面向水下目標探測的海洋機器人追蹤控制策略

耿成園 馮強強 張會寅 趙振強 吳澤彬

（中國地質(zhì)調(diào)查局廣州海洋地質(zhì)調(diào)查局，廣東 廣州 511458）

自主水下機器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）具有較高的智能化水平，能夠利用自身集成化的功能模組進行自主運動控制以及智能化決策，其中導航系統(tǒng)是水下機器人的重要組成部分，通過融合多傳感器的硬件精準探測水下目標。本文針對多傳感器的水下機器人的追蹤控制系統(tǒng)進行設計，并對系統(tǒng)性能進行模擬分析。

1 水下機器人追蹤控制系統(tǒng)設計

追蹤控制系統(tǒng)主要由2個可獨立操控的模組構(gòu)成，第一模組為履帶式行進機器人，并配置動力驅(qū)動裝置，能夠在水中進行上下移動以及水平面平移；第二模組為水下操縱檢測裝置，進行實時參數(shù)最優(yōu)化控制，2個模組都可以在水面上方通過操作人員直接進行操作控制。由于2個模組是由模塊化的功能單元進行封裝，因此其可以根據(jù)需求參數(shù)自定義配置功能，并可以同履帶式機人共同進行耦合操作。所有機器人模組共同連接至控制面板中，通過控制面板來提供圖像流集成，集成全過程信息參數(shù)。

2 水下機器人追蹤控制系統(tǒng)的設計

2.1 水下機器人追蹤控制系統(tǒng)的框架

2.2 傳感器采集模塊設計

傳感器的數(shù)據(jù)參數(shù)采集是實現(xiàn)機器人運動以及姿態(tài)調(diào)整的重要控制依據(jù)，為了更好地適應水下的運行環(huán)境并提升采集效率，在參數(shù)配置上，使用傳感器對機器運行姿態(tài)、室外溫度、密封艙溫度以及實時GPS數(shù)據(jù)進行采集[2]。傳感器采集模塊功能如圖1所示。

圖1 傳感器采集模塊功能示意圖

2.3 主控制器設計

水下機器人系統(tǒng)有5個模塊，包括微控制單元、直流電機（無刷）、電壓測試和通信裝置等。主要控制MCU為STM32F4芯片，其核心為ARM Cortex-M4，峰值頻率為168 MHz，在通信傳輸?shù)倪^程中，支持UATR、SPI等多種數(shù)據(jù)輸出端口，同時配置外部定時裝置以及模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器（Analogtodigital converter，ADC）等。主MCU通過可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）來實時獲取外部參照命令，穩(wěn)定傳輸運動狀態(tài)的信息，其主控制器模塊功能如圖2所示。

圖2 主控制器模塊功能示意圖

3 模型建立與描述

水下機器人在海洋環(huán)境中的運行規(guī)律十分復雜，因此需要將機器人的整體運動分為垂直運動和水平運動2個方向，以便進行研究[3]。本文基于機器人的水平和垂直運動需求來建立三維坐標系。在水平面的運行中，受到慣性作用以及控制飽和度的影響，實際的系統(tǒng)輸出參數(shù)τc往往達不到理論的控制要求，因此τ的具體表達原理如公式（1）所示。

式中：為能夠輸出的最大輸出量；為能夠輸出的最小輸出量。但是水下環(huán)境較為復雜，其動力參數(shù)的變化往往是無序的，這會對機器人的實際控制效果產(chǎn)生影響，因此需要重點降低控制器的魯棒性。其原理的變化形式如公式（2）所示。

式中：M為系統(tǒng)整體的慣性矩陣；ΔM為機器人在慣性矩陣變化的過程中產(chǎn)生的誤差，ΔM∈R3×3；v為v的導數(shù)；C（v）為向心力矩陣；ΔC為機器人在向心力矩陣中產(chǎn)生的誤差，ΔC∈R3×3；v為橫向方向的偏移速度；ΔD為機器人在前進動力時所產(chǎn)生的誤差，ΔD∈R3×3。D（v，v）為阻尼矩陣；G（P） 為恢復力矩陣；τ為自由度矩陣；f為參數(shù)設計中的自由度干擾項。

4 追蹤控制策略與實現(xiàn)步驟

4.1 追蹤控制策略

追蹤控制的前提是對水下結(jié)構(gòu)及其周邊的障礙物進行全面掃描，為了更精確地記錄障礙物的尺寸，需要實時識別設備到表面的距離以及機器人的實際運行狀態(tài)，使機器人能夠在垂直方向上移動。其移動的激光光點實時展示在相機的傳感器中，4束激光圍繞著相機構(gòu)建a×b的矩形。控制光束直接平行于光軸并且以對稱的形式按照矩形矩陣進行排列，而為了保證控制策略的精確度，同時引入冗余的第四激光束作為異常點的檢測光束，進而保證控制的穩(wěn)定性和有效性。

4.2 實現(xiàn)步驟

4.2.1 基陣結(jié)構(gòu)

追蹤控制需要準確評估目標的方位角和仰角，在追蹤識別中，十字陣具有陣列冗余度小的特點[4]，因此采用十字陣作為接收基陣。在每個器陣中，間距為半個波長。

紙漿洗滌過程，其操作優(yōu)化的核心思想是：在不增加額外生產(chǎn)設備和不改變現(xiàn)有工藝流程的前提下，優(yōu)化紙漿洗滌質(zhì)量，提高洗后出漿量，降低洗滌水用量；以提高綜合經(jīng)濟效益為目標，通過實時監(jiān)測紙漿洗滌過程的狀態(tài)信息，當條件參數(shù)和狀態(tài)參數(shù)發(fā)生改變時，對關(guān)鍵操作參數(shù)進行及時、合理的調(diào)節(jié)，從而使整個紙漿洗滌過程處在優(yōu)化的運行狀態(tài)。

4.2.2 信號接收

需要對每個換能器采集的數(shù)據(jù)進行數(shù)模轉(zhuǎn)換，其采樣率控制在20 kHz～50 kHz，還要約束增益控制，并以基于A/D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的形式讀取數(shù)據(jù)[5]。本文采用RISC 微處理器（Advanced RISC Machine，ARM）處理數(shù)據(jù)，讀取后的數(shù)據(jù)直接存入端口數(shù)據(jù)庫中。

4.2.3 信號處理

在接收信號后，需要迅速處理信號。其主要針對數(shù)字濾波、FFT以及距離估計進行模型識別，在這個過程中，波束運算量最大，因此在保證計算精度的基礎上，其運算量會顯著增加[6]。

4.2.4 主動測距

完成信號處理后，還需要通過脈沖法測量脈沖被目標反射后的時間周期，進而判斷距離。在測距過程中，通過估計方位判斷準確方向，進而沿著計算方向發(fā)出射聲脈沖，主動測量距離。

4.2.5 結(jié)果顯示與輸出

測距計算結(jié)果通過顯示裝置進行可視化展示，還需要建立對應的數(shù)據(jù)輸出端口，可以采用RS232或485傳輸端口數(shù)據(jù)。

5 仿真試驗與結(jié)果分析

5.1 測距定位誤差源分析

本文通過MATLAB軟件求解水下機器人的追蹤控制策略，并使用軟件中自帶的優(yōu)化工具解算測定距離。為了提升距離測定的計算精度，需要分析影響測距結(jié)果的誤差要素，本文以國家《海道測量規(guī)范》中的參數(shù)要求作為測量要求。在模擬測量的過程中，海水分層會對求解的平均速度產(chǎn)生誤差影響，由于速度主要是由壓力引起的，因此可以加大深海中的分層層級。平均聲速水層分割參數(shù)見表1。

表1 平均聲速水層分割參數(shù)表

在初始模型設定中，縱向的初始速度為1 m/s，橫向的初始速度為0.02 m/s，朝向角度為任意設置，縱向的速度偏差為±0.015 m/s，橫向的速度偏差為±0.005 m/s，速度噪聲類型為白噪聲，其參數(shù)分布符合高斯分布。

5.2 測距定位誤差源分析

采用“平均聲速法”求解聲學距離，假設測距誤差為2‰，當設備下潛至水下5 000 m時，其測距誤差為10 m，下潛后導航仿真誤差值分布如圖3所示。在定深運動的過程中，其初始艏向角為30°，總航程為860.32 m，最大導航誤差為25.41 m。整個過程的運動仿真符合閉合式矩形運動航位算法的誤差分布要求。

圖3 導航誤差仿真結(jié)果

5.3 入射角度水平誤差值分析

不同入射角度的水平誤差分析也是判斷機器人穩(wěn)定性的關(guān)鍵性參數(shù)，其中聲速初始值設為1 200 m /s，水深為5 000 m，在不同初設入射角度下，聲線折射引起的水平誤差偏移分布如圖4所示。

圖4 不同入射角度的水平誤差偏移分布值

從圖4能夠看出，隨著初始角度數(shù)值不斷增大，其水平偏移量也逐漸增加。在進行水下模擬試驗的過程中，多數(shù)采用“閉合路徑”運動方式并且其入射角與水平偏移量之間存在顯著的曲線關(guān)系。通過自身的對稱性來降低導航的誤差，進而提升導航的精度。其中AUV的直線航程距離為836.92 m，最大程度降低了導航誤差，穩(wěn)定控制AUV。

6 結(jié)論

本文結(jié)合水下環(huán)境的要求，提出了一種AUV的模塊化功能實現(xiàn)方法，并在MATLAB軟件中搭建了仿真模型。結(jié)果表明，通過融合多傳感器的硬件導航精準識別水下目標，其追蹤控制策略保證機器人穩(wěn)定運行，根據(jù)參數(shù)化仿真實現(xiàn)了機器人的自主運動控制和智能化決策。