欠驅動式水下監(jiān)測機器人航路點軌跡跟蹤控制技術研究

袁 ?。?.國家海洋監(jiān)測設備工程技術研究中心；2.山東省海洋環(huán)境監(jiān)測技術重點實驗室；3.山東省科學院海洋儀器儀表研究所，青島 266001）

欠驅動式水下監(jiān)測機器人航路點軌跡跟蹤控制技術研究

袁 健1，2，3
（1.國家海洋監(jiān)測設備工程技術研究中心；2.山東省海洋環(huán)境監(jiān)測技術重點實驗室；3.山東省科學院海洋儀器儀表研究所，青島 266001）

欠驅動式水下剖面監(jiān)測機器人要實現(xiàn)對預定剖面軌跡航路點的跟蹤觀測，其航路點的軌跡跟蹤控制技術是實現(xiàn)高精度剖面觀測的關鍵。研究思路為：首先采用物理建模和實驗驗證方式對水下機器人進行動力學建模；其次通過設計分布式控制器A和控制器B以及兩者之間的通信協(xié)議，實現(xiàn)對通信時延的實時計算；然后通過擾動前饋和逐次逼近轉換方法，設計能有效抑制臍帶纜等外擾動并解決通信網絡時延的網絡化前饋-反饋最優(yōu)軌跡跟蹤控制方法。其中為實現(xiàn)平滑控制通過設置跟蹤誤差閾值和控制切換面，設計一種能實現(xiàn)無抖振航路點軌跡跟蹤的分段復合有限時間跟蹤控制方法。研究步驟為機器人動力學建模、前饋-反饋最優(yōu)跟蹤控制和分段復合有限時間跟蹤控制算法設計以及控制方法的仿真和實驗驗證，分步進行并驗證設計方法的有效性，為欠驅動式水下剖面監(jiān)測機器人的軌跡跟蹤控制技術提供理論依據(jù)。

欠驅動式；水下剖面監(jiān)測機器人；軌跡跟蹤；有限時間跟蹤控制

1　引言

海洋環(huán)境監(jiān)測在開發(fā)海洋資源、預警海洋災害、保護海洋環(huán)境等方面都有著重大意義［1，2］。海洋監(jiān)測技術發(fā)展已進入立體綜合監(jiān)測階段。航空、航天遙感技術在一定程度上解決了從空中到海洋表層的實時和準實時的同步、大面積觀測問題，海面觀測臺站、海上錨泊資料浮標、水下潛標、坐底式的海床基觀測系統(tǒng)等，可解決某一特定海區(qū)的定點觀測，調查船和漂流浮標雖然可做斷面、剖面觀測，但又無法對特定區(qū)域，例如危險區(qū)域、敏感區(qū)域進行接近觀測［3-5］。而海洋水下剖面觀測平臺，則成為填補觀測空白的手段之一。AUV已廣泛應用于海洋科學考察和海洋開發(fā)領域，在觀測海洋內部過程中的作用日益顯著。在自主水下航行器（AUV）的開發(fā)和利用方面已有眾多的科研機構參與，如美國伍茲霍爾研究所、大西洋大學、法國海洋開發(fā)研究院、俄羅斯希爾紹夫海洋資源研究院等國際知名科學院所都開展了AUV的研究和開發(fā)工作。伍茲霍爾海洋研究所（WHOI）在研究水下觀測平臺方面一直得到美國海軍方面的經費支持，技術水平一直處于領先水平。其中，“遠程環(huán)境監(jiān)測裝置”（Remote Environmental Monitoring Units， REMUS）是最有代表性的水下觀測平臺，是一種低成本的海洋環(huán)境監(jiān)測和調查的多任務作業(yè)平臺。其研究得到美國海洋大氣局和海軍研究局的經費支持，目的是為了支持長期水下生態(tài)學環(huán)境觀測（LEO-15）和自動海洋采樣網絡（AOSN）［6，7］。俄羅斯科學院遠東分院目前正在研究利用太陽能作動力的自主式水下移動平臺。該平臺的突出特點是它在上浮時，太陽能電池板浮出水面，將太陽能轉化成電能為蓄電池充電，并完成觀測數(shù)據(jù)的發(fā)送、指令接收及定位［2］。中科院沈陽自動化所開發(fā)了可用于大范圍水下環(huán)境監(jiān)測的水下滑翔機器人，并成功進行了湖上試驗。上海交通大學海洋工程國家重點實驗室開展了深海水下機器人的產業(yè)化研制［8］；哈爾濱工程大學智能水下機器人重點實驗室借助其在水下機器人領域的綜合優(yōu)勢，開展了AUV水下組合導航、動力定位以及智能控制方法的研發(fā)［9］；西北工大近年在AUV的協(xié)同導航與協(xié)同控制研究方面取得了大量的科研成果［10，11］；浙江大學海洋工程系開展了深海水下移動傳感網和水下運載器的研發(fā)，并成功的進行了海試；中國海洋大學信息學院開展了水下傳感器網絡組網實驗與自主水下航行器的SLAM導航與協(xié)調控制方法的研究［12-14］；中國科學院海洋研究所研制了用于近海海洋環(huán)境檢測的輕型遙控機器人，可以檢測腐蝕電位、溫度、深度等16個參數(shù)［9］，北京大學工學院、北京理工大學自動化學院和北航自動化學院在水下多智能體系統(tǒng)的協(xié)調控制方法方面進行了深入的研究，等。我國對海洋特定區(qū)域的海洋環(huán)境斷面、剖面觀測仍然存在一定的技術局限，一是水下監(jiān)測設備的采樣能力不足，監(jiān)測頻率低，機動監(jiān)測能力不足。二是是僅限于海水表面的監(jiān)測，對一定深度的海水缺乏動態(tài)監(jiān)測手段；或者僅限于某些固定海域的垂直剖面監(jiān)測，缺乏精細化監(jiān)測/觀測能力。海洋水下剖面觀測機器人平臺，成為填補觀測空白的手段之一。水下剖面監(jiān)測機器人要實現(xiàn)對預定剖面軌跡航路點的跟蹤觀測，其軌跡跟蹤控制技術是實現(xiàn)高精度剖面觀測的關鍵技術，但由于海流擾動等因素的影響，很難精確控制機器人的位置和姿態(tài)［15，16］；另一方面，水下機器人自身蓄電池能量有限，綜合考慮外界洋流影響、航路點跟蹤精度和驅動能量消耗的前饋-反饋最優(yōu)跟蹤控制技術是需要解決的關鍵科學問題之一。

圖1為項目組設計的水下剖面監(jiān)測機器人控制器［17-19］，包括置于船載控制箱內的控制器1和置于水下機器人儀器艙內的控制器2， 二者通過臍帶電纜進行通信，控制器1實時采集船載控制器控制面板的遙控控制指令，并將控制指令按照自定義的通信協(xié)議進行編碼和組裝成幀，經由通信模塊發(fā)送到水下控制器2；水下控制器2實時接收船載控制器1發(fā)送的協(xié)議幀，并進行協(xié)議解碼，按照協(xié)議格式解析出控制指令，進而控制繼電器驅動板上的對應的繼電器的開關動作，從而實現(xiàn)對水下機器人運動位置和姿態(tài)的控制［20］。該控制器可以實現(xiàn)手動操控機器人和機器人的快速自動軌跡跟蹤控制的自動切換。水下機器人控制器一般采用集中控制方式，僅在水下機器人儀器艙內設有一個控制器，通過多芯臍帶電纜將岸上的控制命令發(fā)送到水下控制器進行采集，搖桿狀態(tài)與電纜的芯數(shù)相對應，這樣會增加臍帶電纜的重量，對水下機器人的姿態(tài)控制帶來了外界不利影響。供電方式多采用船載220VAC電源直接供電方式，通過臍帶電纜為水下機器人供電，水下機器人儀器艙內設有電壓轉換模塊；但由于交流電會對通信質量帶來影響，使通信誤碼率較高，水下推進器出現(xiàn)誤動作的幾率較高。另外，若船載直接轉換為水下控制器電路板所需的工作電壓，則電壓在傳輸過程中由于電容效應會出現(xiàn)壓降，達不到控制板電路板的正常工作電壓?？刂破髦g較多采用485通信方式，其傳輸距離多能達到1000米左右，由于受到水下擾動的影響，其傳輸距離進一步縮短；485通信方式難以滿足剖面監(jiān)測具有的大范圍、高深度監(jiān)測的特點。一般情形下光纜通信方式傳輸距離能達到幾公里，而且光纜通信質量好，誤碼率極低，質量輕，對水下剖面監(jiān)測機器人帶來的擾動小，有利于機器人的精確控制，但較長的通信距離會引入較大的控制時滯［21，22］，導致控制性能下降甚至發(fā)散，不能準確跟蹤預定的航路點［9］。如何克服時滯對控制性能的不利影響，設計高速通信網絡情形下的帶有時滯的、能有效抑制洋流影響的網絡化最優(yōu)跟蹤控制方法是需要解決的關鍵科學問題之一。為了減小機器人到達預定航路點的時間，研究有限時間的軌跡點跟蹤控制方法［23，24］，設計一種快速無抖振的水下剖面監(jiān)測機器人控制器是需要解決的關鍵問題之一。

圖1　水下剖面監(jiān)測機器人控制結構圖

2　欠驅動式機器人動力學建模

3　航路點軌跡跟蹤控制算法設計

研究在水下機器人系統(tǒng)動力學模型（1）的基礎上，實現(xiàn)航路點軌跡跟蹤控制算法的設計和驗證。主要包括：

3.1分段復合有限時間跟蹤控制算法設計

水下擾動源多、機器人動力學系統(tǒng)非線性強，同時由于工作環(huán)境的復雜性和未知性，使得傳統(tǒng)的控制方式不能很好地解決外界擾動情形下的運動控制，并且傳統(tǒng)的變結構控制方法會導致控制器產生較大的抖振。水下機器人的有限時間軌跡控制器就是設計控制方法使水下機器人在有限的時間內跟蹤上預定的參考軌跡點和參考控制輸入。下圖為分段復合有限時間跟蹤控制方法與其他跟蹤控制方法的對比示意圖。首先在水下機器人坐標系下定義位姿誤差方程，為減小機器人到達預定航路軌跡點的時間，設計一種分段復合有限時間的軌跡點跟蹤控制方法，能實現(xiàn)機器人軌跡的快速無抖振控制。為減小在預定軌跡點的位置抖動，在預定軌跡點處的兩側設置一個切換控制邊界層并設定切換控制邊界層的寬度，用來減緩有限時間控制器的過沖影響。切換控制邊界層的寬度需要根據(jù)跟蹤性能的過沖狀態(tài)進行設置，寬度較大時，系統(tǒng)運行到邊界層的時間雖較短，但在邊界層內過渡時間較長，不利于有限時間內的跟蹤；寬度較小時，系統(tǒng)運行到邊界層的時間雖較長，極易產生運動過沖，導致系統(tǒng)震蕩。在切換控制邊界層內外采用不同的跟蹤控制方法：切換控制邊界層外，采用有限時間跟蹤控制方法可以實現(xiàn)軌跡的快速跟蹤，在切換控制邊界層內采用平滑控制方法，防止運動狀態(tài)的抖動，使機器人平滑運動到預定航路軌跡點。本文提出的復合有限時間跟蹤控制方法綜合了平滑控制方法和有限時間控制方法的優(yōu)點，能夠實現(xiàn)有限時間內的無抖振跟蹤控制。

圖2　分段復合有限時間跟蹤控制方法與其他跟蹤控制方法的比較

3.2前饋-反饋最優(yōu)跟蹤控制方法設計

水下剖面監(jiān)測機器人軌跡跟蹤控制系統(tǒng)為持續(xù)海流干擾作用下的控制系統(tǒng)，控制性能即要求有一定的控制精度，又要求盡可能節(jié)能，利用二次型性能指標的最優(yōu)控制方法來研究其協(xié)同控制問題是合理而有效的。對外擾動進行建模進行系統(tǒng)前饋補償，能有效抑制外擾動的影響。由于通信網絡帶來的時滯會導致跟蹤控制性能下降甚至發(fā)散，擬通過一種逐次逼近轉換方法對具有時滯的網絡化水下機器人控制系統(tǒng)模型（1）進行軌跡跟蹤控制方法設計。對于水下機器人的線性系統(tǒng)方程（1），考慮軌跡跟蹤誤差和節(jié)能控制，選取有限時域的二次型性能指標：

統(tǒng)計學是收集、整理、分析、解釋數(shù)據(jù)并從數(shù)據(jù)中得出結論的科學。對統(tǒng)計學的學習離不開對大量數(shù)據(jù)的處理與分析，而借助統(tǒng)計軟件是當今統(tǒng)計學教學的主流方向。SPSS是一款優(yōu)秀的統(tǒng)計軟件，具有操作簡單、易于上手，統(tǒng)計分析結果專業(yè)、科學、準確、美觀等諸多優(yōu)點。在教學中利用SPSS統(tǒng)計軟件不僅能方便快捷地得出準確的分析數(shù)字與精美的整理結果，而且由于SPSS軟件是以變量及其數(shù)據(jù)結構為基礎，菜單加窗口式操作的統(tǒng)計分析模式，在提升統(tǒng)計學教學效果方面可發(fā)揮其獨到的優(yōu)越性。

4　軌跡跟蹤控制方法的軟硬件實現(xiàn)和實驗驗證

主要研究分布式控制器的軟硬件設計、控制算法的軟硬件實現(xiàn)以及岸邊實驗站進行海上試驗和改進。具體為：

4.1分布式控制器的軟硬件設計

4.1.1控制器（控制器1和控制器2）電路結構設計

水下剖面監(jiān)測機器人控制器包含置于船載控制箱內的控制器1和置于水下機器人儀器艙內的控制器2兩部分。控制器1和控制器2上還包括有串口通信單元、串口/光纖轉換器以及存儲器單元。該控制器可以實現(xiàn)手動操控機器人和機器人的快速自動軌跡跟蹤控制的自動切換。圖3為船載控制器（控制器1）結構圖，圖4為水下運動控制器（控制器2）結構圖。

控制器1實時采集船載控制器控制面板的遙控控制指令，并將控制指令按照自定義的通信協(xié)議進行編碼和組裝成幀，經由通信模塊發(fā)送到水下控制器2。水下控制器2實時接收船載控制器1發(fā)送的協(xié)議幀，并進行協(xié)議解碼，按照協(xié)議格式解析出控制指令，進而控制繼電器驅動板上的對應的繼電器的開關動作，繼而驅動推進電機進行工作，從而實現(xiàn)對水下機器人運動姿態(tài)的控制?？刂破?和控制器2包括有串口通信模塊、串口/光纖轉換器和電壓轉換和穩(wěn)壓模塊。用于水下機器人控制器和船載控制器間的相互通信。通過電壓轉換和穩(wěn)壓模塊將供電電壓轉換為機器人所需的工作電壓，并提供其與控制器1間的遠程數(shù)據(jù)通信，保證信號傳輸?shù)臒o失真。

圖3　船載控制器（控制器1）結構圖

圖4　水下運動控制器（控制器2）結構圖

4.1.2控制器A和控制器B之間的通信協(xié)議設計

針對控制器A和B間通信的具體要求，設計的通信協(xié)議幀的幀頭和幀尾均由1個字節(jié)組成，幀頭用于區(qū)分是控制數(shù)據(jù)幀和定位傳感器數(shù)據(jù)幀，序號字段用于區(qū)分不同數(shù)據(jù)幀，相同序號的控制幀和傳感數(shù)據(jù)幀表示同一個控制-傳感序列，控制命令字由1個字節(jié)組成，如圖5（a）所示?？刂破鰾 實時接收船載控制器A 發(fā)送的協(xié)議幀，并進行協(xié)議解碼，按照自定義的協(xié)議格式的相應字段提取發(fā)送時間戳信息控制命令字，計算得到。控制器B檢測控制命令字的最高位，如果為0，則為手動操控指令，進而控制繼電器驅動板上的對應的繼電器的開關動作，繼而驅動推進電機進行工作，從而實現(xiàn)對水下機器人的前進、后退、上升、下潛、左右旋轉等運動控制；如果為1，則為自動軌跡跟蹤控制，該協(xié)議的低7位表示此時設定的軌跡點。例如，控制器B 接收到控制命令字為0*****XX，首先檢測最高位，這里為0，表示手動操控，然后檢測最后兩位的狀態(tài)，如果后兩位全為1，則為前進指令；如果后兩位全為0，則為后退指令；如果為10 則為左旋指令，如果為01 則為右旋指令。接收到上升和下沉指令時，控制命令字為0***XX**，檢測最高位后，再檢測第3 和第4 位的狀態(tài)，如果全為1，則為上升指令；如果全為0，則為下降指令；為避免機器人的橫滾，當最高位為0 時，設定其他形式則為無效的控制字，予以丟棄?？刂破鰾 接收到控制命令字為1******* 時，表示自動軌跡跟蹤控制，低7位組成的二進制數(shù)表示需要設定的軌跡點，此時只控制垂向電機的正反轉?？刂破鰾 發(fā)出控制指令，控制繼電器驅動板上的對應垂向的繼電器的開關動作，繼而驅動推進垂向電機進行工作。自動軌跡跟蹤控制模式下，控制器B 實時檢測定位傳感器的值，通過控制器B 的具有比較功能的端口，與設定跟蹤控制軌跡點的預定值進行比較，利用在控制器B 中的自動軌跡跟蹤控制方法，實現(xiàn)對水下機器人軌跡跟蹤控制。循環(huán)冗余檢測（CRC）也由1個字節(jié)組成，控制器B通過CRC檢測算法計算并檢測協(xié)議最未位，并與接收到的CRC值進行對比，完成對數(shù)據(jù)幀的差錯檢測，出現(xiàn)錯誤則丟棄該數(shù)據(jù)包，不進行機器人操控。圖5（b）為控制器B發(fā)送給控制器A的定位傳感器數(shù)據(jù)通信協(xié)議格式?？刂破鰾將發(fā)送時刻和計算得到的加入到數(shù)據(jù)幀中并發(fā)送給控制器A，控制器A接收數(shù)據(jù)幀，按圖5（b）所示的幀格式進行解幀處理，提取發(fā)送時間戳信息、和傳感器信息，計算得到和表征機器人位置的傳感器數(shù)據(jù)，這樣就可以獲得時延和的值。

圖5?。╝） 控制器A發(fā)送給控制器B的控制通信協(xié)議格式

圖5?。╞） 控制器B發(fā)送給控制器A的定位傳感器數(shù)據(jù)通信協(xié)議格式

4.2軌跡跟蹤控制方法的軟硬件實現(xiàn)

4.2.1船載遙控網絡化控制器的軟硬件實現(xiàn)

在船載遙控跟蹤控制模式下，控制器A首先檢測其他各個單元的狀態(tài)，然后啟動通信模塊，與控制器B進行通信連接。船載控制器按一定時間間隔采集單片機端口的遙控柄開關狀態(tài)數(shù)據(jù)和手動/自動切換狀態(tài)，并按照自定義的協(xié)議幀格式，進行打包組裝成幀，然后通過串口通信模塊以及串口/光纖轉換器，發(fā)送到水下控制器（控制器B），軟件流程如圖7所示?？刂破鰾實時接收船載控制器A發(fā)送的協(xié)議幀，并進行協(xié)議解碼，按照通信協(xié)議格式的相應位解析出控制指令，檢測通信協(xié)議控制命令字段的最高位，如果為0，則為手動操控指令；根據(jù)遙控指令控制繼電器驅動板上的對應的繼電器的開關動作，繼而驅動推進電機進行工作，從而實現(xiàn)對水下機器人的前進、后退、上升、下潛、左右旋轉等運動控制。

圖7　控制器A軟件程序流程

4.2.2自動軌跡跟蹤控制方法的軟硬件實現(xiàn)

基于設計的軌跡跟蹤控制算法，計算出機器人的驅動力和力矩，并在AVRMega128單片機上實現(xiàn)控制算法，根據(jù)推進器的布局，將其分配到對應軸的推進電機上，從而驅動相應的電動機并帶動螺旋槳按照給定的驅動力和力矩轉動，實現(xiàn)軌跡的自動跟蹤控制。控制器B接收到控制命令字段為1*******時，表示自動軌跡跟蹤控制，低7位組成的二進制數(shù)表示需要設定的軌跡點。在自動軌跡跟蹤控制模式下，控制器B實時檢測定位傳感器的值并轉化為與設定值一致的統(tǒng)一的格式，通過控制器B的Mega128單片機的具有比較功能的端口，與跟蹤控制軌跡點的設定值進行計算比較；考慮到定位設備性能和水下機器人自身控制導致的水下定位誤差， 設置一個控制閾值， 該閾值之內認為機器人達到了設定的位置， 不需要對機器人進行控制。

5　采取的研究方案

項目的研究目標是在水下機器人系統(tǒng)動力學模型的基礎上，實現(xiàn)控制算法的設計和實驗驗證。具體的研究步驟為機器人動力學建模、前饋-反饋最優(yōu)跟蹤控制和分段復合有限時間跟蹤控制算法設計以及控制方法的仿真、控制方法的軟硬件實現(xiàn)和實驗驗證，分步進行以此驗證提出設計方法的有效性（圖8所示）。

5.1水下剖面監(jiān)測機器人動力學建模

水下剖面監(jiān)測機器人控制系統(tǒng)是一種實現(xiàn)機器人剖面監(jiān)測和閉環(huán)反饋的隨動控制器，其由水下控制器、定位傳感器（長基線和IMU組合導航提供水下位置，GPS提供水面下水點位置坐標，并將數(shù)據(jù)轉化到統(tǒng)一的坐標系下）和驅動電機（2組電機，水平和垂直方向各一組）組成。水下機器人擾動源多、動力學系統(tǒng)非線性強，同時由于工作環(huán)境的復雜性和未知性，使得傳統(tǒng)的控制方式不能很好地解決外界擾動情形下的運動控制，需要建立水下機器人的動力學模型，將外擾動建模為外系統(tǒng)并進行前饋控制，實現(xiàn)對外界擾動的有效抑制。項目組前期已對水下剖面機器人進行了動力學建模，同時還需綜合考慮水下有限的的驅動能量和跟蹤誤差，建立能充分考慮以上因素的系統(tǒng)動力學方程。

圖8　項目研究技術路線

5.2航路點軌跡跟蹤控制方法設計

由于網絡帶來的時滯會導致跟蹤控制軌跡震蕩甚至發(fā)散，擬通過逐次逼近轉換方法將具有時滯的網絡化水下機器人控制系統(tǒng)方程轉化為一系列無時滯的控制系統(tǒng)方程，并基于轉化后的系統(tǒng)方程，研究有限時間的軌跡點跟蹤控制方法，設計一種分段復合式快速無抖振的水下剖面監(jiān)測機器人控制方法。通過控制器A和控制器B通信協(xié)議的設計，獲得通信時延和，然后基于建立的機器人動力學模型和獲得的時延和，設計一種網絡化的水下機器人軌跡跟蹤控制方法，用于船載實時遙控水下機器人實現(xiàn)對給定航路點軌跡的跟蹤。通過Matlab進行時滯和控制算法仿真，研究不同通信時延對控制性能的影響。

5.3水下剖面監(jiān)測機器人控制器仿真和軟硬件設計驗證

采用Matlab軟件驗證通信時延對軌跡跟蹤誤差的影響，分析可容忍的最大通信時延，為控制算法的設計提供實驗支撐，并進行控制算法的比較研究和驗證，進一步改進最優(yōu)跟蹤控制方法，得出可以實現(xiàn)的最優(yōu)的控制算法?；谔岢龅能壽E跟蹤控制方法和系統(tǒng)動力學模型，進行水下機器人運動姿態(tài)的位置和姿態(tài)控制仿真驗證。

5.4控制方法的軟硬件實現(xiàn)和實驗驗證

在山東省科學院岸邊實驗站進行水下機器人剖面監(jiān)測軌跡跟蹤實驗，以此驗證所設計的剖面軌跡跟蹤控制方法的有效性，并根據(jù)實驗中出現(xiàn)的問題進行改進。將建立的水下機器人動力學模型在Mega128單片機控制器上進行實現(xiàn)，將其作為控制對象，設計控制器水上部分和水下部分的通信控制協(xié)議以及基于該通信協(xié)議的網絡化的機器人控制器。預定航路點位置坐標由預編程寫入到機器人的控制器中，機器人的實際水下位置由長基線應答器和陀螺儀、加速度計提供，作為控制系統(tǒng)的檢測反饋信號，水下控制器檢測該反饋信號，并與預訂航路點位置進行比較，基于提出的軌跡跟蹤方法進行控制器輸出解算，輸出對應的直流電機的控制量，通過驅動力輸出分配模塊，將相應控制量轉化為相應的12VDC到24VDC輸出電壓，控制直流電機旋轉，產生相應的推進力，控制機器人向指定位置運動。

6　結論

欠驅動式水下監(jiān)測機器人航路點軌跡跟蹤控制技術是當前水下機器人領域具有挑戰(zhàn)的研究課題。項目結合海洋環(huán)境剖面監(jiān)測的實際需求，研究水下剖面監(jiān)測機器人對設定航路點軌跡的跟蹤控制方法及其實驗，在被控對象和實驗方法上具有一定的特色。設計的控制方法考慮到軌跡跟蹤的實際需求和控制對象的控制特性，設計一種能有效抑制外擾動的能量最優(yōu)的跟蹤控制方法和一種快速實現(xiàn)軌跡跟蹤的分段復合有限時間跟蹤控制方法。通過設計控制器A和B以及通信協(xié)議，實現(xiàn)對通信時延的計算；通過前饋控制和逐次逼近轉換方法，提出能有效抑制外擾動并解決通信網絡時滯的網絡化前饋-反饋最優(yōu)跟蹤控制方法。通過設置跟蹤誤差閾值和控制切換面，提出能夠實現(xiàn)航路點軌跡跟蹤的無抖振分段復合有限時間跟蹤控制方法。項目組研制了一臺用于海洋剖面監(jiān)測水下機器人，并在岸邊實驗站進行了實驗。利用本單位的實驗水槽和岸邊實驗站可以進行一些水下機器人相關參數(shù)的進一步測定，獲取與機器人建模相關的水動力參數(shù)，完善機器人的動力學方程；利用長基線和IMU作為組合導航位置傳感器進行定位信息的實時獲取。下一步課題組將在多AUVs的協(xié)同控制技術方面開展研究，重點研究基于水下通信MODEM的多個AUV的協(xié)同組網控制方法，研究基于多智能一致性的（consensus）的AUV最優(yōu)編隊控制方法及其實驗驗證。研究無GPS、北斗等情形下的基于加速度計和陀螺儀的慣性導航技術和自主導航濾波算法研究。開展AUV的SLAM方法研究，選取合適的傳感器進行SLAM的算法設計及其實驗驗證。

［1］ Wood S， Nulph A， Howell B. Application of autonomous underwater vehicles［J］. Sea Technology， 2004， 45（12）： 10-14.

［2］ Ageev M D. Application of solar and wave energies for long-range autonomous underwater vehicles［J］. Advanced Robotics， 2002， 16（1）： 43-55.

［3］ Hemond H F， Mueller A V， Hemond M. Field Testing of Lake Water Chemistry with a Portable and an AUV-based Mass Spectrometer［J］. Journal of the American Society for Mass Spectrometry， 2008， 19（10）： 1403-1410.

［4］ Shome S N， et al. AUV for shallow water applications： Some design aspects［A］. Proceedings of the 18th International Offshore and Polar Engineering Conference［C］， 2008.429-435.

［5］ Spiewak J M， Jouvencel B， Fraisse P. A new design of AUV for shallow water applications： H160［A］. Proceedings of The Sixteenth International Offshore and Polar Engineering Conference［C］，2006.233-238.

［6］ Leonard N E， Fiorelli E. Virtual leader， artificial potentials and coordinated control of groups［J］. IEEE Conference on Decision and Control， Orlando， FL， USA， 2001，（3）： 2968-2973.

［7］ Leonard N E， Paley D A， Davis R E， et al. Coordinated control of an underwater glider fleet in an adaptive ocean sampling field experiment in Monterey Bay［J］. Journal of Field Robotics， 2010，27（6）： 718-740.

［8］ Feng Z P， et al. Formation Control of Underwater Mobile Sensing Network［J］.Journal of Shanghai Jiaotong university，2009，E-14（5）. ［9］ 李曄，龐永杰，唐旭東.一種智能水下機器人進行大范圍海洋環(huán)境監(jiān)測的方案與實驗［J］. 熱帶海洋學報， 2009， 28（4）： 12-16.

［10］ 閆偉， 嚴衛(wèi)生， 王銀濤， 姚堯.通信時延下欠驅動自主水下航行器編隊控制［J］. 火力與指揮控制， 2011， （6）：52-55 .

［11］ 崔榮鑫， 徐德民， 嚴衛(wèi)生. 僅利用位置信息的自主水下航行器主從式編隊控制方法［J］. 兵工學報， 2008， 29（8）： 980-984.

［12］ 袁健，唐功友. 基于一致性和虛擬結構的多自主水下航行器編隊控制［J］. 智能系統(tǒng)學報，2011， （3）：248-253.

［13］ Yuan Jian， Tang Gong-You. Finite-time Tracking Control Algorithms based on Variable Structure for Mobile Robots［A］. Chinese Control Conference［C］.Beijing， 2010.419-423.

［14］ Yuan Jian， Tang Gong-You. Formation Control for Mobile Multiple Robots with Hierarchical Virtual Structures［A］. IEEE International Conference on Control and Automation［C］.Xiamen，2010.393-398.

［15］ M.S. Naik， S.N. Singh. State-dependent Riccati Equation-based Robust Dive Plane Control of AUV with Control Constraints［J］. Ocean Engineering. 2007， 34（11-12）： 1711-1723.

［16］ Zhang Hong-bin， Yuan Jian. An Improved Controller based on Chattering-free Trajectory-tracking Control for Underwater Profile Monitoring Vehicle［J］.Applied Mechanics and Materials， 2014，（568-570） ： 944-947.

［17］ 袁健，周忠海 等. 一種網絡化海洋水質監(jiān)測系統(tǒng)［P］. 中國專利，201220737710.9，2013.07.10，.

［18］ 周忠海，袁健 等. 一種海洋水質監(jiān)測數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)［P］. 中國專利， 201320581982.9， 2014.03.18.

［19］ 周忠海，袁健 等. 一種遙控水質監(jiān)測水下機器人系統(tǒng)［P］. 中國專利， 201320568687.X，2014.03.04，.

［20］ Kim K， Choi H S. Analysis on the controlled nonlinear motion of a test bed AUV-SNUUV I［J］. Ocean Engineering， 2007， 34（8-9）：1138-1150.

［21］ Zhang Bao-lin， Tang Gong-you， Yue Dong. Optimal disturbance rejection control for singularly perturbed composite systems with time-delay［J］. Asian Journal of Control， 2009，11（3）：327-335.

［22］ 唐功友，蓋紹婷.時滯系統(tǒng)在高速網絡下的最優(yōu)擾動抑制［J］，控制理論與應用，2009，27（7）：965-970.

［23］ Zhou Zhong-Hai， Yuan Jian， Zhang Wen-Xia， Zhao Jin-Ping. Chattering-free Finite-time Tracking Control Algorithms with Variable Structure for Mobile Robots［A］.Chinese Control and Decision Conference［C］.Taiyuan， 2012.1337-1342.

［24］ Yuan Jian， Zhang Wen-Xia， Zhou Zhong-Hai. A Compound Finite-time Trajectory-tracking Control Algorithm for Mobile Robot with System and Measurement Noise， International Journal of Sensing［J］.Computing and Control， 2012， 2（1）： 38-49.

（責任編輯：張 萌）

Waypoint Trajectory-tracking Control Methods with High-resistance to Disturbance for Under-actuated Underwater Profile Monitoring Vehicle

YUAN Jian1，2，3
（1. National Engineering and Technological Research Center of Marine Monitoring Equipment；2. Qingdao， Shandong Provincial Key Laboratory of Ocean Environment Monitoring Technology；3. Institute of Oceanographic Instrumentation of Shandong Academy of Sciences ，Qingdao 266001）

Under-actuated underwater profile monitoring vehicle can achieve the observations on apredetermined profile waypoint trajectory， the trajectory-tracking controltechnology is the key technology to achieve high-precision profile observations. The controller A， controller B and their communication protocol will be designedto calculate the real-time time delay； using physical modeling and experimentalverification to establish the dynamics model of the underwater vehicle； byconstructing a feedforward control and using delay-free transformation， we designa networked feed-forward and feedback optimal trajectory-tracking control methodconsidering the external disturbances rejection and communication time delay. Tocarry out the smooth control， we construct a tracking error threshold and aswitching surface to design a free-chattering segmented compound control methodfor quick trajectory-tracking. The detailed steps are dynamics modeling，feed-forward and feedback optimal tracking control design，multistage finite-timetracking control design， simulations and experimental verification of the controlmethods. We verify the effectiveness of the proposed methods step by step. The control scheme provides a theory basis for trajectory-tracking control technologyof underwater profile monitoring vehicle.

Under-actuated；Underwater profile monitoring vehicle；Trajectory-tracking control；Finite-time tracking control

中圖文獻號：TP273；U69A

10.3969/j.issn.1003-8256.2016.01.006

山東省自然科學基金（ZR2012FL18）；青島科技發(fā)展計劃（13-1-4-172-jch）；山東省海洋生態(tài)環(huán)境與防災減災重點實驗室開放課題（201308）；山東省科學院博士基金（201244）

袁?。?980-），男，山東榮成人，博士，助理研究員，研究方向為水下導航與控制。