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    國內(nèi)外水下機器人研究前沿動態(tài)追蹤:基于CiteSpace 可視化分析

    2023-10-18 12:43:20張波波DongphilChun代學冬
    科學技術(shù)創(chuàng)新 2023年24期
    關(guān)鍵詞:研究

    張波波,Dongphil Chun*,代學冬

    (韓國國立釜慶大學技術(shù)經(jīng)營專門大學院,韓國 釜山)

    引言

    黨的二十大明確提出,發(fā)展海洋經(jīng)濟、保護海洋生態(tài)環(huán)境、加快建設(shè)海洋強國。由于海洋環(huán)境的復雜性和未知性,且人類到達海底深度有限,水下機器人已成為開發(fā)海洋經(jīng)濟的重要工具,并廣泛應(yīng)用于海洋資源開發(fā)、深海科研探測、水下軍事打擊等領(lǐng)域。

    學術(shù)界對水下機器人展開深入的研究,已涌現(xiàn)出眾多科研成果。大量學者從水下機器人的關(guān)鍵技術(shù)方面進行探索與研究,如劉雨青等[1]、Zhu 等[2]。也有學者采用不同研究方法對相關(guān)研究內(nèi)容進行了綜述,如孫玉山等[3]、康帥等[4],大部分學者以主觀綜述、定性分析為主,而采用文獻計量等研究方法的定量分析較少,趙羿羽等[5]借助CiteSpace 等工具分析了國外水下機器人研究熱點。但現(xiàn)有文獻對研究熱點及研究趨勢等內(nèi)容分析力度不夠,且主要針對國外水下機器人相關(guān)研究文獻,缺乏國內(nèi)外在該領(lǐng)域的研究比較分析。

    國內(nèi)外水下機器人已經(jīng)歷了多年的發(fā)展,所涉及的研究內(nèi)容呈現(xiàn)多樣化,研究方向分散化特征明顯,缺乏一條全局的、宏觀的邏輯主線。同時,目前仍缺少對國內(nèi)外水下機器人研究熱點主題和趨勢的宏觀分析以及研究成果的系統(tǒng)性描述。因此,本文選取國內(nèi)外水下機器人研究相關(guān)文獻,借助CiteSpace 工具和文獻計量方法對相關(guān)研究成果進行全面梳理,分析該領(lǐng)域的研究主題及發(fā)展趨勢,以期為水下機器人相關(guān)研究后續(xù)發(fā)展提供參考和借鑒。

    1 水下機器人領(lǐng)域文獻統(tǒng)計分析

    1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

    國內(nèi)數(shù)據(jù)來源于中國學術(shù)期刊出版總庫(CNKI),利用CNKI 高級檢索工具,以“水下機器人”、“水下滑翔機”、“水下航行器”、“無人潛水器”為主題詞,檢索時間范圍不限,檢索時間為2023 年4 月30 日,文獻檢索范圍為中國科學引文數(shù)據(jù)庫(CSCD)、中文社會科學引文索引(CSSCI)、北大中文核心期刊(PKU)、中國人文社會科學期刊(AMI)。去除會議、報紙、標準等非學術(shù)性期刊,最終得到目標文獻2 653 篇(以下簡稱中文文獻)。

    國外數(shù)據(jù)來源于Web of Science 核心集合數(shù)據(jù)庫(WoS),以“underwater vehicle”、“underwater robot”、“underwater glider”為主題詞,檢索時間范圍不限,檢索時間為2023 年4 月30 日,文獻檢索范圍涉及社會科學引文索引 (SSCI)、以科學引文檢索擴展版(SCI-EXPANDED),文獻類型為論文,共檢索到9 924篇文獻(以下簡稱英文文獻)。

    1.2 文獻數(shù)量趨勢分析

    文獻發(fā)表數(shù)量可以反映某一學科或領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢。根據(jù)文獻發(fā)表數(shù)量繪制水下機器人相關(guān)研究文獻的分布圖(如圖1 所示),因2023 年的文獻數(shù)據(jù)不滿一年,故未在該圖中顯示。其中,國外水下機器人相關(guān)研究呈現(xiàn)明顯的階段特征,大致可以分為三個階段。第一階段為早期研究(1960-1990),文獻數(shù)量較少,平均每年2 篇,主要是圍繞基礎(chǔ)理論、技術(shù)展開研究。第二階段為緩慢發(fā)展階段(1991-2010),文獻數(shù)量大量增加,平均每年80 篇,逐漸引起學術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的高度關(guān)注。第三階段為快速上升階段(2011-2022),文獻數(shù)量呈爆發(fā)式的增長趨勢,且水下機器人已經(jīng)在多個領(lǐng)域廣泛使用。

    圖1 水下機器人研究文獻的年度分布

    根據(jù)英文文獻統(tǒng)計各個國家的發(fā)文數(shù)量(如圖2 所示),中國、美國的文獻數(shù)量最多,分別為3 583 篇、2 016 篇,遠遠超過其他國家的發(fā)文數(shù)量,意大利、日本、英國、韓國、加拿大等沿海國家在水下機器人領(lǐng)域擁有大量科研成果。

    圖2 水下機器人研究英文文獻的國家網(wǎng)絡(luò)

    其中,國內(nèi)的水下機器人研究起源于20 世紀70 年代末,起步晚于國外且發(fā)文數(shù)量相對滯后。2005 年之前,中文文獻的發(fā)文數(shù)量一直處于較低水平,2005 年后發(fā)文數(shù)量快速增長并保持相對穩(wěn)定,共計約2 451 篇,占中文文獻樣本數(shù)量的92.4%。

    2 關(guān)鍵技術(shù)視角下的水下機器人研究

    關(guān)鍵詞反映了文獻的研究主題,通過對關(guān)鍵詞的統(tǒng)計分析,有助于深入了解水下機器人研究領(lǐng)域的重點與偏好。本文通過CiteSpace 工具對英文、中文文獻分別進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析,并統(tǒng)計解析結(jié)果(如表1 所示),其中關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越大,說明對應(yīng)主題的研究熱度越高。

    表1 水下機器人研究文獻的高頻關(guān)鍵詞(前20 位)

    從表1 可以發(fā)現(xiàn),“autonomous underwater vehicle”、“underwater vehicle”、“design”是英文文獻出現(xiàn)頻次最多的關(guān)鍵詞,“system”、“model”、“navigation”、“trajectory tracking”、“performance”等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次位居前列;“路徑規(guī)劃”、“仿真”、“運動按制”是中文文獻出現(xiàn)頻次最多的關(guān)鍵詞,“滑模按制”、“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“組合導航”、“按制系統(tǒng)”等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次也位居前列。

    結(jié)合參考文獻的研究內(nèi)容和關(guān)鍵詞的統(tǒng)計分析,對水下機器人研究的主題進行歸納總結(jié)。從水下機器人關(guān)鍵技術(shù)的視角來看,主要涉及導航技術(shù)、路徑規(guī)劃、跟蹤按制、目標識別、仿真技術(shù)、故障診斷等。以下將圍繞水下機器人的部分關(guān)鍵技術(shù)展開討論:

    2.1 跟蹤按制

    軌跡跟蹤按制主要包括用戶界面、軌跡跟蹤按制和軌跡規(guī)劃三部分,而軌跡跟蹤按制的精確度和穩(wěn)定性影響水下機器人的最終任務(wù)完成,目前主要的軌跡跟蹤按制方法包括PID 按制、模糊按制、自適應(yīng)按制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按制、滑模變結(jié)構(gòu)按制等,詳細描述如表2所示。

    針對上述提到的幾種跟蹤按制方法,每一種按制策略都存在一定的局限性,因此在實際應(yīng)用過程中,采用多種按制方法相結(jié)合的模式,形成新的按制策略,從而實現(xiàn)更加理想的按制效果。

    基于此,國內(nèi)外學者在跟蹤按制領(lǐng)域提出了先進的技術(shù)解決方案,但現(xiàn)階段軌跡跟蹤按制在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域仍有待進一步解決或優(yōu)化。例如,水下環(huán)境的不確定性,導致水下機器人運動可靠性和穩(wěn)定性較復雜;受到非線性機器人動力學和海流時變干擾的影響,實現(xiàn)快速準確的軌跡跟蹤存在挑戰(zhàn)性。

    2.2 組合導航

    導航系統(tǒng)作為水下機器人的引導,在水下機器人的發(fā)展過程中發(fā)揮著重要的作用。目前水下導航的主要方法包括慣性導航、航位推算、聲學導航、地球物理導航,詳細描述如表3 所示。

    隨著水下機器人導航性能需求的不斷提升,上述單一的導航方式在精度、穩(wěn)定性等方面不能滿足當前的導航需求,多種組合導航方式應(yīng)運而生,并已成為水下機器人導航技術(shù)的主要發(fā)展方向。

    國內(nèi)外學者在水下機器人組合導航領(lǐng)域形成了諸多的研究成果,反映了當前研究的發(fā)展趨勢。首先,水下導航將采用慣性導航、聲學導航、地球物理導航等多種組合模式,以獲取高性能、高精度的水下導航信息;其次,針對水下復雜的環(huán)境特征,不斷優(yōu)化、設(shè)計具有高魯棒性的濾波算法,以提高數(shù)據(jù)濾波處理的質(zhì)量。

    2.3 目標識別

    由于水下環(huán)境的復雜性,有效獲取水下目標信息對水下機器人的應(yīng)用至關(guān)重要。水下目標識別主要涉及兩方面的內(nèi)容:一是目標圖像處理,二是目標檢測識別。目前傳統(tǒng)的圖像處理可分為圖像復原與圖像增強,對水下圖像的顏色失真、圖像霧化和模糊進行處理,實現(xiàn)復原真實圖像或者突出目標特征。

    到目前為止,聲納是水下目標識別最成熟的技術(shù)之一,但也存在一些局限性。其難點在于:聲波在水中傳播受到嚴重的干擾,以及水聲信道的空變形和時變,使得聲納成像技術(shù)具有像素數(shù)據(jù)少、分辨率低等缺點,其發(fā)展落后于空氣環(huán)境中的目標識別。

    未來水下目標識別技術(shù)將不斷優(yōu)化水下圖像處理算法的魯棒性與實時性,針對不同水域環(huán)境設(shè)計個性化圖像處理算法。同時,在惡劣環(huán)境下,采用圖像精準識別技術(shù),并提升水下機器人目標探測識別的智能性。

    3 水下機器人研究前沿分析

    一般而言,關(guān)鍵詞激增指數(shù)能夠反映某一階段關(guān)鍵詞的高頻次變化率,這些關(guān)鍵詞體現(xiàn)了該領(lǐng)域的研究趨勢和前沿。本文通過CiteSpace 對水下機器人研究的英文文獻進行關(guān)鍵詞突現(xiàn)檢測,并統(tǒng)計突現(xiàn)率前20 位的關(guān)鍵詞,發(fā)現(xiàn)2011-2023 年期間出現(xiàn)了多種類型的突變性關(guān)鍵詞,說明了水下機器人研究領(lǐng)域的多樣化特征。其中,強度最大的關(guān)鍵詞分別是“mathematical model”、“l(fā)ocomotion”和“task analysis”,強度值分別為20.05、12.97 和11.49;突現(xiàn)時間持續(xù)最長的關(guān)鍵詞為“evolution”和“coordinated control”,持續(xù)時間分別為8 年、6 年。近幾年突現(xiàn)的關(guān)鍵詞有“energyconsumption”、 “l(fā)ocationawareness”、“internet”、“deep learning”、“task analysis”等,說明這些研究內(nèi)容在水下機器人領(lǐng)域中比較活躍,在未來一段時間內(nèi)有可能成為該領(lǐng)域的研究前沿方向。

    3.1 人工智能

    隨著人工智能的快速發(fā)展,任務(wù)分析(task analysis)、深度學習(deep learning)等人工智能方法已應(yīng)用于水下機器人,不斷提高了水下機器人的自主行為預測、環(huán)境感知理解等智能化水平,以滿足更復雜、更極端的任務(wù)需求。

    例如,國內(nèi)外學者將深度學習用于目標識別和分類,使得水下機器人在數(shù)字圖像處理等方面取得了顯著的成果,比如珊瑚、魚類和浮游生物等物體的識別;也有學者指出,基于強化學習的水下機器人路徑規(guī)劃,弱化了水下環(huán)境和模型精度的約束;同時,在水下機器人的運動按制領(lǐng)域,強化學習對于變化環(huán)境具有較好的適應(yīng)能力。

    由于不僅限于以上優(yōu)勢,將人工智能技術(shù)與水下機器人的深度融合,已成為水下機器人未來的重要發(fā)展趨勢之一。

    3.2 續(xù)航技術(shù)

    能源是影響水下機器人航線距離的重要因素。目前,大部分水下機器人采用電池供電,包括鋰電池、堿性電池、燃料電池,具有能量密度高、體積小以及無需轉(zhuǎn)換就能直接供電等優(yōu)點。同時,風能、太陽能、波浪能、潮汐能等可再生能源為水下機器人源源不斷的提供能量,可以有效提高續(xù)航和采樣能力,關(guān)于可再生能源的采集和利用已成為重要的研究方向。

    此外,一套功能完備且智能的能源管理、監(jiān)測系統(tǒng)同樣重要,提高能源利用效率并降低事故發(fā)生可能性。研究發(fā)現(xiàn),以能源消耗(energy consumption)為例,通過運動優(yōu)化按制方法可以提高水下機器人的續(xù)航能力;建立洋流對水下機器人能耗影響的成本模型,以規(guī)劃出一條最佳的能耗路徑。

    4 結(jié)論

    本文基于科學知識圖譜和文獻計量方法,對國內(nèi)外主要核心數(shù)據(jù)庫中水下機器人研究領(lǐng)域的相關(guān)文獻進行統(tǒng)計分析,通過繪制文獻數(shù)量圖表、關(guān)鍵詞共現(xiàn)及突現(xiàn)圖表等客觀揭示水下機器人研究現(xiàn)狀、熱點及未來趨勢,主要結(jié)論如下:

    首先,從文獻數(shù)量來看,整體呈現(xiàn)逐年遞增趨勢,英文文獻數(shù)量的階段性特征比較明顯,先后經(jīng)歷了早期研究階段、緩慢發(fā)展階段、快速上升階段,學術(shù)界對該領(lǐng)域的研究保持較高的研究熱度,中國、美國是發(fā)文量最大的國家。

    其次,從關(guān)鍵詞分析來看,研究熱點涉及水下機器人的多個核心領(lǐng)域,主要包括“autonomous underwater vehicle”、“underwater vehicle”、“路徑規(guī)劃”、“仿真”等。其中,“跟蹤按制”、“組合導航”、“目標識別”等也是相關(guān)文獻研究的熱點主題,反映了學術(shù)界高度關(guān)注水下機器人的關(guān)鍵技術(shù)研究。

    最后,從關(guān)鍵詞突現(xiàn)來看,隨著時間推移而突變性關(guān)鍵詞出現(xiàn)了不同變化,水下機器人研究領(lǐng)域呈現(xiàn)多樣性特征,近幾年突現(xiàn)的關(guān)鍵詞有“energy consumption”、“task analysis”、“deep learning”等,說明這些主題在水下機器人研究領(lǐng)域中比較活躍,將成為該領(lǐng)域的研究趨勢。

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