考慮浮繩聯(lián)結(jié)的雙無人船艇系統(tǒng)協(xié)同控制策略研究

朱鵬祥，李培正，馬賽男，駱曹飛，馬 勇

（1.武漢理工大學(xué)航運學(xué)院，武漢 430063；2.內(nèi)河航運技術(shù)湖北省重點實驗室，武漢 430063；3.浙江嘉藍海洋電子有限公司，舟山 316000）

1 引言

山東青島附近海域再次遭受了滸苔侵襲，目前當(dāng)?shù)匾呀?jīng)組織人員打撈了24 萬噸，今年已經(jīng)是連續(xù)第15年遭受滸苔災(zāi)害。通常的解決措施是人工乘坐船舶在海里打撈滸苔再轉(zhuǎn)運到海岸，但這種方法效率很低，而且打撈成本較高[1]。若滸苔不加處理，大量的滸苔相互堆積，會導(dǎo)致水體發(fā)臭，危害當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境。

美國、以色列等國較早地開展了無人船艇技術(shù)研究的國家，推動了無人船艇技術(shù)的快速發(fā)展[2-4]。當(dāng)前，越來越多的國家和地區(qū)投入到無人船艇的研制工作中。考慮到無人船艇具有機動靈活、操縱性好和自主航行等優(yōu)點[5]，擬由一根浮繩連接兩艘欠驅(qū)動無人船艇，形成雙無人船艇系統(tǒng)，將滸苔拖至海岸。此類具有物理連接的雙無人船艇系統(tǒng)可承擔(dān)清理海上溢油和水面垃圾、清除核生化污染、建設(shè)浮船塢，以及救助落水人員與失事船只等任務(wù)[6-8]。雙無人船艇系統(tǒng)相對于單艘無人船艇，其容錯性能、協(xié)同導(dǎo)助航水平和搭載能力等優(yōu)勢明顯[9]，可承擔(dān)更為復(fù)雜的任務(wù)。

在多無人船艇協(xié)同系統(tǒng)的研究方面，國內(nèi)學(xué)者的研究主要側(cè)重在船艇體性能設(shè)計與多船艇協(xié)同導(dǎo)航算法方面，較少關(guān)注協(xié)同運動控制及行為決策等方面的研究[10]。文獻[11]開展了多無人船艇協(xié)同編隊控制的基礎(chǔ)理論研究。文獻[12]研究了多個動態(tài)領(lǐng)航船的欠驅(qū)動無人船艇的包含控制問題，提出了靜態(tài)和動態(tài)領(lǐng)導(dǎo)者的包含控制算法，設(shè)計了跟蹤控制器。文獻[13]開展了多無人船艇編隊算法和避障策略的工作。文獻[14]設(shè)計了一種適用于特定響應(yīng)的多無人船艇導(dǎo)航、制導(dǎo)和控制框架。文獻[15]總結(jié)了多機器人定位的協(xié)同算法和技術(shù)、多機路徑規(guī)劃及沖突避免方法和并行多任務(wù)的分配方法。

在存在連接體的無人船艇相關(guān)協(xié)同控制研究方面，文獻[16]以帶有浮繩連接的兩艘無人船艇為研究對象，基于零空間協(xié)同的行為控制策略考慮了浮繩力矩對船艇的干擾，完成了溢油回收任務(wù)。文獻[17]開展了連接水下電纜的多無人船艇動力學(xué)建模與運動仿真工作。文獻[18]模擬了一個多無人船艇的數(shù)字海洋環(huán)境，設(shè)計了一種行為驅(qū)動的人工免疫模糊分類器。

本文重點關(guān)注欠驅(qū)動雙無人船艇系統(tǒng)的協(xié)同控制策略，考慮系統(tǒng)的作業(yè)約束及運動學(xué)約束，借鑒現(xiàn)有的多水面無人船艇或多機器人編隊控制策略[11-15]，體現(xiàn)欠驅(qū)動特性，以設(shè)計出基于距離的協(xié)同運動控制策略，進而解決雙無人船艇系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)清掃滸苔問題。

2 雙無人船艇系統(tǒng)作業(yè)約束條件

如圖1所示，在滸苔清掃任務(wù)中，可通過兩艘水面無人船艇與浮繩聯(lián)結(jié)形成雙無人船艇系統(tǒng)，由系統(tǒng)協(xié)同作業(yè)清掃滸苔，并將其拖運海岸。

圖1 雙無人船艇系統(tǒng)清理水面滸苔示意圖Fig.1 Schematic diagram of cleaning water surface Enteromorpha by double unmanned boat system

由浮動柔性繩聯(lián)結(jié)的雙無人船艇系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示，為了滸苔被有效捕獲，需考慮如下約束條件，以實現(xiàn)協(xié)調(diào)運動。

（1）作為編隊，必須控制系統(tǒng)的核心位置即兩船艇的重心，實時獲取編隊的位置。

（2）假設(shè)一艘無人船艇向左，另一艘船艇向右，通過控制編隊的角度和前進方向，來確保系統(tǒng)以正確的方向接近滸苔。

（3）兩無人船艇之間的距離必須小于繩索的長度，同時必須保持一定的距離，避免相互碰撞。

（4）系統(tǒng)應(yīng)協(xié)調(diào)運動，左船艇需要謹(jǐn)慎向右轉(zhuǎn)向、右船艇需要謹(jǐn)慎向左轉(zhuǎn)向，避免撞向后方的浮繩。

3 水面無人船艇三自由度運動模型

船舶位姿可參考造船與輪機工程學(xué)會（SNAME）推薦的符號體系，如表1所示。

表1 船舶位姿符號體系Table 1 Ship pose symbol system

考慮到滸苔清掃作業(yè)為水平面運動，故無人船艇采用三自由度運動模型，僅計及縱蕩、橫蕩與艏搖運動，即。通常，無人船艇無側(cè)向推進器，如圖2所示，能夠輸入控制變量的為縱向推進力Fu與回轉(zhuǎn)力矩Tr[16]。

圖2 無人船艇三自由度運動模型[16]Fig.2 Three degree of freedom motion model of unmanned boat[16]

式(1)給出無人船艇三自由度數(shù)學(xué)模型：

4 雙無人船艇系統(tǒng)協(xié)同策略設(shè)計

4.1 雙無人船艇重心

用于清掃滸苔任務(wù)的雙無人船艇系統(tǒng)受力分析圖如圖3所示。兩艘無人船艇的中點為系統(tǒng)的重心O，以重心O為協(xié)同策略中的虛擬導(dǎo)航點。式(5)為其位置方程：

圖3 無人船艇清掃滸苔Fig.3 Unmanned boat cleaning Enteromorpha prolifera

式中，PL和PR分別為左右無人船艇的位置，PLx,PLy,PRx,PRy分別為左無人船艇橫坐標(biāo)、左無人船艇縱坐標(biāo)、右無人船艇橫坐標(biāo)和右無人船艇縱坐標(biāo)。

4.2 雙無人船艇間距

控制兩艘無人船艇距離的目的是避免無人船艇距離太近發(fā)生碰撞或防止無人船艇距離過遠將浮繩拽斷，因此，必須控制兩艘無人船艇間距在合適的閾值內(nèi)。如圖3所示，該函數(shù)的表示式為：

式中，（a，b）為兩艘無人船艇間距的閾值，在后續(xù)模式切換中，引入狀態(tài)緩沖值c，用來提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

4.3 水流干擾

為了針對實際情況對無人船艇航行過程進行模擬，本文利用無人船上的水流流速流向傳感器探測無人船航行位置，實時記錄水流的流速和流向，并根據(jù)水流的流向繪制出圖4所示包含水流信息的柵格地圖[19]。每個柵格內(nèi)都有一個代表水面上水流方向的箭頭，可以看出相鄰兩個柵格間水流方向雖然有一定差異，但是差異較小。圖4中間有兩個柵格水流方向與周圍差異很大（無人船艇必經(jīng)過這兩個柵格），這是為了測試系統(tǒng)能夠滿足特殊水流的情況。

圖4 水流柵格地圖Fig.4 Flow grid map

4.4 無人船艇艏向角

計算無人船艇艏向角，如圖3所示，β為無人船艇前進方向與水平方向的夾角，而無人船艇前進方向應(yīng)是作用于無人船艇的合力方向，合力包括水流阻力、浮繩拉力和無人船艇動力。取此時的水流方向垂直向上，以PL 無人船艇為例，因此，艏向角的函數(shù)被定義為：

式中，F(xiàn)m、Fw、Fr和Fall分別為無人船艇的動力、水流對無人船艇的阻力、浮繩的拉力和無人船艇受到的合力，w為水流角度，m為無人船艇動力角度，r為浮繩拉力角度，α為無人船艇動力和水流的合力，β為三個力的合力，即一艘無人船艇的艏向角。所有的角度都是以X軸正方向開始逆時針到力方向的夾角。

在運動過程中，無人船艇的航向角與目標(biāo)點的夾角可能非常大。通常，無人船艇的艏向角β不能瞬間變大。因此，需要考慮無人船艇轉(zhuǎn)向率，讓β逐漸趨于目標(biāo)點。

4.5 雙無人船艇系統(tǒng)浮繩分析

圖5 表示浮繩拖曳力對單無人船艇航行的影響，其中Ψ為浮繩拖曳力Fr與隨體坐標(biāo)系X軸形成的夾角，在大地坐標(biāo)系下，可由無人船艇的艏向角推出。Fx、Fy為Fr分別分解到隨體坐標(biāo)系X軸、Y軸上的力，設(shè)定Tm為無人船艇本身能夠提供的最大回轉(zhuǎn)力矩。Fx可以被無人船艇推進器產(chǎn)生的推力抵消掉，但會影響到無人船艇的航行速度；而Fy在船艉產(chǎn)生的回轉(zhuǎn)力矩會隨著Ψ的增大而增大，若產(chǎn)生的Fy超過Tm的值，則即使無人船艇提供最大的回轉(zhuǎn)力矩，無法平衡拖曳力Fr，所以產(chǎn)生了橫向分離效應(yīng)。削弱橫向分離效應(yīng)的影響，不僅需要無人船艇自身提供的回轉(zhuǎn)力要足夠大，還要實時控制艏向角，避免無人船艇船艉與浮繩力的夾角過大。

忽略柔性浮繩在運動中的拉伸形變，當(dāng)浮纜在水中處于張緊狀態(tài)時，可將浮纜形狀近似成懸鏈，懸鏈的形狀通?？梢灶惐瘸稍诳諝庵幸欢捂湢钗镏皇苤亓τ绊懙那闆r。根據(jù)文獻[20]所述，水流中的阻力使浮纜發(fā)生形態(tài)變化，與懸鏈掛在空氣中因為重力產(chǎn)生形態(tài)變化的情況相似。無人船艇在恒定流速的水流中穩(wěn)定航行，假設(shè)柔性浮纜與水流速度方向成恒定角度，浮纜的形狀可以近似表示為一段懸鏈，懸鏈曲線在坐標(biāo)系中可以表示為：

此曲線表示了等高懸鏈方程的一般形式，其中，a為常數(shù)，是曲線頂點到橫坐標(biāo)軸的距離。如圖6所示，水流速度w的方向為Y軸正方向，設(shè)定此坐標(biāo)軸的原點為兩艘無人船艇的隊形中心，故水流速度與無人船艇隊形中心的運動速度方向相反。

圖6 浮繩的形狀曲線Fig.6 Shape curve of floating rope

在無人船艇運動過程中，兩船艇間的距離不斷變化。因此，浮繩也應(yīng)是不斷變化的，為了模擬該場景，需要根據(jù)無人船艇的位置反解出a的數(shù)值，即求出不斷變化的具體函數(shù)。由于此反解過程涉及超越函數(shù)，因此采用泰勒展開式逼近解析解，最后求解一元多次方程得到a，求解過程如下：

4.6 基于距離的協(xié)同控制策略實現(xiàn)

基于兩船艇距離的協(xié)同控制策略分為編隊模式和跟蹤模式。編隊模式：在無人船艇航行中，當(dāng)船艇間距在合適閾值內(nèi)時，每艘無人船艇向目標(biāo)點航行，當(dāng)船艇間距不在合適閾值內(nèi)，抑制距目標(biāo)點近的無人船艇動力，組成捕獲目標(biāo)的編隊；跟蹤模式：在無人船艇航行中，虛擬導(dǎo)航點（兩船艇重心）實時跟蹤目標(biāo)點，兩船艇保持與導(dǎo)航點相同的艏向角。其中，兩種模式都遵循相同的間距控制策略。

參考式(6)，間距控制策略是當(dāng)兩船艇間距小于a時，無人船艇動力Fm向左側(cè)調(diào)整30°，導(dǎo)致分力拉開兩船艇間距。同理，另一艘無人船艇向右側(cè)調(diào)整30°。此時，引入狀態(tài)緩沖值c，兩船艇間距合適的閾值調(diào)整為（a+c,b），即兩船艇間距大于a+c時，無人船艇恢復(fù)原先的艏向角。當(dāng)兩船艇間距大于b時，處理方式與上述描述相反。由于兩艘無人船艇擁有同一個目標(biāo)（編隊模式）或者相同的艏向角（跟蹤模式），故間距不易擴大，只有在特殊水流干擾和滸苔阻力過大時，才可能擴大間距。

編隊模式切換到跟蹤模式的條件：當(dāng)兩船艇與目標(biāo)點的距離相等且兩船艇間距離保持在合適閾值內(nèi)時，系統(tǒng)由編隊模式進入跟蹤模式，表示為式(6)和下式：

跟蹤模式切換到編隊模式的條件：當(dāng)兩船艇與目標(biāo)點的距離之差大于固定值且兩船艇間距離不在合適閾值內(nèi)時，系統(tǒng)由跟蹤模式進入編隊模式。

通過以上特殊名詞的解釋，并基于距離的協(xié)同控制策略，滸苔清掃任務(wù)可以描述為以下3 個步驟：

（1）根據(jù)滸苔分布于海邊的特征，可以通過手持式GPS 測量儀測得滸苔泛濫處的位置；

（2）根據(jù)雙無人船艇、滸苔和海岸滸苔回收處的位置以及雙無人船艇完成任務(wù)時的位姿約束條件，規(guī)劃無人船艇的航跡。在水流的影響下，滸苔的位置不斷變化，故無人船艇的航跡也應(yīng)不斷變化，滸苔變化的位置可以通過放置在滸苔中的GPS 發(fā)射器獲得；

（3）對所述的航跡進行路徑跟蹤，由于兩船艇距滸苔的距離不相等，為了更方便捕獲滸苔，控制策略首先切換到編隊模式，調(diào)整雙無人船艇編隊，等滿足條件時，進入跟蹤模式，提高系統(tǒng)穩(wěn)定性，之后兩種模式不斷切換，直到兩船艇包裹住滸苔，并拖動滸苔駛向海岸滸苔回收處，完成滸苔清掃任務(wù)。其中，間距控制策略作用于整個過程。

文獻[16]分析了柔性連接式雙無人船艇完成溢油圍捕任務(wù)過程中兩艘無人船艇的具體行為：軌跡跟蹤、保持隊形、溢油圍捕、速度動態(tài)調(diào)整等行為，并設(shè)定行為的優(yōu)先級；使用零空間策略（Null-Space-Base，NSB）按照行為的優(yōu)先級進行行為融合，計算出兩艘無人船艇的實時期望航向。與文獻[16]相比，本文提出的控制策略無須將行為排序，且依據(jù)無人船艇的結(jié)果反饋控制艏向角。其優(yōu)勢體現(xiàn)在，不同模式切換間的狀態(tài)緩沖和跟蹤模式下不改變無人船艇動力方向，使得系統(tǒng)穩(wěn)定性明顯提高。

5 仿真結(jié)果及分析

5.1 雙無人船艇系統(tǒng)清掃滸苔過程

本文仿真基于Python 的pyglet 模塊模擬實現(xiàn)，仿真中設(shè)定無人船艇動力70 PS、空載浮繩拉力5 kN、滿載浮繩拉力30 kN、無人船艇最大轉(zhuǎn)向角30°、浮繩深度150 m、船艇間距離下限80 m、船艇間距離上限100 m、狀態(tài)緩沖值10 m等，雙無人船艇系統(tǒng)基于兩船艇距離的協(xié)同控制策略完成滸苔清掃任務(wù)的大致過程如圖7所示。

圖7(a)表明任務(wù)開始，兩船艇進入編隊模式，調(diào)整雙無人船艇位置；圖7(b)表明完成編隊模式進入跟蹤模式，兩船艇的艏向角同虛擬導(dǎo)航點相同，圖中可以發(fā)現(xiàn)兩船并沒有指向同一方向，是由于水流的干擾導(dǎo)致間距變化，從而間距控制策略發(fā)揮作用，拉開兩船艇間距；圖7(c)表明兩船艇已包圍滸苔；圖7(d)表明兩船艇拖動滸苔進入編隊模式，并且浮繩的拉力逐漸增加，直到30 kN為止；圖7(e)表明浮繩在最大負載下兩船艇由編隊模式再次進入跟蹤模式；圖7(f)表明兩船艇拖動滸苔到達海岸滸苔回收處，完成本次滸苔清掃任務(wù)。

圖7 系統(tǒng)執(zhí)行滸苔清掃任務(wù)（a～f 順次執(zhí)行）Fig.7 System performs Enteromorpha cleaning task(a-f in sequence)

5.2 雙無人船艇系統(tǒng)軌跡

圖8 為通過浮繩連接兩艘水面無人船艇構(gòu)成雙無人船艇協(xié)同，由協(xié)同系統(tǒng)清掃滸苔并將其拖運至海岸的航跡曲線。從圖8 和圖7 可以得出，本文提出的控制策略能夠完成滸苔清掃任務(wù)。圖9 為文獻[16]中無人船艇的行駛軌跡曲線，對比圖8 可以看出，在本文控制策略下執(zhí)行跟蹤模式的軌跡相比于文獻[16]中的軌跡更加平滑，幾乎未發(fā)生轉(zhuǎn)向。因此，本文的控制策略能夠提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

圖8 無人船艇圍捕滸苔軌跡Fig.8 Tracking of Enteromorpha prolifera encircled by unmanned boats

圖9 無人船艇的行駛軌跡[16]Fig.9 Trajectory of unmanned boat[16]

圖10 為誤差曲線圖，由于水流的影響，規(guī)劃路徑不斷變化。藍色折線為任務(wù)開始時的規(guī)劃路徑，綠色折線為滸苔被拖動后的規(guī)劃路徑，折點為滸苔位置。雙無人船艇從任務(wù)開始到拖動滸苔的時間里，滸苔在水流的影響下，從藍色折點流到綠色折點。由圖10 可知，在雙無人船艇拖動滸苔之前，導(dǎo)航點（兩船艇重心）一直在兩條規(guī)劃路徑內(nèi)，符合期望軌跡；在無人船艇拖動滸苔后，由于無人船艇有限的轉(zhuǎn)向角和慣性作用，無人船艇轉(zhuǎn)向軌跡為弧形，而規(guī)劃路徑?jīng)]有考慮這些。從圖7 和圖8 可知，該協(xié)同系統(tǒng)能夠完成滸苔清掃任務(wù)。

5.3 雙無人船艇間距

兩艘無人船艇橫向距離隨時間的變化關(guān)系如圖11所示。任務(wù)開始時，兩船艇處于編隊模式且擁有同一個目標(biāo)。因此，其距離不斷拉近，當(dāng)兩者距離等于80 m 時，調(diào)整左船艇艏向角向左側(cè)偏移30°，使無人船艇動力分出一個垂直于另一艘無人船艇的分力，拉開兩船艇距離。同理，調(diào)整右船艇艏向角向右側(cè)偏移30°。此時，引入狀態(tài)緩沖值為10 m，擴大船間閾值，讓兩船艇繼續(xù)拉開船間距離，直到90 m 為止。由于同一個目標(biāo)，兩船艇距離會再次等于80 m，之后繼續(xù)拉開，此過程往返進行，直到任務(wù)結(jié)束。在圖11 中，大約220 s 處（設(shè)置了與無人船艇運動相垂直的急速水流），船艇間橫向距離達到了95 m，之后又回到90 m 以內(nèi)，此處是為了測試系統(tǒng)穩(wěn)定性。由圖可知，該系統(tǒng)仍然可以正常運行。因此，該控制策略擁有一定的抗干擾能力。

圖11 雙無人船艇間橫向距離Fig.11 Lateral distance between two unmanned boats

兩艘無人船艇縱向距離隨時間的變化關(guān)系如圖12所示?？v向距離是目標(biāo)點距兩船艇之間距離的差值，此圖可反應(yīng)出兩船艇的編隊是否適合圍捕滸苔。例如，船艇間縱向距離約等于0 m 時，說明兩船艇距目標(biāo)點的距離近似相等，即兩船艇的垂直平分線近似穿過目標(biāo)點，也就是兩船艇的艏向角和船艇間距離能夠圍捕目標(biāo)。在圖12 中，大約300s 處，雙無人船艇開始拖動滸苔（圖7(c)），此時目標(biāo)點由滸苔轉(zhuǎn)為岸邊的滸苔回收處，兩船艇間的縱向距離突然增大。此時，控制策略中的編隊模式開始調(diào)整雙無人船艇編隊，使之逐漸形成拖動滸苔的編隊。

圖12 雙無人船艇間縱向距離Fig.12 Longitudinal distance between two unmanned boats

圖13 表示兩艘無人船艇艏向角隨時間變化的曲線，其中以正上方為0°，順時針增加角度。由于水流的影響和橫軸時間跨度小導(dǎo)致圖中雙無人船艇艏向角一直在明顯地變化，在400 s 處右船艇的艏向角變化巨大，是因為浮繩拉力太大，又處于編隊模式中，從而右船艇不斷調(diào)整艏向角，但從圖13 的150～300 s 處可以看出，本文控制策略中跟蹤模式的優(yōu)勢，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。相比于圖14所示的無人船艇艏向角實時變化曲線[16]，本文的控制策略仍有可取之處。

圖13 無人船艇艏向角Fig.13 Heading angle of unmanned boat

圖14 無人船艇艏向角Fig.14 Heading angle of unmanned boat

5.4 滸苔阻力對協(xié)同系統(tǒng)的影響

以左船艇為例，作用于無人船艇力的變化如圖15所示。由于圖中無人船艇動力Fm、水流阻力Fw和浮繩拉力Fr不是線性關(guān)系，因此合力Fall并不是上述3 個力線性疊加的結(jié)果。但是通過此圖可以看出，無人船艇動力的大小保持不變，水流的阻力變化較小，浮繩拉力隨著滸苔的變化而變化，合力開始時受水流影響逐漸增加，直到雙無人船艇拖動滸苔時，滸苔阻力的不斷提高，導(dǎo)致合力逐漸下降。通過圖15，合力大小的變化可大致反應(yīng)出無人船艇速度的變換，由快轉(zhuǎn)慢。

圖15 作用于無人船艇力的變化Fig.15 Change of force acting on unmanned boat

兩艘無人船艇速率隨時間的變化如圖16所示。在雙無人船艇開始任務(wù)和拖動滸苔時，右船艇距目標(biāo)點的距離一直小于左船艇距目標(biāo)點的距離，為形成捕獲滸苔的編隊，控制策略切換到編隊模式，抑制右船艇的速率，即把右船艇原有的動力70 PS 降為23.3 PS；在其他過程中，控制策略切到跟蹤模式，導(dǎo)致雙無人船艇的速度近乎相等。在圖16 中還可發(fā)現(xiàn)，在300 s 之前（浮繩空載階段）的平均速度大于600 s 之后（浮繩完全拖動滸苔）的速度，可見滸苔阻力對雙無人船艇系統(tǒng)的影響。

圖16 雙無人船艇速率的變化Fig.16 Change of speed of double unmanned boat

6 結(jié)論

通過分析雙無人船艇協(xié)同系統(tǒng)執(zhí)行滸苔清掃任務(wù)的步驟，設(shè)計出基于距離的混合協(xié)同控制策略，解決了系統(tǒng)需要執(zhí)行多個行為情況下的決策問題，得到融合控制后輸出的艏向角及航速，搭建了雙無人船艇協(xié)同系統(tǒng)的仿真試驗平臺。經(jīng)驗證，提出的控制策略保障了雙無人船艇系統(tǒng)有效協(xié)同圍捕滸苔。

本文結(jié)合協(xié)同行為控制提出了基于距離的混合控制策略，實際作業(yè)中需要準(zhǔn)確預(yù)測滸苔位置、精確浮繩拉力隨滸苔數(shù)量的變化而變化以及復(fù)雜水流等作業(yè)環(huán)境擾動，上述工作將是今后進一步研究的方向。