中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 多 AUV 的模糊滑膜路径跟随编队方法研究# （哈尔滨工程大学，水下机器人技术重点实验室） 黄海* 5 摘要：多智能水下机器人（AUV）编队可以在较大区域实现海洋环境的采样与勘探。本文根 据 AUV 的欠驱动运动学特性，建立了 AUV 的运动学模型。基于滑膜控制建立了编队控制策 略，并基于模糊策略实现了多 AUV 的路径跟踪和队形保持，完成了空间折线的跟踪和编队， 通过仿真证明了编队控制策略，对欠驱动 AUV 的编队研究具有重要的意义。 关键词：滑膜控制；模糊策略；水下机器人；多 AUV 编队；路径跟踪 中图分类号：TP271.4 10 Multiple-AUV Fuzzy Sliding Path Tracking and Formation 15 (Harbin Engineering University National key laboratory of underwater vehicle) Huang hai 20 25 30 35 40 Abstract: Multiple Autonomous Underwater Vehicles (AUV) formation can realize sampling and exploration for oceanic enviroment. Underactuated model has been designed on the basis of underactuated kinematic features. In order to realize formation control for under-actuated AUVs, sliding mode formation control method has been applied on the basis of the AUV’s kinematic model. Fuzzy logic system is helpful to maintain formation shape for underactuated AUVs. In the simulations, the controller has successfully realized 3D fold line formation. Therefore the fuzzy sliding-mode formation control strategy for under-actuated AUVs has been verified through the simulations. Key words: Sliding Control; Fuzzy logic; Underwater vehicle; Multiple AUV formation; Path following 0 引言 21 世纪是全世界大规模开发利用海洋资源、扩大海洋产业、发展海洋经济和争夺海上 制导地位的新时期[1]。智能水下机器人（Autonomous Underwater Vehicle-AUV）作为船舶与 海洋工程和机器人技术的交叉学科，可以在人类无法到达的大深度危险区域进行科学考察和 资源勘探等活动，近年来得到了世界各国的广泛重视[2]。通过 AUV 之间的合作与协调, 多 AUV 系统不仅可改善每个机器人的基本能力,而且从交互中进一步体现社会行为。在较大的 区域内完成海文采样和资源勘探等任务时, 多 AUV 能够提高效率、降低成本、增强系统的 鲁棒性和可靠性等[3] [4]，这些都是单个 AUV 系统所无法替代的。 由 MIT 的 Schmidt 教授领导的研究小组和北约水下研究中心也开展了多 AUV 在濒海水 域地图创建和快速环境感知方面的研究[5] [6] ：针对弱通信条件组建动态拓扑水声通信网络 并创建网络协议，采用一种新的数据链路层处理信道中的各种数据包状态，将多 AUV 系统 组成移动式的水下探测网络，通过多种传感器系统的配合作业，完成环境感知和地图创建； 并于 2008 年和 2009 年连续两年在意大利 Pianosa 濒海进行了多 AUV 的协同作业实验。 2006-2009 年欧盟组织德国、法国、葡萄牙、英国等多家科研机构也进行了多 AUV 编队地 图创建的研究[7]： 结合信息交互过程建立了分层通信结构，包括网络层、数据链路层和物 理层，以处理通信中出现的延迟、信息损失、水声信号的发散等情况；采用 EKF 建立 AUV 基金项目：教育部博士点专项基金(20122304120003) 作者简介：黄海（1978-），男，副教授,主要研究方向：水下机器人技术. E-mail: haihus@163.com - 1 - 

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 之间的相对位置观测器完成 Leader-Follower 编队，从而实现地图创建任务。 1 AUV 编队控制策略 45 在多 AUV 的编队中，对每个 AUV 在其中心点上建立局部坐标 。对于第 i 个 AUV，如果不考虑横 和绝对坐标系 系 摇，运动学模型可以用下面的等式表示： 50 图 1 第 i 个 AUV 的运动学模型 Fig.1 Kinematics model of the ith AUV 式中 是第 i 个 AUV 的水平速度， , 是第 i 个 AUV 的纵倾角, 是第 i 个 AUV 的艏向角，定义 ，则 , 所以有 。 55 但由于欠驱动 AUV 和其他类型的水下航行器相比有较大的差别，它主要通过一个主推 螺旋桨辅以舵翼的运动实现 AUV 的前进、下潜和转艏，其基础控制内容主要包括速度控制、 艏向控制和下潜深度控制（由 AUV 前进的同时纵倾控制实现），而轨迹控制也是综合上述 三种控制所得到的结果。 设 代表第 i 个 AUV 的质心， 代表质心距离尾部螺旋桨位 60 置不考虑横倾，则运动学模型为： 式中 是第 i 个 AUV 的水平速度， , 是第 i 个 AUV 的纵倾角, 是第 i 个 AUV 的 艏 向 角 ， 定 义 ， 则 , 所 以 有 - 2 - ,,iiixyz000,,xyzcossinsinHiiiHiiiiiiiiiixyzvvvvHicosvvHiiiii[,,,,,]Tiiiiiiixyzqiivq=[,,,,,]Tiiiiiiivxyz[,,,,,]Tiiiiiiixyzqid()()cos-*()sin()()sin*()cos()()sin*()cos()()HiiiiiiHiiiiiiHiiiiiiiiiixttdtyttdtzttdtttvvvvHicosvvHiiiii[,,,,,]Tiiiiiiixyzqiivq

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 65 对应推力器、垂直舵和水平翼的控制输入，而 AUV 的下潜深度 可以通过控制 和 来 。由于 AUV 的欠驱动特性，其控制输入包括 , 和 ，分别 实现。 于是，机器人相对于参考路径的误差为： 建立编队路径跟踪控制的滑动面为： 70 式 中 . (1) , 和 , , , , , , 为 正 常 数 , 如 果 设 定 , 表明额外的不确定性, 则滑动面的导数为： 75 根据模糊逻辑关系建立非线性映射，模糊控制规则表示为： IF is and is , THEN is . 式中 模糊逻辑系统的输出， 控制器的输出为： , 。 80 , 为输入, 为 图 2 模糊逻辑控制系统 Fig.2 Fuzzy logic control system - 3 - =[,,,,,]TiiiiiiivxyzvHiiiizvHiicccsssccscssscsssinccssccsscsccixiiiiiiiiiiiiriiiyiiiiiiiiiiiiriiziiiiiriexxeeyyezz111222333ipidiidipiiiipiziizstketketdtstketketdtstketketdt22212idiietetetiirie1pk2pk3pk1ik2ik3ik111123121232cossin(sincos)2sincos(cossin)piiiiiiixiiyipiiiiiiixiiyikeccceekecccee223pikc334pikc111122223333ipidiidipiiiipiziizstketketstketketstketketist1kiFist2kiFiutkiG2TiiiixtststXisiistgstisiistgstiiutV1,1ist11111111122222222212333333333sgn()sgn()sgn()sgn(,,)sgn()sgn()uiuiuitgtgssbetgtgssbesstgtgssbe

中国科技论文在线 2 仿真结果 http://www.paper.edu.cn 85 为了验证前面所提到的自适应编队控制策略，本文通过串联三个欠驱动 AUV 的控制平 台和操纵性仿真平台，搭建了自适应编队控制的仿真平台，编队的期望路径由仿真平台进行 规划，编队过程中各 AUV 位置由 AUV 之间的通信进行传递，并通过仿真平台计算 AUV 之 90 (a) 编队转艏航行 (a) Formation turning (b) 编队航行 (b) Formation cruising - 4 - 

中国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 95 (c) 空间螺旋线编队 (c) Formation with screw line in space 图 3 编队控制仿真 Fig.3 Formation control simulation 间的距离，为每个 AUV 发送期望速度、艏向和深度信息。AUV 的初始方向为东向，期望 100 编队为下潜 6 米，转艏 90 度后沿北向前进的一段直线。由于 AUV 是欠驱动的所以其下潜 和转艏均需要 AUV 同时前进配合完成，AUV 在转艏和下潜的同时还要完成编队，即 AUV 之间相对位置的改变和保持。所以 3 个 AUV 要经过一段调整才使它们之间的相对距离误差 到达稳定和期望状态。在图 1(b)-(d)中，3 个 AUV 从同样的初始位置跟踪了深度曲线、空间 折线、螺旋线。 105 3 结论 本文根据 AUV 的欠驱动特性，建立了 AUV 的运动学模型。基于模糊滑膜方法建立了 编队控制策略，实现了多 AUV 的路径跟踪和队形保持，完成了空间折线的跟踪和编队，通 过仿真证明了编队控制策略，对欠驱动 AUV 的编队研究具有重要的意义。 [参考文献] (References) 110 115 120 125 [1] 吴克勤,林宝法,祁东海译. 2020 年的海洋--科学发展趋势和可持续发展面临的挑战[M]. 海洋出版社. 2004. [2] 徐玉如,肖坤. 智能海洋机器人技术进展[J]. 自动化学报. 2007，33(5): 518-521. [3] Herbert G. Tanner, George J. Pappas and Vijay Kumar. Leader-to-Formation Stability. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 2004.3 (20): 443-455. [4] Saing Paul Hou and Chien Chern Cheah. Can a Simple Control Scheme Work for a Formation Control of Multiple Autonomous Underwater Vehicles[J]. IEEE Transactions on Control System Technology, 2011,19(5): 1090-1101. [5] R. Ghabchello, I. Kaminer, A. Aguiar. A General Framework for Multiple Vehicle Time coordinated Path Following Control[A]. 2009 American Control Conference[C]. 2009: 3071-3076. [6] Kalwa, Jörg. The GREX-Project: Coordination and control of cooperating heterogeneous unmanned systems in uncertain environments[A]. OCEANS '09 IEEE Bremen: Balancing Technology with Future Needs[C]. Bremen, Germany, May, 2009. [7] Yan Hou， and Robert Allen. Intelligent behaviour-based team UUVs cooperation and navigation in a water flow environment[J]. Ocean Engineering. 2008(35): 400-416. - 5 -