第2期 朱大奇，等：生物启发AUV三维轨迹跟踪控制算法 .185. 小于传统反步跟踪控制，以图5(a)的前向速度为 [7]LIONEL L,BRUNO J.Robust nonlinear path-following con- 例，在跟踪开始的698s拐点处，传统反步跟踪达到 trol of AUV [J].IEEE Journal of Oceanic Engineering, 1.267m/s,而生物启发跟踪的控制速度仅为1.016 2008,33(2):89-102. m/s,其他拐点处同样可以看出生物启发跟踪的控 [8]高剑，徐德民，严卫生.基于级联方法的欠驱动AUV全局 制速度跳变远小于传统反步跟踪控制，针对欠驱动 K指数3维直线跟踪控制[J].控制与决策，2012,27 (9):1281-1287. 水下机器人系统来说，短时间内较大的速度变化，意 GAO Jian,XU Demin,YAN Weisheng.Global K-exponen- 味着需要产生较大加速度，这时机器人需要提供足 tial straight-line tracking control of an underactuated AUV in 够的推力，但实际的水下机器人其推力有限，常常无 3 dimensions using a cascaded approach[J].Control and 法满足这一要求。生物启发模型的加入较好克服了 Decision,2012,27(9):1281-1287 控制控制的速度跳变，从而较好地实现水下机器人 [9]廖煜雷，庞永杰，马伟佳，等喷水推进无人水面艇直线航 轨迹跟踪。 迹系统的反步自适应滑模控制[J].高技术通讯，2013， 23(1):79-84. 4结束语 LIAO Yulei,PANG Yongjie,MA Weijia,et al.Backstepping 通过对于三维折线轨迹进行仿真研究，分别比 adaptive sliding-mode control for the straight-line trajectory 较了传统反步控制与生物启发方法在海流环境下的 system of water-jet-propelled unmanned surface vessels[J]. Chinese High Technology Letters,2013,23(1):79-84. AUV跟踪控制效果，可以看到生物启发方法在跟踪 [10]唐旭东，庞永杰，李晔，等.基于混沌过程神经元的水下 效果上要优于传统反步方法，同时很好解决了反步 机器人运动控制方法[J].控制与决策.2010.25(2)： 方法的速度跳变问题，显示了很好的控制性能，同时 213-217. 在本文基础上可以进一步考虑将运动学控制扩展到 TANG Xudong,PANG Yongjie,LI Ye,et al.Chaotic 动力学控制。 process neuron control for AUVs[J].Control and Deci- sion,2010,25(2):213-217. 参考文献： [11]YANG S X,ZHU A.A bioinspired neurodynamics based [1]贾鹤鸣，程相勤，张利军，等.基于离散滑模预测的欠驱动 approach to tracking control of mobile robots[J].IEEE AUV三维航迹跟踪控制[J].控制与决策，2011,26 Transactions on Industrial Electronics,2012,59 (8): 3211-3220. (10)：1452-1458 JIA Heming,CHENG Xiangqin,ZHANG Lijun,et al. [12]马岭，崔维成.NTSM控制的AUV路径跟踪控制研究 Three-dimensional path tracking control for an underactuated [J].中国造船，2006,47(4)：77-82. AUV based on discrete-time sliding mode prediction[J]. MA Ling,CUI Weicheng.Path following control study of Control and Decision,2011,26(10):1452-1458. an autonomous underwater vehicle controlled by non-singu- [2]王芳，万磊，李晔，等.欠驱动AUV的运动控制技术综述 lar terminal sliding mode[J].Shipbuilding of China, [J].中国造船，2010,51(2)：227.241. 2006,47(4):77-82. [13]SANTHAKUMAR M,ASOKAN T.Investigations on the WANG Fang,WAN Lei,LI Ye,et al.A survey on develop- ment of motion control for underactuated AUV[J].Ship- hybrid tracking control of an underactuated autonomous building of China,2010,51(2):227-241. underwater robot J].Advanced Robotics,2010,24 [3]TSAI P S,WANG L S,CHANG F R.Systematic backstep- (11):1529-1556 [14]边宇枢，高志慧，负超.6自由度水下机器人动力学分析 ping design for b-spline trajectory tracking control of the mo- 与运动控制[J].机械工程学报，2007,43(7)：87-92. bile robot in hierarchical model [C]//IEEE International BIAN Yushu,GAO Zhihui,YUN Chao.Dynamic analysis Conference on Networking,Sensing and Control.Taipei, China,2004:713-718. and motion control of 6-DOF underwater robot[J].Chinese [4]WALLACE M B,MAX S D.EDWIN K.Depth control of re- Journal of Mechanical Engineering,2007,43(7):87-92. motely operated underwater vehicles using an adaptive fuzzy [15]SIMON X Y,LUO C.A neural network approach to com- sliding mode controller[J].Robotics and Autonomous Sys- plete coverage path planning[J].IEEE Transactions on tems,2008.56(8):670-677 Systems,Man,and Cybernetics,Part B:Cybernetics, [5]BAGHERI A,MOGHADDAM JJ.Simulation and tracking 2004,34(1):718-725 作者简介： control based on neural-network strategy and sliding-mode 朱大奇，男，1964年生，教授，博士 control for underwater remotely operated vehicle[J].Neuro- computing,2009.72(8):1934-1950. 生导师，主要研究方向为智能故障诊 [6]JON E R.ASGEIR J S,KRISTIN Y P.Model-based output 断、水下机器人路径规划与控制。主持 国家863计划、国家自然科学基金等项 feedback control of slender-body underactuated AUVs:theo- 目20余项.发表学术论文100余篇，出 ry and experiments[J].IEEE Transactions on Control Sys- tems Technolog,2008,16(5):930-946. 版专著及教材5部。小于传统反步跟踪控制，以图 ５（ ａ） 的前向速度为 例，在跟踪开始的 ６９８ ｓ 拐点处，传统反步跟踪达到 １．２６７ ｍ ／ ｓ，而生物启发跟踪的控制速度仅为 １．０１６ ｍ ／ ｓ，其他拐点处同样可以看出生物启发跟踪的控 制速度跳变远小于传统反步跟踪控制，针对欠驱动 水下机器人系统来说，短时间内较大的速度变化，意 味着需要产生较大加速度，这时机器人需要提供足 够的推力，但实际的水下机器人其推力有限，常常无 法满足这一要求。 生物启发模型的加入较好克服了 控制控制的速度跳变，从而较好地实现水下机器人 轨迹跟踪。 ４ 结束语 通过对于三维折线轨迹进行仿真研究，分别比 较了传统反步控制与生物启发方法在海流环境下的 ＡＵＶ 跟踪控制效果，可以看到生物启发方法在跟踪 效果上要优于传统反步方法，同时很好解决了反步 方法的速度跳变问题，显示了很好的控制性能，同时 在本文基础上可以进一步考虑将运动学控制扩展到 动力学控制。 参考文献： ［１］贾鹤鸣，程相勤，张利军，等．基于离散滑模预测的欠驱动 ＡＵＶ 三维航迹跟踪控制 ［ Ｊ］． 控制与决策， ２０１１， ２６ （１０）： １４５２⁃１４５８． ＪＩＡ Ｈｅｍｉｎｇ， ＣＨＥＮＧ Ｘｉａｎｇｑｉｎ， ＺＨＡＮＧ Ｌｉｊｕｎ， ｅｔ ａｌ． Ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｐａｔｈ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ａｎ ｕｎｄｅｒａｃｔｕａｔｅｄ ＡＵＶ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉｓｃｒｅｔｅ⁃ｔｉｍｅ ｓｌｉｄｉｎｇ ｍｏｄｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ［ Ｊ］． Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ， ２０１１， ２６（１０）： １４５２⁃１４５８． ［２］王芳，万磊，李晔，等．欠驱动 ＡＵＶ 的运动控制技术综述 ［Ｊ］．中国造船， ２０１０， ５１（２）： ２２７⁃ ２４１． ＷＡＮＧ Ｆａｎｇ， ＷＡＮ Ｌｅｉ， ＬＩ Ｙｅ， ｅｔ ａｌ． Ａ ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ ｄｅｖｅｌｏｐ⁃ ｍｅｎｔ ｏｆ ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ｕｎｄｅｒａｃｔｕａｔｅｄ ＡＵＶ ［ Ｊ］． Ｓｈｉｐ⁃ ｂｕｉｌｄｉｎｇ ｏｆ Ｃｈｉｎａ， ２０１０， ５１（２）： ２２７⁃２４１． ［３］ＴＳＡＩ Ｐ Ｓ， ＷＡＮＧ Ｌ Ｓ， ＣＨＡＮＧ Ｆ Ｒ． Ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｂａｃｋｓｔｅｐ⁃ ｐｉｎｇ ｄｅｓｉｇｎ ｆｏｒ ｂ⁃ｓｐｌｉｎｅ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏ⁃ ｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ ｉｎ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ［ Ｃ］ ／ ／ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ， Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ． Ｔａｉｐｅｉ， Ｃｈｉｎａ， ２００４： ７１３⁃７１８． ［４］ＷＡＬＬＡＣＥ Ｍ Ｂ， ＭＡＸ Ｓ Ｄ． ＥＤＷＩＮ Ｋ． Ｄｅｐｔｈ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｒｅ⁃ ｍｏｔｅｌｙ ｏｐｅｒａｔｅｄ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｕｓｉｎｇ ａｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｆｕｚｚｙ ｓｌｉｄｉｎｇ ｍｏｄｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ［ Ｊ］． Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｓｙｓ⁃ ｔｅｍｓ， ２００８， ５６（８）： ６７０⁃６７７． ［５］ＢＡＧＨＥＲＩ Ａ， ＭＯＧＨＡＤＤＡＭ Ｊ Ｊ． Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｕｒａｌ⁃ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｔｒａｔｅｇｙ ａｎｄ ｓｌｉｄｉｎｇ⁃ｍｏｄｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｒｅｍｏｔｅｌｙ ｏｐｅｒａｔｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ［Ｊ］． Ｎｅｕｒｏ⁃ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ， ２００９， ７２（８）： １９３４⁃１９５０． ［６］ＪＯＮ Ｅ Ｒ， ＡＳＧＥＩＲ Ｊ Ｓ， ＫＲＩＳＴＩＮ Ｙ Ｐ． Ｍｏｄｅｌ⁃ｂａｓｅｄ ｏｕｔｐｕｔ ｆｅｅｄｂａｃｋ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｓｌｅｎｄｅｒ⁃ｂｏｄｙ ｕｎｄｅｒａｃｔｕａｔｅｄ ＡＵＶｓ： ｔｈｅｏ⁃ ｒｙ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓ⁃ ｔｅｍｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２００８， １６（５）： ９３０⁃９４６． ［７］ＬＩＯＮＥＬ Ｌ， ＢＲＵＮＯ Ｊ． Ｒｏｂｕｓｔ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｐａｔｈ⁃ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｃｏｎ⁃ ｔｒｏｌ ｏｆ ＡＵＶ ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｏｃｅａｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２００８， ３３（２）： ８９⁃１０２． ［８］高剑，徐德民，严卫生．基于级联方法的欠驱动 ＡＵＶ 全局 Ｋ 指数 ３ 维直线跟踪控制［ Ｊ］． 控制与决策， ２０１２， ２７ （９）： １２８１⁃１２８７． ＧＡＯ Ｊｉａｎ， ＸＵ Ｄｅｍｉｎ， ＹＡＮ Ｗｅｉｓｈｅｎｇ． Ｇｌｏｂａｌ Ｋ⁃ｅｘｐｏｎｅｎ⁃ ｔｉａｌ ｓｔｒａｉｇｈｔ⁃ｌｉｎｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ａｎ ｕｎｄｅｒａｃｔｕａｔｅｄ ＡＵＶ ｉｎ ３ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ ｕｓｉｎｇ ａ ｃａｓｃａｄｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ［ Ｊ］． Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ， ２０１２， ２７（９）： １２８１⁃１２８７． ［９］廖煜雷，庞永杰，马伟佳，等．喷水推进无人水面艇直线航 迹系统的反步自适应滑模控制［ Ｊ］． 高技术通讯， ２０１３， ２３（１）： ７９⁃８４． ＬＩＡＯ Ｙｕｌｅｉ，ＰＡＮＧ Ｙｏｎｇｊｉｅ，ＭＡ Ｗｅｉｊｉａ， ｅｔ ａｌ． Ｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇ ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｌｉｄｉｎｇ⁃ｍｏｄｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｔｒａｉｇｈｔ⁃ｌｉｎｅ ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｗａｔｅｒ⁃ｊｅｔ⁃ｐｒｏｐｅｌｌｅｄ ｕｎｍａｎｎｅｄ ｓｕｒｆａｃｅ ｖｅｓｓｅｌｓ［ Ｊ］． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｈｉｇｈ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｌｅｔｔｅｒｓ， ２０１３， ２３（１）： ７９⁃ ８４． ［１０］唐旭东，庞永杰，李晔，等． 基于混沌过程神经元的水下 机器人运动控制方法［ Ｊ］． 控制与决策，２０１０， ２５（２）： ２１３⁃２１７． ＴＡＮＧ Ｘｕｄｏｎｇ， ＰＡＮＧ Ｙｏｎｇｊｉｅ， ＬＩ Ｙｅ， ｅｔ ａｌ． Ｃｈａｏｔｉｃ ｐｒｏｃｅｓｓ ｎｅｕｒｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ＡＵＶｓ ［ Ｊ］． Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄｅｃｉ⁃ ｓｉｏｎ， ２０１０， ２５（２）：２１３⁃２１７． ［１１］ＹＡＮＧ Ｓ Ｘ ， ＺＨＵ Ａ． Ａ ｂｉｏｉｎｓｐｉｒｅｄ ｎｅｕｒｏｄｙｎａｍｉｃｓ ｂａｓｅｄ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ， ２０１２， ５９ （ ８ ）： ３２１１⁃３２２０． ［１２］马岭，崔维成． ＮＴＳＭ 控制的 ＡＵＶ 路径跟踪控制研究 ［Ｊ］． 中国造船， ２００６， ４７（４）： ７７⁃８２． ＭＡ Ｌｉｎｇ， ＣＵＩ Ｗｅｉｃｈｅｎｇ． Ｐａｔｈ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｕｄｙ ｏｆ ａｎ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｂｙ ｎｏｎ⁃ｓｉｎｇｕ⁃ ｌａｒ ｔｅｒｍｉｎａｌ ｓｌｉｄｉｎｇ ｍｏｄｅ ［ Ｊ ］． Ｓｈｉｐｂｕｉｌｄｉｎｇ ｏｆ Ｃｈｉｎａ， ２００６， ４７（４）： ７７⁃８２． ［１３］ ＳＡＮＴＨＡＫＵＭＡＲ Ｍ， ＡＳＯＫＡＮ Ｔ． Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎｓ ｏｎ ｔｈｅ ｈｙｂｒｉｄ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ａｎ ｕｎｄｅｒａｃｔｕａｔｅｄ ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｒｏｂｏｔ ［ Ｊ ］． Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ， ２０１０， ２４ （１１）： １５２９⁃１５５６． ［１４］边宇枢，高志慧，贠超． ６ 自由度水下机器人动力学分析 与运动控制［Ｊ］．机械工程学报， ２００７， ４３（７）： ８７⁃ ９２． ＢＩＡＮ Ｙｕｓｈｕ， ＧＡＯ Ｚｈｉｈｕｉ， ＹＵＮ Ｃｈａｏ． Ｄｙｎａｍｉｃ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ６⁃ＤＯＦ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｒｏｂｏｔ［Ｊ］． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２００７， ４３（７）： ８７⁃ ９２． ［１５］ＳＩＭＯＮ Ｘ Ｙ， ＬＵＯ Ｃ． Ａ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｃｏｍ⁃ ｐｌｅｔｅ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ［ Ｊ］． ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ， Ｍａｎ， ａｎｄ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ， Ｐａｒｔ Ｂ： Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ， ２００４， ３４（１）： ７１８⁃７２５． 作者简介： 朱大奇，男 ，１９６４ 年生，教授，博士 生导师，主要研究方向为智能故障诊 断、水下机器人路径规划与控制。 主持 国家 ８６３ 计划、国家自然科学基金等项 目 ２０ 余项，发表学术论文 １００ 余篇，出 版专著及教材 ５ 部。 第 ２ 期 朱大奇，等： 生物启发 ＡＵＶ 三维轨迹跟踪控制算法 ·１８５·