自主水下航行器主从式编队控制

多自主水下航行器的协作已经成为当前的研究热点，编队控制是协作问题中的典型问题，也是其他协作问题的基础。该文建立了自主水下航行器主从式编队控制的数学模型，利用反馈线性化理论将模型简化为1阶动态系统，设计了编队控制律，从理论上证明了所设计控制律的稳定性以及内动态系统的稳定性。在此基础上，比较了2种不同拓扑方式下主从式编队控制下的编队误差。仿真结果表明了该编队控制算法的有效性，并且并联式主从编队下编队控制的误差要小于串联式主从编队。     

障碍物环境下的多AUV主从式编队控制

针对当环境中存在障碍物时,Leader-Follower编队控制中的Follower可能会与障碍物相撞的问题,提出了一种障碍物环境下的多自主水下航行器（AUV）主从式编队控制方法。首先,提出了一种通过改变AUV编队目标点的避障方法,并对其进行数学模型的建立和解析。然后,在Leader-Follower编队控制中,基于级联方法,研究了欠驱动AUV的编队控制问题。将Follower跟踪系统分解为相互级联的位置跟踪系统和航向角跟踪系统,推导出保证系统全局一致渐近稳定的控制参数。仿真结果表明,该方法具有良好的避障和编队控制效果,控制设计可以保证闭环系统渐近稳定,是有效的和可行的。     

新型远程自主水下航行器侧向滑模变结构控制

根据新型远程自主水下航行器操纵机构的组成和特点，建立了其侧向运动的非线性数学模型，并进行了线性化处理。在此基础上，基于变结构控制理论，分别研究了基于垂直舵的侧向低速巡航控制和高速巡航控制及基于前、后侧向推进器的悬停转向控制。仿真结果表明，该控制器可满足水下航行器侧向巡航控制和悬停转向控制的需要，并对参数不确定性和未建模动态都具有良好的鲁棒性。     

自主水下航行器的二阶滑模变结构控制

为了消除传统的滑模控制在实际应用中所产生的抖动问题,运用了高阶滑模的设计思想设计了二阶滑模控制器,它不仅可以消除系统的抖动问题,还对系统存在的不确定性具有良好的鲁棒性,文中将这一方法运用于自主水下航行器,仿真结果表明,能够有效的消除系统的抖动.     

自主式水下航行器控制技术新进展

自主式水下航行器是一个复杂的智能化机电系统，是能够在复杂的海洋环境中自主执行各种任务的无人平台。近年来，自主式水下航行器（AUV）控制技术取得了长足进展，本文较全面概括了近年来国内外在AUV控制技术领域的最新进展，主要包括基于控制器设计的建模、推进器建模与控制、动力定位控制、推力矢量控制、欠驱动控制等方面，然而目前AUV控制领域面临的难点主要在模型不确定和扰动不确定、传感器信息不足以及欠驱动系统的本质特性（例如可控性）及其控制方法等方面，还需要人们为之付出不懈的努力。     

自主式水下航行器载荷水下浮力解脱分离方法

携带正浮力载荷的自主式水下航行器( AUV)是由正浮力载荷和运载体组成的一个多体系统,在载荷释放时必须保证载荷不能与运载体发生碰撞。在研究AUV载荷分离运动数学模型的基础上,结合工程实际,提出载荷浮力解脱分离方法。仿真结果验证了在该浮力解脱分离方法下,载荷可以安全分离,且分离运动简单。该方法在工程上比较容易实现,具有工程参考价值。     

一种自主水下航行器分布式控制系统

提出一种新的基于CAN总线的自主水下航行器(AUV)分布式控制系统。该控制系统具有良好的分层递阶体系结构,包括由综合显控台构成的任务层,由管理记录中心构成的协调层,以及由导航控制中心和底层执行机构控制节点构成的控制层。同时,将实时控制与非实时任务管理分离,由不同的功能节点实现,便于系统的维护和升级。航行试验中,分布式控制系统运行情况良好,AUV完整、正确地执行了航行任务,这充分说明该设计是成功的。     

基于自抗扰的自主水下航行器地形跟踪控制

为保证自主水下航行器在进行地形跟踪任务时,可以更好地抵抗外界环境及自身信号传输的干扰作用,提出一种基于自抗扰控制技术的地形跟踪控制方法,可以将地形跟踪转化为水下机器人的纵倾控制,并设计有运动保护机制。在仿真实验中,利用所设计方法,进行了三维运动仿真,模拟了机器人从水面到水下完成地形跟踪任务的全过程,并与基于PID控制方法的控制器进行比较。结果表明,基于自抗扰控制技术的地形跟踪控制方法能够准确完成预定任务,同时,相比于基于PID的跟踪方法,能够更有效地抑制干扰所造成的超调和震颤等现象,具有更优的控制效果。     

水下编队航行机器人的前馈加反馈控制器设计

介绍了一种能够实现水下机器人编队的分布式控制方法。在基于跟随机和领航机间的相对运动模型上,首先设计了前馈控制器及其内部模型以补偿视为外部信号的领航机信息,然后利用反推法设计了反馈镇定控制器,同时还设计了能够观测所有误差信号的状态观测器以实现反馈控制。算例仿真表明了应用设计的编队控制律,各个水下机器人能够较快地形成希望的编队,并按希望编队队形稳定航行,仿真结果验证了此种控制方法的有效性。     

无速度测量下基于信息耦合度的自主水下航行器分群控制算法

自主水下航行器（AUV）的分群控制,表征为AUV群集在外部刺激下自发分裂成多个子群的行为。针对无速度测量下AUV群集（SAUV）的分群控制问题,提出了一种基于信息耦合度的分群控制算法。该算法利用信息耦合度表征AUV间的交互作用强度,并通过对个体运动的动态调节实现群集行为的分化。在此基础上,针对AUV分群过程中无速度测量的情况,通过设计分布式观测器对邻居速度信息进行实时估计,并将最大信息耦合度邻居的位置信息融入分群控制律中,实现了外部刺激下AUV群集的自发分群运动。理论分析和仿真实验均验证了所提分群控制算法的可行性和有效性。     

未知海流干扰下自主水下航行器位置跟踪控制策略研究

针对存在参数不确定性的欠驱动自主水下航行器 (AUV)水平面位置跟踪控制问题,基于李雅普诺夫理论,利用反步法设计了一种非线性控制器。利用自适应控制技术对模型本身不确定性进行补偿,同时引入自适应模糊控制技术对非线性控制器进行优化;设计了一种针对于缓慢未知时变海流的指数收敛观测器,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个AUV闭环控制系统的稳定性。针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真,结果表明所设计控制器可以准确地对期望轨迹进行跟踪,证明了其有效性和鲁棒性。     

基于Jacobi几何向量的多AUV编队控制方法

研究了多自主水下航行器（MAUV）系统的水平面动力学建模和系统编队控制问题。从单个自主水下航行器的动力学和运动学模型出发,通过引入Jacobi几何向量建立了MAUV系统的水平面动力学模型;结合典型水下航行器全方位智能导器（ODIN）的流体动力参数,将系统模型解耦为3个线性子系统——编队队形、编队运动（即编队中心点的运动）及航行器转向子系统,并采用线性状态反馈法设计了运动控制器和转向控制器。仿真结果表明,该算法可以控制MAUV系统在保持编队队形的基础上跟踪已知路径。     

水下球形机器人视觉防碰撞编队策略

为解决小型水下机器人编队系统协调周期长、碰撞事故率高等问题,提出一种基于双目视觉的领航者- 跟随编队形成方法。利用水下球形机器人平台的双目视觉系统通过点匹配算法实现机器人的3 维相对定位,将视觉 系统解算的控制量作为机器人运动控制的输入量,根据机器人的运动性能设置安全阈值以实现机器人的水下防碰撞 编队,开展2 个球形机器人的编队实物实验。结果表明,该方法具备有效性。