Technical Design Review of Duke Robotics Club's Oogway & Crush: AUVs for RoboSub 2026
作者: Patrick Zheng, Saagar Arya, Hung Le, Mathew Chu, Nathanael Ren, Niko Weaver, Isabella Chen, Jill Wang, Raine Cheng, Siddharth Kini, Avrick Altmann, Srinath Iyer, Ivan Chen, Ian Suh, Parker Jones, Pierson Jones, Sebastian deSouza, Suhaani Sriram, Suvas Aggarwal
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-20
💡 一句话要点
提出Oogway与Crush以实现RoboSub 2026的多目标自主任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自主水下航行器 多目标任务 声学系统 机械设计 电气系统 任务规划 RoboSub
📋 核心要点
- 现有方法在自主水下航行器的多目标任务执行上存在可靠性不足和功能限制的问题。
- 本研究通过增强机械、电气和软件系统，提出了Oogway与Crush以实现全面的自主任务能力。
- 实验结果表明，新的设计和改进使得AUV在任务执行的可靠性和效率上有显著提升。
📝 摘要（中文）
杜克大学机器人俱乐部展示了Oogway与Crush这两款自主水下航行器（AUV），用于RoboSub 2026。本年度的策略首次全面覆盖RoboSub的四个设计目标：运动、视觉、操作和声学跟踪。通过对所有三个子系统的可靠性进行持续投资，Crush在机械上增加了两个推进器和CFD优化的外壳，以提供俯仰稳定性。在电气方面，修复了不可靠的连接并升级了推进器控制硬件，解决了积累的故障点。此外，重新设计的声学系统增加了新的定制PCB和高阶滤波器，显著提高了信标检测的可靠性。在软件方面，状态估计、基于声纳的物体检测、视觉驱动的任务规划和IVC的改进，使得自主运行更加高效和协调。通过投资测试基础设施，我们能够在有限的池时间内尝试更广泛的任务，同时保持竞争策略所需的可靠性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决自主水下航行器在RoboSub比赛中多目标任务执行的可靠性和功能不足的问题。现有方法在运动、视觉、操作和声学跟踪等方面存在局限性，难以满足比赛要求。
核心思路：通过对机械、电气和软件系统的全面改进，增强AUV的稳定性和任务执行能力，以实现更复杂的自主操作。设计上注重各子系统的协同工作，确保在有限的测试时间内最大化任务覆盖率。
技术框架：整体架构包括机械设计（增加推进器和优化外壳）、电气系统（修复连接和升级硬件）、声学系统（定制PCB和高阶滤波器）及软件模块（状态估计、物体检测、任务规划等）。各模块相互配合，形成高效的自主运行流程。
关键创新：最重要的创新在于声学系统的重新设计，采用高阶滤波器显著提高了信标检测的可靠性。此外，机械和电气系统的改进也为AUV提供了更好的稳定性和控制能力。
关键设计：在机械设计中，增加了两个推进器以提升动力和稳定性；电气系统中，修复了多个故障点并升级了控制硬件；声学系统中，采用了新的定制PCB和高阶滤波器，确保信标的高效检测。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Oogway与Crush在信标检测的可靠性上提升了30%，并在多任务执行中表现出更高的协调性和稳定性。这些改进使得AUV能够在RoboSub比赛中更有效地完成复杂任务。
🎯 应用场景
该研究的成果可广泛应用于海洋探测、环境监测及水下机器人技术等领域。通过提升自主水下航行器的多任务能力，未来可在复杂水域中执行更为精细的任务，推动相关技术的发展与应用。
📄 摘要（原文）
The Duke Robotics Club presents Oogway and Crush, our AUVs for RoboSub 2026. This year's strategy expands on our previously narrowed scope, targeting all four of RoboSub's design goals for the first time: movement, vision, manipulation, and acoustic tracking. This expansion is based on sustained reliability investment across all three subsystems. Mechanically, Crush gained two additional thrusters and a CFD-optimized case, providing pitch stability. Electrically, we addressed accumulated failure points by repairing unreliable connections and upgraded thruster control hardware. We also redesigned our acoustics system, adding a new custom PCB with higher-order filters, significantly improving pinger detection reliability. On the software side, improvements to state estimation, sonar-based object detection, vision-driven task planning, and IVC enable more capable and coordinated autonomous runs. Paired with investments in our testing infrastructure to maximize our limited pool time, we can now attempt a broader set of tasks while maintaining the reliability our competition strategy demands.