水下機器人－機械手系統(tǒng)控制方法綜述

陳 巍，魏延輝，曾建輝，賈獻強，王澤鵬

(哈爾濱工程大學(xué)自動化學(xué)院，哈爾濱 150001)

隨著人類對海洋越來越重視，對海洋的探索和開發(fā)也不斷加強，而水下機器人是人類進行探索和開發(fā)的必備工具，對該方向的研究也成為當(dāng)前的科學(xué)研究熱點之一。水下機器人主要包含遙控型水下機器人(ROV)和自主型水下機器人(AUV)，其中，自主水下機器人［1－2］被廣泛應(yīng)用于海底管道探測、深海科學(xué)探索、海底資源勘測、水下物體搜索等領(lǐng)域。

水下機器人除了進行觀察外，很重要的是進行水下作業(yè)和取樣工作，這就需要應(yīng)用水下機械臂。自主水下機器人為了節(jié)約能量，都是采用欠驅(qū)動方式工作。而水下機械臂進行水下作業(yè)時就會對自主水下機器人產(chǎn)生干擾，而欠驅(qū)動的自主水下機器人無法保證自主穩(wěn)定，這樣水下機器人和水下機械臂的協(xié)調(diào)運動就成為關(guān)鍵問題。

本文在介紹水下機器人－機械手系統(tǒng)(UVMS)國內(nèi)外的研究進展的基礎(chǔ)上，對UVMS的建模方法、運動學(xué)規(guī)劃算法以及其控制方法和具體的研究內(nèi)容進行了歸納和總結(jié)，以便為相關(guān)研究人員提供參考。

1 UVMS研究進展

1.1 國外UVMS研究進展

國外進行UVMS的研究起步較早，多個國家和地區(qū)都開展了這方面的研究，主要包括美國、歐洲、日本以及韓國等，并促成了一批專門從事UVMS研究的大學(xué)和科研機構(gòu)。

美國斯坦福大學(xué)［3］Aerospace Robotics實驗室在1996年研制了OTTER，實現(xiàn)了自主機器人通過機械手系統(tǒng)從海底取回特定的物體(圖1)。該UVMS可以搭載具有1個或2個關(guān)節(jié)的機械手，在美國蒙特里海洋生物研究所(MBARI)的測試水槽里進行了試驗，為其后UVMS的設(shè)計、模型的建立以及控制方法驗證提供了重要參考。歐盟［4］資助的深海采樣先進機械手(AMADEUS)項目，由英國、意大利、西班牙以及希臘等國家的數(shù)所大學(xué)參加，重點研究執(zhí)行任務(wù)時機械手的協(xié)調(diào)控制。美國夏威夷大學(xué)［5］的研究人員進行了SAUVIM項目課題的研究，如圖2所示。SAUVIM通過分布式控制，以及機械手與本體的協(xié)調(diào)控制實現(xiàn)海底避障、路徑規(guī)劃以及識別和抓取目標(biāo)物，并取得了一系列研究成果。

圖1 美國OTTER

圖2 美國SAUVIM

日本Kyushu Institute of Technology的Ishitsuka等［6］針對如圖3所示的水下機器人－機械手系統(tǒng)Twin-Burger研究了分解加速方式控制系統(tǒng)動態(tài)的操縱性以及機械手與AUV本體的相互作用。韓國Pohang University of Science and Technology的Han等［7］利用PETASUS水下半自主水下機器人和PUM機械手組建成一套如圖4所示的UVMS，這套系統(tǒng)具有小型化、方便拆卸、易于避障等特點。日本Sakagami等［8］研制了一種新型的UVMS模型，提出了一種基于重心改變浮心位置的水下機器人－機械手系統(tǒng)深度控制方法。伊朗Farivarnejad等［9］研究了水下機器人雙機械手系統(tǒng)在水下完成共同夾持物體的動作過程，這使得UVMS在執(zhí)行更加復(fù)雜的海底作業(yè)以及取樣工作時更加靈活。

圖3 日本Twin-Burger

圖4 韓國PETASUS和PUM

1.2 國內(nèi)UVMS研究進展

相比于國外，國內(nèi)對UVMS的研究深度和廣度還有一定差距，但也有多家單位做了很多該方面的研究，并取得了階段性的成果。

中國科學(xué)院沈陽自動化研究所研制了搭載有三功能電動機械手的魚雷型小型自治水下機器人。該機器人在系統(tǒng)的逆運動學(xué)求解中引入系統(tǒng)阻力優(yōu)化函數(shù)［10］，將輸入補償項和機械手擾動補償項作為載體控制的前饋項，設(shè)計了復(fù)合校正控制器［11］，并在系統(tǒng)運動學(xué)偽逆矩陣中引入懲罰調(diào)節(jié)因子［12］。該所還研制了一種配置有3自由度機械手的UVMS測試平臺［13］，如圖5所示。研究人員利用單目視覺對雙特征點模型進行距離估計，對UVMS進行懸停定位。還利用雙目立體攝像機信息［14］提出一種基于三維形態(tài)圖的UVMS復(fù)雜環(huán)境目標(biāo)識別方法。

圖5 中科院沈自所UVMS測試平臺

中國海洋大學(xué)常宗瑜等對水下機器人－機械手系統(tǒng)的建模以及控制方法進行了研究和探索，使用依據(jù)模糊邏輯策略的優(yōu)先級方法［15］規(guī)劃水下機器人本體以及搭載機械手的運動方式，采用基于力/位置混合的轉(zhuǎn)矩控制［16］滿足了機械手執(zhí)行末端準(zhǔn)確控制及定位的要求，并根據(jù)動平衡理論研究了機械手各個關(guān)節(jié)的展開運動對水下機器人本體干擾力和力矩最小化的運動規(guī)律［17］。

華中科技大學(xué)徐國華等［18］在機械手方面進行了一系列探索:對于負載時變的工作狀況下機械手精確控制問題，研究了基于其動力學(xué)模型的控制技術(shù)，并進行了自主執(zhí)行作業(yè)任務(wù)的實驗研究;建立系統(tǒng)的運動學(xué)以及動力學(xué)數(shù)學(xué)模型［19］，使用設(shè)計的滑?？刂品椒▉韺崿F(xiàn)自主作業(yè)時各個子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)控制;采用高性能PC104工控機和VxWorks系統(tǒng)作為機械手作業(yè)控制系統(tǒng)的開發(fā)平臺［20－21］，在此基礎(chǔ)上完成了控制系統(tǒng)的設(shè)計。

哈爾濱工程大學(xué)張銘鈞等［22］針對小型水下機器人設(shè)計了一臺3自由度的電動水下機械手，進行了水下機械手總體方案的規(guī)劃設(shè)計，并與AUV集成為UVMS，進行了實驗研究，提出了一種終端滑?？刂撇呗裕?3］，通過徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)模型中的不確定變量進行估計以實現(xiàn)自適應(yīng)控制。江南大學(xué)謝俊元［24］根據(jù)深海載人潛水器的水下機械手資料進行了UVMS的研究。

2 UVMS建模及運動規(guī)劃方法

2.1 UVMS建模方法

針對UVMS的協(xié)調(diào)控制，首先需要建立其系統(tǒng)模型，包括運動學(xué)以及動力學(xué)模型。目前常見的UVMS動力學(xué)和運動學(xué)建模方法主要有Newton-Euler法、Quasi-Lagrange法、Kane法、Davies法等。

1)Newton-Euler方法。這種方法可以建立UVMS遞推方程，建立的模型直觀，動力學(xué)方程的計算效率較高［15，17］。不足之處在于模型中方程數(shù)目較多，需要通過計算得出各部分之間的作用力，不適合用于整個系統(tǒng)的控制。McMillna等以及Antonelli等依據(jù)Newton-Euler法建立UVMS動力學(xué)模型［25］，并進行相應(yīng)的仿真實驗。

2)Quasi-Lagrange方法。這種方法中坐標(biāo)量在局部坐標(biāo)系中進行描述，基于能量的觀點［15，17］，通過較少的方程建立系統(tǒng)的動力學(xué)方程。不足之處是其中的求偏導(dǎo)運算等過程較為繁瑣。CUI等［26］通過Quasi-Lagrange建立整個系統(tǒng)的動力學(xué)方程。郭瑩［27］等使用 Quasi-Lagrange方程建立自主水下作業(yè)系統(tǒng)的動力學(xué)數(shù)學(xué)模型，并對系統(tǒng)進行分析和控制。

3)Kane方法。這種方法建模效率較高，所需方程較少，但是要求通過計算得出系統(tǒng)各個關(guān)節(jié)或者組成部分的慣性力［15，17］，不太容易滿足。Yang等［28］依據(jù)Kane方程對搭載了多個機械手的水下機器人－機械手系統(tǒng)建立了動力學(xué)模型。徐長密等［17］在使用指數(shù)積公式分析UVMS運動學(xué)基礎(chǔ)上，結(jié)合系統(tǒng)所受到的力并基于Kane方程建立了其動力學(xué)模型。

4)Davies方法。這種方法是基爾霍夫原理在機械及機構(gòu)學(xué)中的應(yīng)用，其優(yōu)點是可以方便地對封閉的運動學(xué)鏈進行控制，缺點在于大部分機械手是開環(huán)的運動學(xué)鏈結(jié)構(gòu)，需要額外添加虛擬的Assur鏈以構(gòu)成封閉的運動學(xué)鏈。Santos等［29］使用Davies方法描述了系統(tǒng)的運動學(xué)，在此基礎(chǔ)上解決UVMS求解的冗余問題。此外，Santos等［30］還使用 Davies方法建立運動學(xué)模型，并進行UVMS軌跡跟蹤的研究。Oliveira等［31］提出了以Davies方法為基礎(chǔ)的雙四元素位置反饋法，避免了UVMS奇異點的出現(xiàn)。

2.2 UVMS運動學(xué)規(guī)劃算法

對于大多數(shù)的UVMS而言，主要包含水下機器人本體以及機械手系統(tǒng)兩部分，UVMS完成作業(yè)任務(wù)也主要是通過進行運動學(xué)規(guī)劃來實現(xiàn)。目前針對其運動學(xué)規(guī)劃主要有梯度投影法、加權(quán)偽逆法、任務(wù)優(yōu)先級規(guī)劃法等多種算法［22］。

1)梯度投影法。該方法是將目標(biāo)函數(shù)的梯度加入到運動學(xué)逆解中，在完成系統(tǒng)任務(wù)的前提下進行目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化。該方法的不足之處在于目標(biāo)函數(shù)梯度的引入是否合理直接關(guān)系到完成任務(wù)的精度。

2)加權(quán)偽逆法。該方法是將加權(quán)陣引入到運動方程中，并以實現(xiàn)某種最小范數(shù)解為目的。其缺點是加權(quán)陣的選擇方式直接決定了系統(tǒng)的作業(yè)水平和完成質(zhì)量。

3)任務(wù)優(yōu)先級規(guī)劃法。該方法特點是在出現(xiàn)多個任務(wù)沖突時，可根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級別來決定任務(wù)執(zhí)行的先后順序。限制該方法應(yīng)用的主要因素是任務(wù)優(yōu)先級的級別在不同作業(yè)任務(wù)中是否可以實現(xiàn)靈活調(diào)整。

3 UVMS控制策略

3.1 UVMS 控制方法

UVMS系統(tǒng)具有以下特點［26］:限制了其控制的有效性，難以獲得水下機器人本體、機械手以及水下作業(yè)環(huán)境的準(zhǔn)確模型;系統(tǒng)是非線性、強耦合的MIMO系統(tǒng)，難以找到比較有效的控制方法等。對于UVMS而言，目前常見的控制方法有PID控制、模糊控制、自適應(yīng)控制、滑?？刂埔约棒敯艨刂频龋?2－23］。

1)PID控制。PID控制是一種經(jīng)典的控制策略，因其算法簡單和可靠性高等突出特點，被廣泛應(yīng)用于各類系統(tǒng)的控制設(shè)計。Xu等［32］提出了一種PD類型的UVMS模糊邏輯控制器。Jinhyun等［33］針對機器人不同頻段響應(yīng)特性的差異設(shè)計了低頻級和高頻級 PD控制器。彭生全等［23］使用基于機器人速度以及位置變量的雙閉環(huán)PID控制方法，實現(xiàn)了對動機械手與小型AUV本體集成的UVMS進行控制。Herman［34］提出了水下機器人的解耦PD定點控制方法，實現(xiàn)了增益矩陣與系統(tǒng)動力學(xué)方程的匹配。

2)模糊控制。模糊控制是對實際控制經(jīng)驗的總結(jié)，屬于經(jīng)驗方法控制，其控制精度受到經(jīng)驗總結(jié)是否完善的限制，雖然其抗干擾能力較強，但是精度相對較差［23］。在UVMS的協(xié)調(diào)控制研究中，模糊控制也有很多應(yīng)用。Antonelli等［35］對于UVMS冗余解問題提出一種解法，其中模糊方法被用來控制和分配本體與機械手的運動。Xu等［32］為UVMS提出了一種PD類型的模糊邏輯控制器，該控制器的增益基于模糊規(guī)則變化。他們［36］又依據(jù)神經(jīng)模糊控制方法設(shè)計了用于UVMS的智能控制器，其控制性能優(yōu)于傳統(tǒng)的控制器。Santos等［37］提出了一種可以處理離散和連續(xù)信息的混合模糊專家控制系統(tǒng)用于UVMS的運動控制，減少了能耗，提升了系統(tǒng)可操縱性。他們［30］還提出了以節(jié)省UVMS能量消耗、利用冗余自由度為目標(biāo)的基于模糊邏輯的軌跡規(guī)劃混合控制器，這對于UVMS的任務(wù)空間利用自由度的協(xié)調(diào)控制有十分重要的意義。

3)自適應(yīng)控制。自適應(yīng)控制是現(xiàn)代控制理論的重要分支，通常適用于參數(shù)不確定性嚴(yán)重或者參數(shù)變化緩慢的場合，但是穩(wěn)定性較弱［23］。Sun等［38］提出了一種無需知道UVMS慣性矩陣、科里奧利力、向心力和水動力阻尼的自適應(yīng)定點控制器。Antonelli等［39］將UVMS的控制分解為一種簡化的模塊化自適應(yīng)跟蹤控制方法，可以簡化運算以及避免奇異值點出現(xiàn)。為完成多個UVMS共同抓取同一物體的任務(wù)，Sun等［40］提出了簡單的定點控制方法。Zool等［41］提出一種基于邊界概念的控制方法，并在自適應(yīng)控制規(guī)律中引入結(jié)合最小二乘的Jacobian矩陣。Hyun等［42］提出了基于T–S模糊模型的自適應(yīng)觀測器，依據(jù)狀態(tài)反饋控制對機械手進行控制。

4)滑?？刂??；？刂剖且环N比較特殊的非線性控制策略［22］，其主要優(yōu)點在于控制器設(shè)計相對簡單，對模型參數(shù)攝動較小，魯棒性較好，缺點是容易出現(xiàn)抖振，影響控制性能。Xu等［43］提出了一種新的UVMS軌跡跟蹤的滑?？刂破鱏MFC，依據(jù)模糊邏輯控制方法實現(xiàn)增益的協(xié)調(diào)變化，并在五自由度UVMS仿真實驗中得出該控制策略優(yōu)于傳統(tǒng)滑模結(jié)構(gòu)控制器的控制性能。Zhang等［44］將水下機器人的軌跡跟蹤誤差用泰勒多項式近似表達，且依據(jù)滑?？刂圃?，采用周期性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線估計未知參數(shù)。Xu等［45］提出了一種基于UVMS準(zhǔn)拉格朗日運動學(xué)方程的滑?？刂品椒?，并且使用模糊邏輯來調(diào)整增益，避免了滑模結(jié)構(gòu)固有的抖振現(xiàn)象。

5)魯棒控制。魯棒控制可以在有一定變化范圍內(nèi)的不確定因素情況下實現(xiàn)對控制對象的固定控制，從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定和實現(xiàn)控制目標(biāo)［46］。Xu 等［47］提出了一種針對 UVMS 軌跡跟蹤的魯棒非線性控制器。該控制器基于UVMS動力學(xué)模型的分散形式，具有簡單、易于實現(xiàn)、精確、魯棒性強等特點。TAO［48］提出了一種參量時變的機器人機械手動力學(xué)模型，并基于參量時變的自適應(yīng)控制律設(shè)計了自適應(yīng)魯棒控制器結(jié)構(gòu)。Han等［7］提出了使用運動規(guī)劃和逆向最優(yōu)非線性H-infinite控制作為魯棒跟蹤控制器以使得恢復(fù)動作最優(yōu)化。Han等［49］又對于UVMS的跟蹤控制提出了帶有干擾觀測器的非線性H-infinite最優(yōu)控制，可以抵抗參數(shù)攝動、外部干擾等。

3.2 UVMS控制主要研究內(nèi)容

綜合UVMS的研究歷程可以看出，盡管其控制方法層出不窮，但歸根結(jié)底其控制策略主要解決以下幾個問題:

1)運動規(guī)劃問題。針對UVMS的特點，首先要考慮系統(tǒng)到達制定目標(biāo)區(qū)域的過程，對水下機器人本體進行軌跡跟蹤控制，即控制水下機器人的推進器和舵使水下機器人接近目標(biāo);其次考慮到達指定區(qū)域后相關(guān)作業(yè)任務(wù)主要是由機械手完成，采用合理的控制方法，在水下機器人運動過程中充分利用水下機械臂的冗余性，避免奇異值，同時通過對推進器等進行控制改變機器人本體姿態(tài)，從而實現(xiàn)機械手運動規(guī)劃的實現(xiàn);最后針對不同的作業(yè)任務(wù)，按照工作的優(yōu)先級進行任務(wù)分配，在軌跡規(guī)劃過程中兼顧避障問題。

2)穩(wěn)定性問題。在UVMS進行協(xié)調(diào)控制過程中，水下機器人的穩(wěn)定性是工作可靠的前提，直接影響作業(yè)任務(wù)的精度。利用合理的控制方法，解決如海中海流、抓取負載等不定干擾對機器人本體穩(wěn)定性的影響，實現(xiàn)自身快速、穩(wěn)定工作。此外，細化到對于不同工作要求，例如實現(xiàn)系統(tǒng)的定深控制、懸停控制等均可以作為某一穩(wěn)定性指標(biāo)進行研究，從而避免系統(tǒng)在水中出現(xiàn)大幅度翻轉(zhuǎn)甚至下沉等危險情況的發(fā)生。

3)多目標(biāo)優(yōu)化問題。UVMS的能量主要是自身攜帶的電池。考慮水下機器人的形體、負載、連續(xù)工作時間、推進器工作效率等問題，所攜帶的電池能量有限，因此能耗控制是水下機器人運動控制中的重要問題。此外，水下機械臂的作業(yè)規(guī)劃最短、空間避障、作業(yè)能力和作業(yè)精度也是優(yōu)化的目標(biāo)。

4)系統(tǒng)導(dǎo)航和目標(biāo)識別問題。水下機器人通過自主導(dǎo)航到達指定作業(yè)位置，須采用捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)、多普勒流速計、高度計、深度計等多種傳感器進行組合才能滿足系統(tǒng)導(dǎo)航精度要求，因此多信息融合方法是研究的重點。水下作業(yè)環(huán)境比較惡劣，光線弱，渾濁度高，目標(biāo)很難識別，可采用聲學(xué)傳感器和視覺傳感器組合的方式實現(xiàn)水下目標(biāo)識別。

4 研究展望

1)模型實用化。UVMS工作于不同的環(huán)境中，諸如接近水面以及深海環(huán)境等，其動力學(xué)以及運動學(xué)模型不盡相同，應(yīng)當(dāng)進一步細化研究，使其在不同情景中更具指導(dǎo)意義。

2)協(xié)同工作化。隨著作業(yè)任務(wù)難度的增加，將會出現(xiàn)一個自主水下機器人搭載多個機械手，以及多個UVMS編隊共同完成復(fù)雜任務(wù)的情況，這就會促使對協(xié)同工作的UVMS編隊協(xié)作控制的研究。

3)新概念化。會出現(xiàn)針對不同作業(yè)任務(wù)特點而設(shè)計的各種各樣新概念的UVMS，如子母形式的UVMS，以及ROV和搭載有機械手的AUV復(fù)合系統(tǒng)，這樣既可以實現(xiàn)作業(yè)深度的擴展，也彌補了AUV相對易丟失的不足。

4)智能化。對于UVMS的控制方法會逐漸從當(dāng)前比較保守的形式過渡到有較高智能的控制方法，通過新型傳感器系統(tǒng)的輔助，可以使其依據(jù)環(huán)境的變化智能地完成相應(yīng)改變，以適應(yīng)復(fù)雜的工作環(huán)境，從而完成作業(yè)任務(wù)。

5)控制容錯化。所有系統(tǒng)都無法避免出現(xiàn)各種錯誤以及故障。UVMS由于包含有機器人以及機械手兩部分系統(tǒng)，出現(xiàn)故障的概率更大。這就需要通過硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)的加強實現(xiàn)控制策略的容錯性。

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