欠驱动自主式水下机器人路径跟踪控制研究

作     者：董立生 

作者单位：湖南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：徐彪;贺冠强

授予年度：2023年

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

主      题：路径跟踪 欠驱动AUV 视线制导律 扩展状态卡尔曼滤波器 滑模控制器 鲁棒模型预测控制器 

摘      要：水下机器人是人类探索海洋的关键装备,其能够在油气勘探、深海检查、海洋地图绘制、管道维护等作业中发挥重要作用。路径跟踪控制技术是实现水下机器人自主作业的重要保障,然而由于水下机器人工作在复杂的海洋环境中,外界环境的扰动将对机器人的控制性能产生较大的影响,而且很多类型的水下机器人具有欠驱动特性,在执行路径跟踪任务时可能出现奇异性问题,导致路径跟踪任务失败。因此有效克服路径跟踪外界扰动和奇异性问题的强鲁棒性路径跟踪控制技术是当下水下机器人研究重点之一。本文针对连续路径点跟踪和曲线跟踪两种常见的路径跟踪形式,开展具有强鲁棒性的欠驱动自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)路径跟踪控制系统研究。主要研究内容如下。 (1)基于湖南大学研制的便携式无人潜航器样机进行了欠驱动AUV的六自由度运动建模,基于刚体运动相关理论知识推导出了具有强非线性特性和强耦合性的AUV数学模型,并结合水下试验和经验公式得出水动力系数。对AUV的数学模型进行简化建立了非线性三维路径跟踪模型,基于参考系统对非线性三维路径跟踪模型进行了线性化,并使用前向欧拉法对连续系统进行离散。 (2)设计了欠驱动AUV路径跟踪制导模块。制导模块由路径点拓展模块、自适应视线制导律(Adaptive Line Of Sight,ALOS)、拓展状态卡尔曼滤波器(Extended State Kalman Filter,ESKF)以及漂移运动补偿器组成。其中,ALOS是制导模块的核心,其将AUV对期望路径的位置跟踪问题映射到与执行器相对应的期望角度的跟踪问题中,大幅度降低路径跟踪控制难度;设计ESKF实现对AUV的状态量的处理和修正,更加准确和平顺的状态量能提高ALOS解算出的期望角度的有效性,同时,ESKF还能实现对洋流速度的估计;为了进一步提高期望跟踪角度的有效性,设计漂移运动补偿器对期望角度进行补偿,跟踪补偿后的期望角度能有效提高路径跟踪精度,保证AUV在漂移运动下路径跟踪鲁棒性。路径点拓展模块能改善欠驱动AUV在跟踪过程中出现的奇异性问题,其巧妙地将AUV对原始路径点跟踪转换为对精度要求不高的拓展路径点的跟踪,有效避免AUV因机动性能不足而出现任务失败的现象;(3)结合Tube-based控制理论和模型预测控制理论设计了鲁棒模型预测控制器(Robust Model Predictive Control,RMPC)。RMPC能够实现多目标优化、变量约束,其充分考虑了有界洋流对路径跟踪的影响,有效提高路径跟踪控制鲁棒性。开展了三种工况下的路径跟踪控制仿真试验,仿真结果表明,相较于滑模控制器和模型预测控制器,RMPC能减少20%的跟踪误差均值,在洋流干扰下表现出极强的鲁棒性。 (4)基于MATLAB/SIMULINK开展了连续路径点跟踪和曲线跟踪仿真测试来验证提出的路径跟踪控制系统的鲁棒性。通过对比试验发现,制导模块能有效提高RMPC的跟踪精度和鲁棒性,制导模块+RMPC能有效降低路径跟踪误差均值、标准差以及峰值,无论是在常值洋流还是时变洋流下均表现出更强的鲁棒性。