此目前还未有成熟的机器学习算法的应用案例。迁移学习是一种机器学习技术,它利用在一个领域(源领域)上获得的知识来帮助解决另一个领域(目标领域)的问题,尤其适用于目标领域的数据量较少或训练成本较高的情况。本项目旨在通过对迁移学习的探索,将其与传统控制理论进行结合,在传统控制理论的体系下使用迁移学习实现对未知环境扰动的估计补偿,同时降低算法的复杂度,提升其泛化能力与智能化程度。
稿件来源于工学书院团委学生科技协会
编辑:毛怡初、盛钰烜
排版:崔晏铭
责编:杜禹佳
审核:洪长昊