葛安亮,陳 浩,邵緒新,李相坤
(1.中國海洋大學(xué)工程訓(xùn)練中心,山東 青島 266100;2.中國海洋大學(xué)工程學(xué)院,山東 青島 266100)
隨著水下機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展,海參捕撈機(jī)器人正逐步取代費(fèi)時費(fèi)力且危險性極高的人工捕撈作業(yè)[1]。采用水下機(jī)器人進(jìn)行海參捕撈,不僅解放了人力,還擴(kuò)大了捕撈范圍,提高了海參的捕獲量。為了保證海參捕撈機(jī)器人的作業(yè)時間,同時保證機(jī)器人通信的穩(wěn)定性,一般將其設(shè)計為有纜水下機(jī)器人(ROV)[2-3]。但是由于海底的作業(yè)環(huán)境惡劣多變和機(jī)器人的結(jié)構(gòu)功能復(fù)雜,同時所捕撈的海參也會對機(jī)器人的運(yùn)動造成干擾,導(dǎo)致機(jī)器人的運(yùn)動控制難度增大,一旦控制精度降低,將會影響海參的捕撈效率,嚴(yán)重時還會導(dǎo)致機(jī)器人發(fā)生側(cè)翻。由此可見,海參捕撈機(jī)器人的運(yùn)動控制系統(tǒng)設(shè)計是保證機(jī)器人捕撈效率和運(yùn)動穩(wěn)定性的關(guān)鍵。
由于捕撈目標(biāo)的復(fù)雜性,在設(shè)計過程中通常會忽略掉其對機(jī)器人所造成的干擾[4-8]。但在實(shí)際情況下,隨著捕撈時間的增加,捕撈目標(biāo)的質(zhì)量會越來越大,而且捕撈目標(biāo)在慣性和流體作用下還會發(fā)生移動,從而導(dǎo)致機(jī)器人的質(zhì)量、質(zhì)心等參數(shù)發(fā)生變化。如果系統(tǒng)的魯棒性不強(qiáng),機(jī)器人的運(yùn)動控制精度將會大大下降。針對捕撈目標(biāo)對機(jī)器人的干擾問題,最常用的解決方法主要有:設(shè)計魯棒性更強(qiáng)的控制系統(tǒng)、通過質(zhì)量塊或浮體移動補(bǔ)償裝置進(jìn)行補(bǔ)償、抽送高密度液體進(jìn)行補(bǔ)償、通過推進(jìn)器冗余推力進(jìn)行補(bǔ)償?shù)萚9]。關(guān)于水下機(jī)器人運(yùn)動的干擾研究,方磊等人利用自抗擾控制技術(shù)建立了AUV 的路徑跟蹤誤差方程[10];田烈余等人通過結(jié)合PI 控制和PID控制,對水下機(jī)器人的控制器進(jìn)行了抗干擾測試[11];陳恩志等人和華長春等人均是利用干擾觀測器對水下機(jī)器人的運(yùn)動干擾補(bǔ)償,從而提高了控制系統(tǒng)的魯棒性[12-13]。G. V. Lakhekar 等人基于干擾觀測器的模糊自適應(yīng)S 面控制器對水下機(jī)器人的空間軌跡跟蹤進(jìn)行了控制分析[14];R. Fernandez 等人基于非線性狀態(tài)反饋線性化原理和有限水平線性二次調(diào)節(jié)器,對球形水下機(jī)器人進(jìn)行了控制系統(tǒng)設(shè)計[15];V. L. Oliveira 等人同樣運(yùn)用干擾觀測器對水下機(jī)器人的運(yùn)動控制系統(tǒng)進(jìn)行了模型預(yù)測控制[16];J. Bak 等人基于冗余驅(qū)動模型的分解補(bǔ)償法對傾斜推進(jìn)器水下機(jī)器人的懸停進(jìn)行了控制研究[17]。
綜上所述,水下捕撈機(jī)器人運(yùn)動控制的設(shè)計需要綜合考慮各方面的影響,捕撈目標(biāo)的影響更是不容忽視。目前,針對海參捕撈機(jī)器人運(yùn)動控制系統(tǒng)的研究也相對較少,因此,本文綜合考慮海參的干擾,對機(jī)器人的運(yùn)動控制系統(tǒng)進(jìn)行更全面的研究分析,對于提升機(jī)器人的運(yùn)動穩(wěn)定性和抗干擾能力,實(shí)現(xiàn)捕撈目標(biāo)的精準(zhǔn)定位具有重要的實(shí)際意義,也將推動海參捕撈機(jī)器人的市場化進(jìn)程。
針對淺海海底的海參捕撈作業(yè)需求,設(shè)計一種海底行進(jìn)式的有纜水下機(jī)器人(長×寬×高為1 600 mm×800 mm×450 mm),如圖1 所示。該機(jī)器人主要由控制艙、收集艙、履帶、吸捕結(jié)構(gòu)、推進(jìn)器、浮體材料和臍帶纜等幾部分組成,機(jī)器人的總重力約為1 500 N,機(jī)器人可以通過推進(jìn)器實(shí)現(xiàn)在水中的運(yùn)動,通過履帶牽引實(shí)現(xiàn)在水底的行進(jìn)。
圖1 海參捕撈機(jī)器人結(jié)構(gòu)圖
本文參考文獻(xiàn)[18]中等提出的水下機(jī)器人建模方法,綜合考慮機(jī)器人在水中作業(yè)時會受到自身重力、浮力、推進(jìn)器推力、恢復(fù)力、流體阻力及海參干擾,建立一種海參捕撈機(jī)器人在水中運(yùn)動時的動力學(xué)模型。
1)剛體動力學(xué)
機(jī)器人的運(yùn)動主要是平動和轉(zhuǎn)動,將機(jī)器人假設(shè)為理想的剛體,根據(jù)歐拉定理和牛頓第二定律,建立機(jī)器人的剛體動力學(xué)模型[19-20],公式如下:
式中:MRB為機(jī)器人的慣性質(zhì)量矩陣;CRB為科氏力矩陣[21]。
2)流體動力學(xué)
機(jī)器人在水下運(yùn)動時,會受到流體的作用力,其合外力(矩)τH可表示為:
式中:τT為所有推進(jìn)器的合外力(矩);MA為附加質(zhì)量;CA為科氏力;D(υ)為阻尼力;g(η)為恢復(fù)力。
3)恢復(fù)力
為保證機(jī)器人在水中不會發(fā)生傾斜和側(cè)翻,通常將機(jī)器人的浮心設(shè)計在重心的正上方,則浮力P與重力W就組成了一組恢復(fù)力矩[22]。當(dāng)機(jī)器人的俯仰角φ和橫滾角θ改變時,恢復(fù)力矩始終保持在豎直方向上,恢復(fù)力所產(chǎn)生的分力和力矩會促使機(jī)器人發(fā)生位移和恢復(fù)到初始的平穩(wěn)姿態(tài)。恢復(fù)力的矩陣表示如下:
4)推進(jìn)器推力
機(jī)器人在水中的運(yùn)動是依靠推進(jìn)器的槳葉正反轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的向前和向后的推力。為方便建模,將推進(jìn)器的推力T與槳葉的轉(zhuǎn)速n簡化為二階非線性關(guān)系[23],表達(dá)式如下:
式中:D為槳葉直徑;KT為推力因數(shù);J0為進(jìn)速比。
所有推進(jìn)器的總推力τT可表示為:
式中:H為推力分配矩陣,其與機(jī)器人的自由度和推進(jìn)器的布置方式、位置相關(guān)。
5)海參干擾
由于海參質(zhì)量的增加是不規(guī)律的,而且在慣性和流體的作用下,收集艙內(nèi)的海參還會發(fā)生移動,所以海參所造成的干擾也是不確定的。將這部分干擾定義為τd,τd可表示為各個量的變化量之和,公式為:
綜上,得到海參捕撈機(jī)器人的動力學(xué)模型,公式為:
1.2.1 轉(zhuǎn)動慣量
在Solidworks 中對機(jī)器人進(jìn)行三維建模,并賦予各零部件材料屬性,利用質(zhì)量參數(shù)功能,求解得到機(jī)器人空載時的轉(zhuǎn)動慣量矩陣,如下:
1.1.2 推力分配矩陣
為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的六自由度運(yùn)動,本機(jī)器人布置了8個推進(jìn)器,推進(jìn)器布置如圖2 所示。
圖2 推進(jìn)器布置
與水平方向呈45°角布置的4 個推進(jìn)器距離X軸和Y軸的距離分別是0.38 m 和0.6 m,豎直布置的4 個推進(jìn)器距離X軸和Y軸的距離分別是0.33 m 和0.38 m。因此,推力分配矩陣H公式如下:
1.2.3 阻尼系數(shù)
由于一階和二階阻尼系數(shù)分別是阻力與速度多項(xiàng)式中的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)系數(shù),所以借助于Fluent 軟件模擬機(jī)器人在各運(yùn)動自由度下的不同速度工況,得到機(jī)器人在各運(yùn)動自由度下不同流速工況的阻力。然后對阻力和速度進(jìn)行多項(xiàng)式擬合,提取擬合得到的多項(xiàng)式中的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)系數(shù),即為一階和二階阻尼系數(shù)。
在進(jìn)行運(yùn)動模擬之前,需要先對模型進(jìn)行適當(dāng)簡化,主要包括忽略模型上角度較小或突出的較小零部件,將推進(jìn)器、履帶總成、控制艙均簡化為實(shí)體,忽略復(fù)雜的局部曲面、倒角、定位孔和連接結(jié)構(gòu)。簡化后的機(jī)器人模型如圖3 所示。
圖3 簡化后的機(jī)器人模型
選取RANS 方程作為計算流場的控制方程,以標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型作為湍流模型,機(jī)器人直線運(yùn)動的流體域設(shè)置為長方形(長30 m、寬14 m、高14 m),旋轉(zhuǎn)運(yùn)動的流體域設(shè)置為圓柱體(半徑7 m、長30 m),模型均位于流體域的正中央。為保證計算精度,流體域的網(wǎng)格最大尺寸為200 mm,對機(jī)器人的網(wǎng)格進(jìn)行局部細(xì)化,網(wǎng)格最大尺寸為10 mm。劃分好網(wǎng)格的模型局部圖如圖4 所示。
圖4 局部網(wǎng)格劃分
機(jī)器人在6 個自由度的阻尼系數(shù)如表1 所示。
表1 阻尼系數(shù)
1.2.4 附加質(zhì)量
由于海參捕撈機(jī)器人的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,所以其附加質(zhì)量通過AQWA 軟件來求解。計算模型與求解阻尼系數(shù)的模型相同,流體域設(shè)置為長方體(長30 m、寬30 m、高50 m),設(shè)置吃水深度為10 m,使模型完全浸沒在水下。在模型的重心位置增加質(zhì)量點(diǎn),添加6 個自由度的附加質(zhì)量求解項(xiàng)。最終得到機(jī)器人的附加質(zhì)量,公式如下:
以動力學(xué)模型為基礎(chǔ),運(yùn)用模型預(yù)測控制(MPC)理論,創(chuàng)建海參捕撈機(jī)器人的預(yù)測控制模型。由于海參干擾具有不確定性,因此采用非線性干擾觀測器(NDO)來預(yù)估該部分不規(guī)則干擾,然后進(jìn)行反饋補(bǔ)償。整個控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖5 所示。
圖5 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖
為了實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人位置和姿態(tài)的優(yōu)化控制,在機(jī)器人動力學(xué)模型的基礎(chǔ)上,增加機(jī)器人在6 個自由度上的位移和角度作為新的狀態(tài)量,增廣后的狀態(tài)方程為:
為了實(shí)現(xiàn)預(yù)測模型對未來狀態(tài)量的迭代預(yù)測,還需要對式(11)進(jìn)行線性化處理,本文采用工作點(diǎn)處近似線性化的方法,將其轉(zhuǎn)化為線性時變的狀態(tài)方程。則在任意時刻t,機(jī)器人經(jīng)過線性化后的狀態(tài)方程為:
線性化后的狀態(tài)方程是連續(xù)的,還需將其離散化才能進(jìn)行后續(xù)的迭代預(yù)測。離散化后的狀態(tài)方程矩陣公式為:
目標(biāo)函數(shù)可以使系統(tǒng)對目標(biāo)進(jìn)行跟蹤,并且預(yù)測時域內(nèi)各時刻的控制增量。以機(jī)器人的位置、姿態(tài)和控制量作為優(yōu)化目標(biāo),設(shè)計系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)為:
為實(shí)現(xiàn)對控制增量的精確控制,將式(14)轉(zhuǎn)化為以控制增量為變量的目標(biāo)優(yōu)化函數(shù),表示為:
式中:第一項(xiàng)是對系統(tǒng)的跟蹤性能優(yōu)化;第二項(xiàng)是要求系統(tǒng)控制量平穩(wěn)變化[24];Q和R為權(quán)重矩陣。
在系統(tǒng)運(yùn)動過程中,各狀態(tài)量的變化會受到系統(tǒng)本身性能的限制,比如:推進(jìn)器輸出的力不是無限的,推進(jìn)器無刷電機(jī)的轉(zhuǎn)速和推力的關(guān)系等,因此需要對控制量施加約束條件。將目標(biāo)函數(shù)的未知量設(shè)為預(yù)測時域內(nèi)的一系列控制增量Δu,其他變量轉(zhuǎn)化為用控制增量表達(dá)的形式[25],則控制量與增量滿足如下關(guān)系:
因此,控制量的約束轉(zhuǎn)換為:
根據(jù)處理后的約束條件,可以將原來的目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為解決以下方程的二次規(guī)劃問題:
在每一個時刻模型預(yù)測控制器對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解之后,得到該時刻控制時域Nc內(nèi)的控制增量為:
在這基礎(chǔ)上,結(jié)合上一時刻的控制量,即為當(dāng)前時刻的控制量。機(jī)器人運(yùn)行到下一個時刻時,繼續(xù)重復(fù)求解過程,就可以實(shí)現(xiàn)軌跡跟蹤。滾動優(yōu)化流程見圖6。
圖6 滾動優(yōu)化流程
非線性干擾觀測器是將所有的外界干擾和模型參數(shù)變化引起的內(nèi)部干擾全部等效為一個整體,并反饋到系統(tǒng)輸入端,通過調(diào)節(jié)推進(jìn)器的冗余推力對所有干擾進(jìn)行補(bǔ)償。本文主要考慮機(jī)器人的質(zhì)量和質(zhì)心參數(shù)變化所引起的干擾,設(shè)計的非線性干擾觀測器公式如下:
根據(jù)所建立的機(jī)器人動力學(xué)模型,在Simulink 中搭建海參捕撈機(jī)器人的運(yùn)動控制仿真模型,并將運(yùn)動過程中產(chǎn)生的狀態(tài)量輸入到Matlab 的工作空間,求出增廣后的機(jī)器人動力學(xué)模型分別關(guān)于增廣狀態(tài)量和控制量的雅可比矩陣,并將其離散化后代入到模型預(yù)測控制程序中。運(yùn)動控制系統(tǒng)的Simulink 仿真模型如圖7 所示。
圖7 控制系統(tǒng)Simulink 仿真模型
以機(jī)器人未開始捕撈作業(yè)時作為初始穩(wěn)定狀態(tài),將模型的軌跡追蹤權(quán)重系數(shù)Q設(shè)置為5 000,控制增量約束權(quán)重系數(shù)R設(shè)置為0.01,非線性干擾觀測器收斂系數(shù)C設(shè)置為1,預(yù)測時域NP 長度設(shè)置為15 步,控制時域NC 長度設(shè)置為1 步。
海參捕撈機(jī)器人通常是在海底進(jìn)行捕撈作業(yè),但也有極個別的目標(biāo)作業(yè)深度較淺,這時就需要通過推進(jìn)器控制機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)定深下潛。以水下5 m 深度為目標(biāo)量,對機(jī)器人進(jìn)行定深控制仿真,仿真結(jié)果如圖8 所示,其中無深度控制的機(jī)器人下沉曲線如圖8a)所示,進(jìn)行深度控制后的機(jī)器人下沉運(yùn)動曲線如圖8b)所示。
圖8 定深控制仿真結(jié)果
從仿真結(jié)果可以看出:當(dāng)沒有進(jìn)行深度控制時,在下沉的開始階段,機(jī)器人在重力作用下加速下沉;隨著下沉速度的增大,水阻力也在增大,當(dāng)水阻力與重力相互平衡之后,機(jī)器人就會轉(zhuǎn)變成勻速下沉,在圖8a)中的曲線斜率也是呈現(xiàn)先增大后保持不變的變化規(guī)律。當(dāng)對機(jī)器人進(jìn)行定深控制時,機(jī)器人會下沉至目標(biāo)深度附近,通過推進(jìn)器克服重力作用并進(jìn)行深度調(diào)整,直至調(diào)整至目標(biāo)深度。在定深過程中,上升時間為23.8 s,最大超調(diào)量約為13.6%,穩(wěn)態(tài)誤差為0.01 m。機(jī)器人到達(dá)目標(biāo)深度的時間會受推進(jìn)器推力大小的影響,推進(jìn)器推力越大,到達(dá)穩(wěn)定的時間越短,但會對超調(diào)量有所影響。
機(jī)器人在水中的姿態(tài)運(yùn)動主要表現(xiàn)為偏航運(yùn)動和小角度的俯仰運(yùn)動。根據(jù)右手定則,設(shè)置目標(biāo)仰角為0.3 rad,右偏轉(zhuǎn)角度為0.5 rad,分別進(jìn)行姿態(tài)保持控制仿真,仿真結(jié)果如圖9 所示。
圖9 姿態(tài)保持仿真結(jié)果
從圖9 中可以看出,當(dāng)給定目標(biāo)角度后,機(jī)器人經(jīng)過一段時間的調(diào)整,最終均可達(dá)到目標(biāo)角度的姿態(tài)。其中,俯仰姿態(tài)的上升時間為20 s,穩(wěn)態(tài)誤差為0.002 rad;偏航姿態(tài)的上升時間為9.6 s,最大超調(diào)量為10.2%,穩(wěn)態(tài)誤差為0.001 rad。俯仰運(yùn)動的上升時間和穩(wěn)態(tài)誤差均大于偏航運(yùn)動,其原因是在俯仰運(yùn)動過程中,由于俯仰角的存在,會導(dǎo)致重力和浮力組成的恢復(fù)力在X軸方向和繞Y軸方向產(chǎn)生阻力(矩),該力(矩)會促使機(jī)器人向前運(yùn)動和恢復(fù)到原始姿態(tài)。為了抵消恢復(fù)力矩,需要通過推進(jìn)器進(jìn)行調(diào)節(jié),使機(jī)器人保持姿態(tài)穩(wěn)定,這也導(dǎo)致機(jī)器人會產(chǎn)生一定的波動。在偏航角度控制時,由于只有水阻力,因此在控制過程中會產(chǎn)生一定的超調(diào)量,但是經(jīng)過反饋矯正后最終會達(dá)到目標(biāo)角度,且姿態(tài)保持穩(wěn)定。
機(jī)器人在水中的運(yùn)動是連續(xù)的,因此控制系統(tǒng)需要對動態(tài)軌跡具備良好的連續(xù)追蹤能力。此次仿真選取的是半徑為10 m 的圓形軌跡,圓心偏離X軸正方向15 m。設(shè)定參考點(diǎn)的速度為0.5 m/s,軌跡起點(diǎn)坐標(biāo)為(5 m,0 m),追蹤軌跡如圖10 所示,機(jī)器人在X軸和Y軸的動態(tài)追蹤誤差如圖11 所示。
圖10 圓形追蹤軌跡
圖11 X 軸和Y 軸動態(tài)追蹤誤差
從仿真結(jié)果可以看出,初始時刻機(jī)器人的機(jī)體坐標(biāo)系與大地坐標(biāo)系相互重合,X軸的正方向?yàn)闄C(jī)器人頭部的指向。隨著運(yùn)動的開始,機(jī)器人在X軸方向相對初始目標(biāo)點(diǎn)有一定的偏移,X方向的偏差使機(jī)器人開始向軌跡點(diǎn)運(yùn)動,在追蹤軌跡的過程中,X軸誤差逐漸減小。同時,軌跡點(diǎn)在Y方向運(yùn)動,使得機(jī)器人Y軸誤差逐漸增大,機(jī)器人開始在Y方向追蹤軌跡點(diǎn)。經(jīng)過一段時間的運(yùn)行后,誤差逐漸收斂,實(shí)現(xiàn)對圓形參考軌跡的追蹤控制。最終,X軸的穩(wěn)定誤差為0.02 m,Y軸的穩(wěn)定誤差為0.01 m,機(jī)器人穩(wěn)定后的速度達(dá)到0.5 m/s。
隨著收集艙內(nèi)海參的增多和移動,機(jī)器人的質(zhì)量和質(zhì)心等參數(shù)就會改變,恢復(fù)力矩就會產(chǎn)生分力(矩),對機(jī)器人的運(yùn)動產(chǎn)生干擾。在干擾模塊中,設(shè)置收集艙內(nèi)的海參質(zhì)量為20 kg,并設(shè)置海參在X軸發(fā)生-0.3 m 的位移,在Z軸產(chǎn)生-0.1 m 的位移,運(yùn)動過程設(shè)置為從水底上升0.5 m,則運(yùn)動過程中機(jī)器人在有無非線性干擾觀測器情況下俯仰角的仿真結(jié)果如圖12 所示。
圖12 海參干擾仿真結(jié)果
從仿真結(jié)果可以看出,無非線性干擾觀測器時,機(jī)器人產(chǎn)生了俯仰角,在原有控制系統(tǒng)的控制下,經(jīng)過一段時間后會調(diào)整到穩(wěn)定狀態(tài),但由于魯棒性有限,而且機(jī)器人的數(shù)學(xué)模型發(fā)生了改變,所以無法使機(jī)器人完全恢復(fù)到零俯仰角的狀態(tài),俯仰角最終穩(wěn)定在0.26 rad。采用非線性干擾觀測器后,機(jī)器人狀態(tài)量的變化會被及時評估并反饋補(bǔ)償,機(jī)器人最終會達(dá)到零俯仰角狀態(tài),調(diào)整時間為7.9 s。由此可見,當(dāng)不考慮所捕撈海參所造成的干擾時,原有的控制系統(tǒng)只可在一定程度下保證機(jī)器人的穩(wěn)定運(yùn)動;但是考慮干擾之后,機(jī)器人參數(shù)的變化會被推進(jìn)器的冗余推力抵消,避免機(jī)器人發(fā)生側(cè)翻,提高了運(yùn)動的可控性和穩(wěn)定性。
海參捕撈機(jī)器人的運(yùn)動控制系統(tǒng)設(shè)計是保證機(jī)器人運(yùn)動穩(wěn)定性和提高捕撈效率的關(guān)鍵。本文在綜合考慮機(jī)器人所有載荷的前提下,又考慮到海參對機(jī)器人造成的干擾,創(chuàng)建了更加全面的動力學(xué)模型;運(yùn)用模型預(yù)測控制理論,基于機(jī)器人的動力學(xué)模型,創(chuàng)建了運(yùn)動控制模型,采用非線性干擾觀測器模擬海參所造成的干擾。在Simulink 環(huán)境下對機(jī)器人進(jìn)行定深控制仿真、姿態(tài)保持控制仿真和路徑跟蹤控制仿真。通過分析仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn):該運(yùn)動控制模型具有較高的控制精度。同時,還通過設(shè)定某一運(yùn)動過程,比較了是否考慮海參干擾情況下機(jī)器人運(yùn)動姿態(tài)的變化,通過比較發(fā)現(xiàn):隨著海參的累積,機(jī)器人的自身參數(shù)會發(fā)生變化,由于原控制系統(tǒng)的魯棒性有限,機(jī)器人的運(yùn)動狀態(tài)會被海參所干擾;當(dāng)在控制系統(tǒng)中引入海參干擾之后,機(jī)器人會通過調(diào)節(jié)推進(jìn)器的冗余推力來抵消干擾,實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的運(yùn)動狀態(tài)。通過本文的研究工作,形成了一套系統(tǒng)完善的海參捕撈機(jī)器人運(yùn)動控制系統(tǒng),對于改進(jìn)海參捕撈機(jī)器人的運(yùn)動穩(wěn)定性和抗干擾能力具有重要的意義。
注:本文通訊作者為李相坤。