国内外水下机器人研究前沿动态追踪:基于CiteSpace可视化分析.pdf
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1、2023.24 科学技术创新引言党的二十大明确提出,发展海洋经济、保护海洋生态环境、加快建设海洋强国。由于海洋环境的复杂性和未知性,且人类到达海底深度有限,水下机器人已成为开发海洋经济的重要工具,并广泛应用于海洋资源开发、深海科研探测、水下军事打击等领域。学术界对水下机器人展开深入的研究,已涌现出众多科研成果。大量学者从水下机器人的关键技术方面进行探索与研究,如刘雨青等1、Zhu 等2。也有学者采用不同研究方法对相关研究内容进行了综述,如孙玉山等3、康帅等4,大部分学者以主观综述、定性分析为主,而采用文献计量等研究方法的定量分析较少,赵羿羽等5借助 CiteSpace 等工具分析了国外水下机器
2、人研究热点。但现有文献对研究热点及研究趋势等内容分析力度不够,且主要针对国外水下机器人相关研究文献,缺乏国内外在该领域的研究比较分析。国内外水下机器人已经历了多年的发展,所涉及的研究内容呈现多样化,研究方向分散化特征明显,缺乏一条全局的、宏观的逻辑主线。同时,目前仍缺少对国内外水下机器人研究热点主题和趋势的宏观分析以及研究成果的系统性描述。因此,本文选取国内外水下机器人研究相关文献,借助 CiteSpace 工具和文献计量方法对相关研究成果进行全面梳理,分析该领域的研究主题及发展趋势,以期为水下机器人相关研究后续发展提供参考和借鉴。1水下机器人领域文献统计分析1.1数据来源与处理国内数据来源于
3、中国学术期刊出版总库(CNKI),利用 CNKI 高级检索工具,以“水下机器人”、“水下滑翔机”、“水下航行器”、“无人潜水器”为主题词,检索时间范围不限,检索时间为 2023 年 4 月 30 日,文献检索范围为中国科学引文数据库(CSCD)、中文社会科学引文索引(CSSCI)、北大中文核心期刊(PKU)、中国人文社会科学期刊(AMI)。去除会议、报纸、标准等非学术性期刊,最终得到目标文献 2 653 篇(以下简称中文文献)。国内外水下机器人研究前沿动态追踪:基于CiteSpace 可视化分析张波波,Dongphil Chun*,代学冬(韩国国立釜庆大学 技术经营专门大学院,韩国 釜山)摘要
4、:本文通过检索分析 WoS、CNKI 数据库,客观把握水下机器人研究现状及热点,揭示研究主题内容,探索研究趋势,以期为未来进一步研究提供参考和借鉴。借助 CiteSpace 工具和文献计量方法,检索水下机器人相关文献主题词,并绘制文献数量图表、关键词共现图表进行可视化文献计量分析。研究发现,水下机器人研究领域的发文量呈增长趋势,中国和美国是发文量最多的国家;研究热点涉及水下机器人的核心关键技术,包括跟踪控制、组合导航、目标识别等,而人工智能、能源消耗等研究主题是未来一段时间国内外水下机器人研究的热点及趋势。关键词:水下机器人;人工智能;能源消耗;CiteSpace中图分类号院TP249文献标识
5、码院A文章编号院2096-4390渊2023冤24-0013-05作者简介:张波波(1986-),男,韩国国立釜庆大学技术经营专门大学院博士研究生,主要研究方向:技术管理、软件工程。通讯作者:Dongphil Chun(1985-),男,韩国籍,博士,韩国国立釜庆大学技术经营专门大学院副教授,主要研究方向:技术创新、可持续发展管理。13-科学技术创新 2023.24国外数据来源于 Web of Science 核心集合数据库(WoS),以“underwater vehicle”、“underwater robot”、“underwater glider”为主题词,检索时间范围不限,检索时间为
6、2023 年 4 月 30 日,文献检索范围涉及社会科学引文索引(SSCI)、以科学引文检索扩展版(SCI-EXPANDED),文献类型为论文,共检索到 9 924篇文献(以下简称英文文献)。1.2文献数量趋势分析文献发表数量可以反映某一学科或领域的研究现状及发展趋势。根据文献发表数量绘制水下机器人相关研究文献的分布图(如图 1 所示),因 2023 年的文献数据不满一年,故未在该图中显示。其中,国外水下机器人相关研究呈现明显的阶段特征,大致可以分为三个阶段。第一阶段为早期研究(1960-1990),文献数量较少,平均每年 2 篇,主要是围绕基础理论、技术展开研究。第二阶段为缓慢发展阶段(19
7、91-2010),文献数量大量增加,平均每年 80 篇,逐渐引起学术界、产业界的高度关注。第三阶段为快速上升阶段(2011-2022),文献数量呈爆发式的增长趋势,且水下机器人已经在多个领域广泛使用。根据英文文献统计各个国家的发文数量(如图 2 所示),中国、美国的文献数量最多,分别为 3 583 篇、2 016 篇,远远超过其他国家的发文数量,意大利、日本、英国、韩国、加拿大等沿海国家在水下机器人领域拥有大量科研成果。其中,国内的水下机器人研究起源于 20 世纪 70 年代末,起步晚于国外且发文数量相对滞后。2005 年之前,中文文献的发文数量一直处于较低水平,2005 年后发文数量快速增长
8、并保持相对稳定,共计约 2 451 篇,占中文文献样本数量的 92.4%。2关键技术视角下的水下机器人研究关键词反映了文献的研究主题,通过对关键词的统计分析,有助于深入了解水下机器人研究领域的重点与偏好。本文通过CiteSpace 工具对英文、中文文献分别进行关键词共现分析,并统计解析结果(如表 1 所示),其中关键词出现的频次越大,说明对应主题的研究热度越高。从 表1 可 以 发 现,“autonomousunderwatervehicle”、“underwater vehicle”、“design”是英文文献出现 频 次 最 多 的 关 键 词,“system”、“model”、“navi
9、gation”、“trajectory tracking”、“performance”等关键词的出现频次位居前列;“路径规划”、“仿真”、“运动控制”是中文文献出现频次最多的关键词,“滑模控制”、“神经网络”、“组合导航”、“控制系统”等关键词的出现频次也位居前列。结合参考文献的研究内容和关键词的统计分析,对水下机器人研究的主题进行归纳总结。从水下机器人关键技术的视角来看,主要涉及导航技术、路径规划、跟踪控制、目标识别、仿真技术、故障诊断等。以下将围绕水下机器人的部分关键技术展开讨论:图 1水下机器人研究文献的年度分布图 2水下机器人研究英文文献的国家网络14-2023.24 科学技术创新英文
10、文献 中文文献 序号 关键词 出现频次 关键词 出现频次 1 autonomous underwater vehicle 1 960 路径规划 81 2 underwater vehicle 901 仿真 57 3 design 881 运动控制 47 4 system 785 滑模控制 45 5 model 375 神经网络 43 6 navigation 321 组合导航 37 7 trajectory tracking 303 控制系统 30 8 performance 273 故障诊断 28 9 sliding mode control 260 反步法 27 10 tracking c
11、ontrol 257 路径跟踪 27 11 algorithm 257 机器人 25 12 tracking 239 轨迹跟踪 24 13 fish 225 传感器 21 14 dynamics 224 优化设计 20 15 vehicle 209 数值模拟 20 16 optimization 207 协同定位 19 17 localization 204 人工势场 18 18 vehicles 193 导航 18 19 adaptive control 191 模糊控制 18 20 path planning 184 s面控制 17 2.1跟踪控制轨迹跟踪控制主要包括用户界面、轨迹跟踪控制
12、和轨迹规划三部分,而轨迹跟踪控制的精确度和稳定性影响水下机器人的最终任务完成,目前主要的轨迹跟踪控制方法包括 PID 控制、模糊控制、自适应控制、神经网络控制、滑模变结构控制等,详细描述如表 2所示。针对上述提到的几种跟踪控制方法,每一种控制策略都存在一定的局限性,因此在实际应用过程中,采用多种控制方法相结合的模式,形成新的控制策略,从而实现更加理想的控制效果。基于此,国内外学者在跟踪控制领域提出了先进的技术解决方案,但现阶段轨迹跟踪控制在关键技术领域仍有待进一步解决或优化。例如,水下环境的不确定性,导致水下机器人运动可靠性和稳定性较复杂;受到非线性机器人动力学和海流时变干扰的影响,实现快速准
13、确的轨迹跟踪存在挑战性。2.2组合导航导航系统作为水下机器人的引导,在水下机器人的发展过程中发挥着重要的作用。目前水下导航的主要方法包括惯性导航、航位推算、声学导航、地球物理导航,详细描述如表 3 所示。随着水下机器人导航性能需求的不断提升,上述单一的导航方式在精度、稳定性等方面不能满足当前的导航需求,多种组合导航方式应运而生,并已成为水下机器人导航技术的主要发展方向。国内外学者在水下机器人组合导航领域形成了诸多的研究成果,反映了当前研究的发展趋势。首先,水下导航将采用惯性导航、声学导航、地球物理导航等多种组合模式,以获取高性能、高精度的水下导航信息;其次,针对水下复杂的环境特征,不断优化、设
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