水下污染源定位机器人

摘要：我国经济快速发展，水污染问题日益严重，对小型水下污染源定位机器人（航行阻力小、便携、机动性佳、可靠性高）的需求不断增长。本文运用姿态传感器、压力传感器、摄像头等构建了以STM32微控制器为核心的硬件平台，并使用多种水质检测传感器和摄像头，结合算法定位水下污染源，并将信息发送到上位机。

关键词：STM32微处理器；运动控制系统；环境监测；水下机器人；水下定位技术

小型水下机器人应具备节能、成本低廉、运动灵活、可在浅水及地形狭窄之处工作等优势。本文的模型由UG来完成建模，然后基于该结构使用 STM32微控制器完成控制系统设计，其次采用传感器、摄像头和算法融合共同定位污染源，最后进行下水实验，结果达到预期。

1水下机器人结构设计

图1展示了机器人模型。所设计的小型水下机器人体积小、结构紧凑、便于携带且结构对称平衡。整个水下机器人由ABS（丙烯腈 - 丁二烯 - 苯乙烯共聚物）3D打印制成，并经过特殊的防水处理。在上盖板和主体之间添加了橡胶垫片，并且在连接处留有沟槽以防止漏水。该机器人利用三个防水直流电机驱动螺旋桨所产生的反推力作为动力。两个推进器被置于水平方向，一个推进器被置于垂直方向，其布局位置和方向如图1所示。

水平推进器为前后及左右转向提供动力，垂直推进器控制上升和下降。这种布局有利于三维空间定位和机动操作。通过控制推进器，可以实现前进、后退、转向、上升、下潜、悬停等动作。为防止水下机器人绕垂直中心线自旋，采用比例 - 积分 - 微分（PID）控制来平衡水平和垂直推进器的推力矢量。

2水下机器人控制系统

2.1硬件设计

水下机器人控制系统由STM32F103C8T6单片机控制机器人的运动和传感器数据采集，旭日派（Xuri - Pie）负责视频接收和识别，ESP8266实现与上位机的无线通信，电源管理模块为各个模块提供工作电压。

2.2 软件流程

水下机器人的主程序控制流程如图3所示。

3水下机器人定位污染源算法

机器人围绕检测无机污染物、有机污染物（如用COD传感器测水中COD指标，指标越大有机物污染越严重）、油污染物等展开。单片机储存首次检测数据和位置信息后，推进器移至多处记录数据和位置信息，将所有数据导入回归方程处理，输出COD指标最大方位，摄像头辅助检测，电机向该方位行进且途中持续检测并规划路径。

考虑到检测环境、污染物的特性以及数据的分布等因素，回归方程采用多项式回归：

其中z在为污染物指标，x'y血液为位置坐标，BaB1B2B3B4B5为回归系数，E为误差项。

通过求解回归方程，确定Z值最大的方位。利用摄像头辅助检测，控制电机朝着这个方位行进，并且在行进过程中持续检测。

4水下机器人实验测试

水下机器人的测试分为控制系统对机器人运动姿态的控制效果、密封性能以及污染源定位功能测试。

首先，控制机器人在水下转弯、遭遇逆流并进行定深运动，然后观察机器人的运行状态。在转弯并模拟水中遭遇逆流的实验中，偏航角的变化如图4所示。在0 - 10秒期间，机器人被控制转向60度方向并保持该状态。在10 - 14秒期间，人工模拟逆流。发生偏转后，机器人迅速恢复到正常位置。在整个操作过程中，机器人正常运行并与上位机保持联系。

深度曲线如图5所示，0至4s操控机器人下潜，4s后深度稳定在0.5m左右。定深测试后拆开机器未发现水渍，密封性达到预期。

图4 偏航角曲线（左）深度曲线（右）

最后，对机器人进行污染源定位测试，机器能迅速定位多环芳烃（PAHs）并将信息传输至上位机。

5结语

本文设计了水下机器人结构与基于STM32的控制系统。实验表明：机器人能在水下控制姿态与定深，且可精确定位污染源，验证了控制系统稳定可靠，可用于浅层水域污染源定位。

参考文献：

唐飞，徐文权，王陈宁.基于STM32的PID控制程序设计.安庆师范大学学报（自然科学版），2017 ，23 （01） .

刘书金，刘荣，郑豪，吕桂志.一种水下机器人系统设计.机械设计与制造，2020（5）.

凌轩，关秋菊，刘江涛，霍家俊.低成本模块化水下观察机器人设计.机床与液压，2019，47（15）.

常润发，何晓雄.一种轻型水下机器人控制系统的设计和实现.合肥工业大学学报（自然科学版），2019，42（7）.

李硕，吴园涛，李琛.水下机器人应用及展望.中国科学院院刊，2022，37（7）.

康帅，俞建成，张进.微小型自主水下机器人研究现状[J].机器人，2023，45（2）.

基金项目：2024年天津市大学生创新训练项目（项目编号：202410066087）