沈阳工业大学辽宁沈阳110870
【摘要】我国江河湖海水域众多、资源丰富，是最具有发展潜力的战略空间，我国政府已把海洋开发作为21世纪的国民经济与社会发展战略重点之一。由于水下环境的复杂性和不确定性，水下机器人被研究用于代替人类潜入水中完成某些操作。对水下机器人进行运动控制和局部的路径规划，是使机器人在未知环境中通过手动或自动的控制，能够行驶到设定的目标位置完成水下观测任务的关键技术。本文讲述的仿真系统采用一种普遍实用的数学模型,精度较高,适用于任何类型的水下机器人,对研究水下机器人操纵与控制有很大现实意义。
【关键词】水下机器人；仿真；运动控制
1前言
随着水下机器人被广泛运用在各种场合【，水下机器人的稳定性、自主性要求也随之提高。为确保水下机器人能否稳定自主工作，水下运动控制技术的研究是关键。基础运动控制系统即针对特定水下机器人，。将控制算法设计、执行机构、数据处理、自主避障等功能集合，建立较为完善的控制系统。该系统能够使水下机器人通过传感器信息获取自身的运动状态和外部环境信息，并选择合适的控制算法实现稳定运动和自主避障等功能。水下机器人的基础运动控制的好坏直接影响其执行任务的能力，所以研究水下机器人的运动控制技术，是作为水下机器人研究过程中最核心的组成部分，对于实现水下机器人稳定行驶，并提高其自主性具有极其重要的意义。
2水下机器人研究现状与发展趋势
2.1水下机器人研究现状
在海洋工程领域中，水下机器人定义为：一种可在水下移动，具有视觉和感知的系统，通过遥控或自主操作方式，使用机械手或其他工具代替或辅助人去完成水下作业任务的装置。水下机器人的种类很多，按载人与否来分可分为：载人潜水器和无人水器。无人潜水器又可分为以下四类：拖曳式潜水器TUV，无缆无人潜水器AUV，无缆式无人遥控潜水器UUV，有缆式无人遥控潜水器ROV。其中ROV是最先被研制用于探索和开发海洋的水下机器人，早在1953年，第一艘遥控式水下机器人就研制成功了，但是之后的20年发展极为缓慢，而到了上世纪70年代以后，由于海洋工程和石油开发的活动，ROV得到了迅速的发展。
2.2水下机器人发展趋势分析
随着水下机器人技术的日益成熟，针对海洋经济的发展要求和军事需求的增加，水下机器人的数量会大幅度增多，种类会越来越多样化，专业要求程度也随之提高，智能水下机器人代表了水下机器人技术目前的发展方向。
(1)外形的研究发展趋势。随着水下机器人的发展，水下机器人外形逐步趋向于小型化。相比较于体积较大的水下机器人，其机动灵活性和突击能力都有着明显的增强，这些优点使得小型水下机器人发展成一种无人化、智能化的水下作业系统。同时近年来，不少研究机构及高校开始重视研究仿生学，从水动力学、声学角度发现，鱼类摆尾的操纵灵活、效率高且尾迹小，相比于现常用的推进系统——螺旋桨，是更为理想的推进方式。将仿生学运用到机器人本体结构的设计，也是水下机器人的一个发展趋势。
(2)控制技术的研究发展趋势。水下机器人控制技术的研究主要有以下几个方面：控制系统体系结构、动力学建模、运动控制算法、导航策略、路径规划、躲避障碍以及编队等。水下机器人应用范围在不断扩展，其运动和位姿的控制是其能够成功完成特定任务的重要条件和关键技术，这也是国内外研究的热点。
3水下机器人的仿真研究
3.1水下机器人空间运动方程
在潜艇操纵性书中都有潜艇六自由度空间运动标准方程的介绍,本文以施生达所著《潜艇操纵性》159页的潜艇六自由度空间运动方程为依据。艇体水动力是运动参数u、v、w、p、q、r、u.、v.、w.、p.、q.、r.的函数,在基准点(通常以速度U0作匀速直航)将艇体水动力作泰勒展开,我们采用书中给出的形式。在此,我们将式中所有惯性水动力移到方程的左端,所有的粘性水动力移到方程的右端,并将右端粘性水动力表示如下,其中Xvis～Nvis是六个自由度的粘性水动力。
令X=[uvwpqr]′
水下机器人六自由度空间运动方程可以表达成:
式中:
M是质量矩阵(包含了附加质量、附加惯性矩);
X=[u.、v.、w.、p.、q.、r.]′为六个自由度的(角)加速度矩阵;
F是水下机器人六个自由度所受合力(矩),其中包括粘性水动力Fvis、推力器推力Ft、舵力Fw以及重力、浮力等其他力。为了便于计算机计算,同时防止因某些系数为零,数值求逆影响精度和计算速度,我们用matlab符号运算,对系数矩阵M符号矩阵求逆,可以直接得到符号矩阵的逆inv(M),记为M1,将数值求逆转换为向量相乘,则水下机器人六自由度空间运动方程表达成:
此方程中考虑了所有非线性水动力,精度较高,适用于任何一般水下机器人。对于不同的水下机器人,只要改变系数就可以用了。方程中某些非线性水动力导数,如果不容易得到,可以用零代替,由于数值计算中完全是向量加减乘,不会因为某些量为零,而影响计算精度与速度,同时也避免了数值求逆可能出现的“病态”方程。
3.2环境影响
通常,水下机器人受到的环境干扰力较为复杂,如海流影响,壁面效应,海水浓度及温度的影响等。这里假定水域为深广水域。除海流外,忽略其他因素的影响。
设来流平行于大地坐标系的水平面,海流流速为定值,求得相对流速:
其中,Uc为流速,αc为流向角,Ψ为艏向角。对时间微分后可得到相对加速度:
将得到的相对加速度代到运动方程后,就可得到所求的仿真方程。
3.3推力器仿真
求解水下机器人推力器推力,首先要通过敞水实验获得推力器的推力性能Kt曲线。图1是敞水实验求解的Kt曲线。我们可以用神经网络拟合该Kt曲线;建立一个三层BP网络学习该Kt曲线,输入为J,输出为Kt。神经网络通过学习,得到拟合好的神经网络,就可以求解推力了。输入进速系统(速度与转速的函数),神经网络将输出推力系数,从而求解推力。其求解过程如下:
第一步,若螺旋桨转速为0,通过一个拟合的y=(x-a)2函数求解推力;
第二步,若螺旋桨转速不为0,由航行速度与螺旋桨转速(由控制器的控制指令决定)求得J;
第三步,若求得的J值在Kt曲线范围外,同第一步
第四步,若求得的J值在Kt曲线范围内,代入神经网络,求得推力系数;
第五步,由推力系数求得推力Ft=Ktn2D4,再由力臂求得力矩。
3.4舵翼仿真
舵受到的流体动力可分解为垂直水流方向的升力L和沿水流方向的阻力D,升力与阻力按如下公式计算:
式中CL是升力系数,CD是阻力系数,攻角α与CL、CD的关系也可以用神经网络拟合,方法与推力器仿真是一样的。
3.5仿真结果
基于以上水下机器人数学模型,我们用VC在计算机上建立了仿真系统,在该仿真系统上进行了水平面的类Z形运动、垂直面的类Z形运动。为了与实艇海试试验保持一致,其推力指令与实艇海试试验所用数据一样。图2(a)为水平面类Z形运动仿真试验与实艇试验的结果比较,图2(b)为垂直面类Z形运动仿真试验与实艇试验的结果比较。在推力指令相同的情况下,仿真试验与实艇试验的结果基本吻合。存在差别的原因可能是多方面的:进行仿真时没有考虑时间延迟;仿真中计算精度也将影响到结果等等。综合考虑各种因素,我们认为建立的数学模型是可靠的。该仿真系统对研究水下机器人操纵与控制有很大现实意义。
4结束语
随着人类进行的海洋开发活动越来越频繁和深入，水下环境越显得复杂及不确定，在超越潜水极限的恶劣水下环境中，搭载各类传感器、仪器设备的水下机器人成为人类探索和开发海洋的重要辅助工具。本文介绍了水下机器人运动控制与仿真一般模型的建立,给出了更便于直接进行控制和仿真的六自由度水下机器人通用数学模型。
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