文獻計量可視化分析“水下機器人”領(lǐng)域現(xiàn)狀、熱點與趨勢

摘 要：基于CNKI數(shù)據(jù)庫使用CiteSpace對2000—2021年水下機器人領(lǐng)域的文獻進行研究，分析探討國內(nèi)水下機器人研究的現(xiàn)狀、熱點與趨勢。發(fā)現(xiàn)：我國的水下機器人領(lǐng)域發(fā)文量逐年提高，該領(lǐng)域受到了廣大學者的關(guān)注，研究熱度不斷增加；高被引文獻基本為綜述類文章，發(fā)文作者主要為萬磊、李一平等學者，研究機構(gòu)主要為中科院和哈爾濱工程大學；熱點研究關(guān)鍵詞為“神經(jīng)網(wǎng)絡”“運動控制”等，熱點研究聚類主要為內(nèi)部軟件研究和仿真技術(shù)研究；滑膜控制、計算流體力學、路徑規(guī)劃很可能是未來的研究趨勢。本文對水下機器人領(lǐng)域進行可視化系統(tǒng)性分析，展示了其在發(fā)文、關(guān)鍵詞、熱點和趨勢方面的情況，為水下機器人方向研究學者提供了新的理論研究依據(jù)和視角，也為水下機器人的發(fā)展提供了一定借鑒和參考。

關(guān)鍵詞：水下機器人；文獻計量；CiteSpace；可視化；CNKI數(shù)據(jù)庫；知識圖譜

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）03-00-05

0 引 言

近幾年來，我國逐漸加大對海洋資源的開發(fā)力度，對海洋資源開發(fā)工程給予大量投資。我國從20世紀90年代初開始水下機器人的研究，90年代中期成功研制出我國第一臺千米級“探索者”水下機器人。胡錦濤主席在黨的十八大報告中提出“建設海洋強國”的任務，并將我國的海洋發(fā)展戰(zhàn)略提升至國家戰(zhàn)略高度[1]?！笆濉逼陂g，沈陽自動化研究所成功構(gòu)建了“潛龍”系列和“探索”系列深海水下機器人兩個技術(shù)體系[2-3]，其中“蛟龍?zhí)枴眲?chuàng)造我國最深的潛海記錄，這些水下機器人為我國海洋事業(yè)的發(fā)展做出了巨大的貢獻，我國成為具有深海探測能力的國家之一[4]。

因此，水下機器人領(lǐng)域的研究顯得尤為重要，查閱研究水下機器人領(lǐng)域的研究文獻，多為主觀定性的綜述形式，缺乏以客觀為主的定量分析。本研究使用科學知識圖譜（Mapping Knowledge Domains）方法，運用CiteSpace進行水下機器人領(lǐng)域研究的分析，將水下機器人領(lǐng)域的研究以可視化的方式呈現(xiàn)出來，并進一步研究探索其熱點主題和演化路徑，為后期相關(guān)研究發(fā)展提供可借鑒的參考。

1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

CiteSpace是陳超美團隊基于Java語言開發(fā)的引文可視化分析軟件[5]，它能幫助我們挖掘到熱門主題、關(guān)鍵性文獻，分析出具體某一特定領(lǐng)域的發(fā)展歷程。本文通過文獻計量分析法進行分析，運用CiteSpace（5.8.R1）對水下機器人這一領(lǐng)域的文獻進行統(tǒng)計分析及可視化。在CiteSpace中可以進行關(guān)鍵詞聚類分析、研究作者圖譜可視化、研究單位圖譜可視化等多種可視化分析，非常有利于分析已有的水下機器人研究熱點、研究趨勢和發(fā)展路徑。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

數(shù)據(jù)收集于CNKI學術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫，選擇主題檢索輸入“水下機器人”進行檢索（檢索日期：2021年9月30日），選擇期刊來源為SCI來源期刊、 EI來源期刊、北大核心、CSSCI和CSCD后共得到1 154篇文獻。經(jīng)過人工數(shù)據(jù)清洗將無署名、新聞報道類、相關(guān)性極低文獻剔除后剩余658篇文獻。在CiteSpace處理時為保障結(jié)果準確性，本文將中英文、全稱縮寫、意義較接近的關(guān)鍵詞進行了合并處理。

2 水下機器人研究的基本情況

2.1 水下機器人研究文獻的時間分布

研究文獻的時間分布可以分析水下機器人相關(guān)文獻隨時間變化的關(guān)系，有助于凸顯水下機器人領(lǐng)域科學發(fā)展的某些特點和規(guī)律。從CNKI中檢索到水下機器人的文獻發(fā)表年份與數(shù)量分布如圖1所示。2000—2005年水下機器人發(fā)文量處于緩慢起步時期，文獻數(shù)量雖有所增長但增長幅度很小、增長速度緩慢。這一階段國內(nèi)相關(guān)文獻主要為探索智能機器人的能力范圍、水下作業(yè)的可能性等將假設轉(zhuǎn)為現(xiàn)實的前期理論準備階段，為后續(xù)水下機器人的深化研究奠定了堅實基礎(chǔ)。水下機器人研究文獻數(shù)量的大跨度出現(xiàn)于2004—2007年，這期間發(fā)文量大幅度提升，顯示水下機器人的關(guān)注度顯著提高。相關(guān)文獻內(nèi)容從基礎(chǔ)理論探究轉(zhuǎn)到實際操作，開始對智能機器人如何實現(xiàn)下水、如何進行可控的水下移動作業(yè)以及數(shù)據(jù)的采集方式、傳輸方式的可實現(xiàn)性等設想進行完善，把智能水下機器人落地操作變?yōu)楝F(xiàn)實并逐漸將智能水下機器人帶入大眾視野。從2007年至今，水下機器人相關(guān)文獻的發(fā)文量呈現(xiàn)震蕩上升趨勢，研究內(nèi)容更加深化。在解決了智能機器人下水、控制移動等基本操作后，研究學者開始向水下機器人功能強化、細節(jié)完善等應用型領(lǐng)域拓展。這昭示著國內(nèi)智能機器人領(lǐng)域?qū)Α八聶C器人”抱有相對強烈的研究興趣和發(fā)展欲望，由此可見智能水下機器人的發(fā)展前景十分可觀。

2.2 水下機器人載文期刊分析

期刊是發(fā)表學術(shù)論文的主要渠道之一，一般情況下載文期刊的知名度和權(quán)威性越高則說明其所載文獻的可信度、嚴密度和權(quán)威度就越高?！八聶C器人”相關(guān)載文期刊分布見表1所列。就載文數(shù)量而言，處于第一梯隊的期刊為《中國造船》《機械工程學報》《兵工學報》，三者總載文量達到64篇，占表1中期刊總量的三分之二。雖然這三種期刊載文量相對可觀，但復合影響因子均不高。尤其是《中國造船》，該期刊的發(fā)文量占據(jù)榜首但復合影響因子卻在表1中居于榜尾。值得一提的是《計算機研究與發(fā)展》《農(nóng)業(yè)工程學報》和《科學學與科學技術(shù)管理》這三份期刊，它們的總載文量較少，但載文的復合影響因子平均值達到3.486，屬于水下機器人領(lǐng)域的高質(zhì)量參考期刊。此外，它們的核心收錄數(shù)據(jù)也十分可觀，基本收錄于核心期刊、EI、CSCD中。綜合表1數(shù)據(jù)內(nèi)容，《機械工程學報》的發(fā)文量以及核心收錄情況都處于較高水平且復合影響因子相對較高，為研究水下機器人的主要陣地。

2.3 水下機器人高被引文獻分析

文獻被引頻次體現(xiàn)了文章的受認可程度[6]，也是文章質(zhì)量的重要參考指標之一。因此，研究分析高引用率文獻能提煉出具有廣泛認可度和影響力的文獻。水下機器人相關(guān)高被引文獻數(shù)據(jù)見表2所列。被引量方面，《機器人技術(shù)研究進展》和《移動機器人路徑規(guī)劃綜述》兩篇文獻的被引用次數(shù)呈現(xiàn)出絕對優(yōu)勢，《機器人技術(shù)研究進展》將“水下機器人”帶入大眾視野，并對機器人水下作業(yè)領(lǐng)域的應用價值、國內(nèi)外發(fā)展情況以及未來展望做出綜合性敘述，這無疑為水下機器人后續(xù)發(fā)展夯實了基礎(chǔ)。研究主題方面，高被引文獻基本為綜述類文章，反映了學者對該領(lǐng)域的研究進展、理論和方法了解的需求迫切。期刊方面，高被引文獻中有9篇核心期刊，復合影響因子普遍較高，可知關(guān)于水下機器人現(xiàn)狀研究的相關(guān)文獻水平都較為突出，具有一定的深度和見解。

2.4 水下機器人發(fā)文作者分析

通過對高產(chǎn)作者和核心機構(gòu)的分析可以得出該領(lǐng)域各學術(shù)生產(chǎn)力的合作關(guān)系和研究力量，將節(jié)點類型選擇為“作者（Author）”，得到由454個節(jié)點、559條連線組成、密度為0.005 4

的水下機器人研究的發(fā)文作者共現(xiàn)圖譜（如圖2所示）。發(fā)文作者共現(xiàn)圖反映了國內(nèi)水下機器人研究的主要作者及其合作關(guān)系。從生成的圖譜中可以發(fā)現(xiàn)，合作網(wǎng)絡呈現(xiàn)出分散化小范圍的合作特征，主要是以萬磊、龐永杰、朱大奇作為核心的合作網(wǎng)絡。某一研究領(lǐng)域的發(fā)展是知識不斷創(chuàng)新和積累的結(jié)果，而作者則是一個研究領(lǐng)域的核心所在[7]，具有導向作用。根據(jù)普賴斯定律[8]，指定研究領(lǐng)域的核心作者發(fā)文量應滿足式（1）。其中mmax為發(fā)文量最多作者的論文數(shù)。

（1）

代入數(shù)據(jù)計算后可知，水下機器人領(lǐng)域的核心作者的發(fā)文量應為5.243，故發(fā)文量大于等于6的為水下機器人領(lǐng)域的核心作者，滿足條件的作者為38位。就高產(chǎn)作者而言，發(fā)文量最多的5位學者分別是萬磊（49篇）、李一平（41）、龐永杰（35）、封錫盛（32）、朱大奇（31），共188篇，占總發(fā)文的28.57%，共同為水下機器人領(lǐng)域研究做出了突出貢獻。

2.5 水下機器人發(fā)文機構(gòu)分析

通過發(fā)文機構(gòu)分布可以了解該領(lǐng)域相關(guān)研究的科研力量分布，為深入進行科研考察與合作提供參考借鑒。借助CiteSpace進行機構(gòu)共現(xiàn)得到圖3，從連線緊密程度可知各機構(gòu)間合作較為密切，同時不難發(fā)現(xiàn)國家重點實驗室在水下機器人研究領(lǐng)域扮演著重要的角色。對各機構(gòu)發(fā)文數(shù)據(jù)導出后發(fā)現(xiàn)發(fā)文機構(gòu)主要為中國科學院沈陽自動化研究所機器人學國家重點實驗室（78篇）、哈爾濱工程大學船舶工程學院（47篇）、中國科學院沈陽自動化研究所（36篇），詳見表3所列。通過分析機構(gòu)發(fā)文情況可知，中國科學院和哈爾濱工程大學是研究水下機器人領(lǐng)域的前沿陣地和中堅力量。

2.6 研究熱點與趨勢分析

2.6.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡分析

關(guān)鍵詞是一篇文章核心觀點的表達，是對文章主題的概括[9]，對文章關(guān)鍵詞進行分析可以對水下機器人領(lǐng)域研究形成基本了解。在同一篇論文中出現(xiàn)的關(guān)鍵詞存在關(guān)聯(lián)，一般認為，多個關(guān)鍵詞在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)越多則說明它們之間關(guān)系越密切[10]。對關(guān)鍵詞進行共現(xiàn)網(wǎng)絡分析可以幫助我們有效地挖掘水下機器人領(lǐng)域的研究熱點。

由圖4可見，除“水下機器人”本身以外，高頻關(guān)鍵詞有“神經(jīng)網(wǎng)絡”“運動控制”“控制系統(tǒng)”“S面控制”等。從圖中不難發(fā)現(xiàn)，“控制”對于水下機器人領(lǐng)域研究的重要性，隨之衍生出了“路徑規(guī)劃”“體系結(jié)構(gòu)”以及傳感器的處理使用等關(guān)鍵詞。

2.6.2 關(guān)鍵詞聚類分析

為了進一步考察水下機器人領(lǐng)域相關(guān)研究熱點的知識結(jié)構(gòu)，使用潛在語義索引（LSI）算法對關(guān)鍵詞進行聚類得到關(guān)鍵詞聚類圖譜[11]，如圖5所示。模塊值（Modularity Q=0.715 4）大于0.3，平均輪廓值（Mean Silhouette=0.904 4）大于0.7，表明聚類網(wǎng)絡具有結(jié)構(gòu)顯著的特點，且聚類結(jié)果具有高可信度。關(guān)鍵詞聚類結(jié)果主要為“水下機器人”“自主水下機器人”“體系結(jié)構(gòu)”“控制系統(tǒng)”“auv”“仿真分析”“機器人”“路徑規(guī)劃”“petri網(wǎng)”“便攜式auv”等。研究方向基本分為兩個方面：一方面為機器人內(nèi)部軟件的研究，相關(guān)聚類包括速度障礙法、控制系統(tǒng)和機械手系統(tǒng)；另一方面為仿真技術(shù)的研究，相關(guān)聚類包括實時數(shù)字仿真和仿真分析。

2.6.3 關(guān)鍵詞突現(xiàn)分析

突現(xiàn)詞探測的基本原理是某個關(guān)鍵詞的詞頻在短時間內(nèi)激增，突然變成研究熱點。由于突現(xiàn)詞的突現(xiàn)狀態(tài)通常具有時間延續(xù)性，因此可以用于輔助預判未來一段時間內(nèi)的研究熱點和研究趨勢[12]。

根據(jù)水下機器人研究突現(xiàn)詞探測圖（圖6）可以將突顯詞分為三個階段，即2000—2004年、2005—2018年、2019年至今，其中從2019年至今該研究領(lǐng)域逐漸成為熱點趨勢。

2000—2004年，相關(guān)研究側(cè)重于對水下機器人應用場景以及其作業(yè)能力的研究，進一步延伸至對干擾觀測、控制技術(shù)、嵌入式圖像處理、水動力系數(shù)的研究。這一階段研究側(cè)重基礎(chǔ)，逐漸構(gòu)建起水下機器人的研究框架，為后續(xù)的創(chuàng)新深化研究奠定了大量的技術(shù)基礎(chǔ)。2005—2018年，尤其是2007年，出現(xiàn)了許多相關(guān)領(lǐng)域的突現(xiàn)詞，持續(xù)時間都在4～5年。這幾年大量研究者關(guān)注于傳感器，以及診斷范圍包括傳感器在內(nèi)的機器人自身故障檢測，在水下機器人進行日常相關(guān)運維工作時，會進行適時保養(yǎng)和排除故障，確保水下機器人正常工作。智能水下機器人的工作環(huán)境普遍惡劣，保證技術(shù)可靠顯得尤為關(guān)鍵，為此研究者提高了對自主故障診斷和容錯控制的重視。2018年至今，突現(xiàn)詞開始減少，研究進一步細化和攻克技術(shù)難點。

由于突現(xiàn)詞具有時間延續(xù)性的特點，滑膜控制、計算流體力學、路徑規(guī)劃很可能是未來的研究趨勢。近幾年，控制系統(tǒng)進一步向滑膜控制方向細化，滑模結(jié)構(gòu)方法因其所具有的優(yōu)良特性而受到越來越多的重視。通過自行設計所需的滑模面和等效控制律，能快速響應輸入的變換，因此將此控制系統(tǒng)運用到水下機器人上，可以克服系統(tǒng)的不確定性，進一步增強水下機器人在海洋環(huán)境中的適應能力，提高完成任務的效率與可靠性。流體力學是水下機器人領(lǐng)域的基礎(chǔ)學科，因此從初期到現(xiàn)在一直進行著相關(guān)研究。從2018年至今，流體力學無論是從自身技術(shù)研究還是工程應用方面均進入快速發(fā)展時期。水下機器人路徑?jīng)Q策方法是水下網(wǎng)絡的重要組成部分[13]，合理的路徑規(guī)劃是水下機器人執(zhí)行海洋觀測與探測任務的重要保障[14]，其可能是未來水下機器人研究的重要趨勢之一。

3 結(jié) 語

本文利用CiteSpace對中國知網(wǎng)CNKI 數(shù)據(jù)庫中關(guān)于水下機器人研究的1 154篇文獻進行計量分析，發(fā)現(xiàn)：目前關(guān)于水下機器人研究的發(fā)展趨勢處于上升階段，研究學者合作關(guān)系較為密切，發(fā)文量較多且質(zhì)量大都較高，但最受該領(lǐng)域?qū)W者喜愛的期刊的質(zhì)量仍需進一步提高?！八聶C器人”“神經(jīng)網(wǎng)絡”“運動控制”“控制系統(tǒng)”“S面控制”這五個關(guān)鍵詞為水下機器人領(lǐng)域的熱點。水下機器人內(nèi)部軟件的研究和水下機器人的仿真技術(shù)研究為水下機器人領(lǐng)域的主要研究方向；同時根據(jù)突現(xiàn)詞探測分析，滑膜控制、計算流體力學、路徑規(guī)劃很可能是未來的研究趨勢。

注：本文通訊作者為成爾卓。

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