面向水下目標(biāo)探測的海洋機(jī)器人追蹤控制策略

耿成園 馮強(qiáng)強(qiáng) 張會寅 趙振強(qiáng) 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(jī)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(jìn)行自主運(yùn)動控制以及智能化決策，其中導(dǎo)航系統(tǒng)是水下機(jī)器人的重要組成部分，通過融合多傳感器的硬件精準(zhǔn)探測水下目標(biāo)。本文針對多傳感器的水下機(jī)器人的追蹤控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，并對系統(tǒng)性能進(jìn)行模擬分析。

1 水下機(jī)器人追蹤控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

追蹤控制系統(tǒng)主要由2個(gè)可獨(dú)立操控的模組構(gòu)成，第一模組為履帶式行進(jìn)機(jī)器人，并配置動力驅(qū)動裝置，能夠在水中進(jìn)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(jìn)行實(shí)時(shí)參數(shù)最優(yōu)化控制，2個(gè)模組都可以在水面上方通過操作人員直接進(jìn)行操作控制。由于2個(gè)模組是由模塊化的功能單元進(jìn)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(jī)人共同進(jìn)行耦合操作。所有機(jī)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(jī)器人追蹤控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

2.1 水下機(jī)器人追蹤控制系統(tǒng)的框架

2.2 傳感器采集模塊設(shè)計(jì)

傳感器的數(shù)據(jù)參數(shù)采集是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人運(yùn)動以及姿態(tài)調(diào)整的重要控制依據(jù)，為了更好地適應(yīng)水下的運(yùn)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(jī)器運(yùn)行姿態(tài)、室外溫度、密封艙溫度以及實(shí)時(shí)GPS數(shù)據(jù)進(jìn)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(shè)計(jì)

水下機(jī)器人系統(tǒng)有5個(gè)模塊，包括微控制單元、直流電機(jī)（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(shí)配置外部定時(shí)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(shí)時(shí)獲取外部參照命令，穩(wěn)定傳輸運(yùn)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(jī)器人在海洋環(huán)境中的運(yùn)行規(guī)律十分復(fù)雜，因此需要將機(jī)器人的整體運(yùn)動分為垂直運(yùn)動和水平運(yùn)動2個(gè)方向，以便進(jìn)行研究[3]。本文基于機(jī)器人的水平和垂直運(yùn)動需求來建立三維坐標(biāo)系。在水平面的運(yùn)行中，受到慣性作用以及控制飽和度的影響，實(shí)際的系統(tǒng)輸出參數(shù)τc往往達(dá)不到理論的控制要求，因此τ的具體表達(dá)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(fù)雜，其動力參數(shù)的變化往往是無序的，這會對機(jī)器人的實(shí)際控制效果產(chǎn)生影響，因此需要重點(diǎn)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(jī)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(dǎo)數(shù)；C（v）為向心力矩陣；ΔC為機(jī)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(jī)器人在前進(jìn)動力時(shí)所產(chǎn)生的誤差，ΔD∈R3×3。D（v，v）為阻尼矩陣；G（P） 為恢復(fù)力矩陣；τ為自由度矩陣；f為參數(shù)設(shè)計(jì)中的自由度干擾項(xiàng)。

4 追蹤控制策略與實(shí)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(jìn)行全面掃描，為了更精確地記錄障礙物的尺寸，需要實(shí)時(shí)識別設(shè)備到表面的距離以及機(jī)器人的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，使機(jī)器人能夠在垂直方向上移動。其移動的激光光點(diǎn)實(shí)時(shí)展示在相機(jī)的傳感器中，4束激光圍繞著相機(jī)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(jìn)行排列，而為了保證控制策略的精確度，同時(shí)引入冗余的第四激光束作為異常點(diǎn)的檢測光束，進(jìn)而保證控制的穩(wěn)定性和有效性。

4.2 實(shí)現(xiàn)步驟

4.2.1 基陣結(jié)構(gòu)

追蹤控制需要準(zhǔn)確評估目標(biāo)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(diǎn)[4]，因此采用十字陣作為接收基陣。在每個(gè)器陣中，間距為半個(gè)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(shè)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(jì)效益為目標(biāo)，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測紙漿洗滌過程的狀態(tài)信息，當(dāng)條件參數(shù)和狀態(tài)參數(shù)發(fā)生改變時(shí)，對關(guān)鍵操作參數(shù)進(jìn)行及時(shí)、合理的調(diào)節(jié)，從而使整個(gè)紙漿洗滌過程處在優(yōu)化的運(yùn)行狀態(tài)。

4.2.2 信號接收

需要對每個(gè)換能器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)進(jìn)行模型識別，在這個(gè)過程中，波束運(yùn)算量最大，因此在保證計(jì)算精度的基礎(chǔ)上，其運(yùn)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(biāo)反射后的時(shí)間周期，進(jìn)而判斷距離。在測距過程中，通過估計(jì)方位判斷準(zhǔn)確方向，進(jìn)而沿著計(jì)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(jì)算結(jié)果通過顯示裝置進(jìn)行可視化展示，還需要建立對應(yīng)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(yàn)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(jī)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(jì)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(shè)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(shè)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(xué)距離，假設(shè)測距誤差為2‰，當(dāng)設(shè)備下潛至水下5 000 m時(shí)，其測距誤差為10 m，下潛后導(dǎo)航仿真誤差值分布如圖3所示。在定深運(yùn)動的過程中，其初始艏向角為30°，總航程為860.32 m，最大導(dǎo)航誤差為25.41 m。整個(gè)過程的運(yùn)動仿真符合閉合式矩形運(yùn)動航位算法的誤差分布要求。

圖3 導(dǎo)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(jī)器人穩(wěn)定性的關(guān)鍵性參數(shù)，其中聲速初始值設(shè)為1 200 m /s，水深為5 000 m，在不同初設(shè)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(jìn)行水下模擬試驗(yàn)的過程中，多數(shù)采用“閉合路徑”運(yùn)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(dǎo)航的誤差，進(jìn)而提升導(dǎo)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(dǎo)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(shí)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(dǎo)航精準(zhǔn)識別水下目標(biāo)，其追蹤控制策略保證機(jī)器人穩(wěn)定運(yùn)行，根據(jù)參數(shù)化仿真實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的自主運(yùn)動控制和智能化決策。