基于模糊控制的水下机器人运动控制研究.pdf

基于模糊控制的水下机器人运动控制研究徐燕铭徐营杰宋泽于志民75基于模糊控制的水下机器人运动控制研究徐燕铭名徐营杰宋泽1手于志民1（1.天津海运职业学院天津300350；2.天津贝斯德海洋工程技术有限公司基金项目：天津市津南区科技计划项目（2 0 2 10 10 9)摘要：水下机器人受水流波动等外在因素的影响和干扰，需要利用控制系统对推进器进行不断地调节，以控制其在水下的姿态保持稳定。文章提出一种基于模糊控制理论的水下机器人下潜与悬停控制方法，通过核心硬件架构，通过水下机器人的自我感测系统进而感测运动中的姿态角度、水深位置等变化，控制水下机器人能快速保持平稳姿态，并进行垂直上浮、下潜和悬停等动作。关键词：水下机器人模糊控制嵌入式系统姿态0引言水下机器人主要分为两种，即水下遥控载具ROV(Remotely Operated Vehicle,)及自主式无人水下载具 AUV(Autonomous Underwater Vehicle)。水下遥控载具ROV需要通过一条电缆脐带与水面上的工作母船进行联结并获得所需的电力和数据。自主式无人水下载具AUV分为两种，其中之一也需有缆线与岸上或工作母船联结，联结主要有两个任务，一是对水下机器人携带的电池充电，二是接收岸基信号以便执行水下任务。AUV本身拥有推进能力，可以利用携带的感测组件及工具，独立完成水中观测及采样工作，能够进行长期、靠近现场的量测以及精准的深度定位。所以，在目前的工业场景应用中，自主式无人水下载具越来越受到关注。随着研究的深入，精准作业及可靠性成为了水下机器人研究的重点。但是由于水下环境复杂，能见度差，使得水下机器人控制器因干扰而出现难以控制的现象，进而导致控制系统失灵，出现失控的现象。文献!设计一种常规的模糊控制器，并将这种常规的模糊控制器与线性PID控制器相结合，组成了模糊PID复合控制器，在论文中的仿真实验和外场实验中，取得了较好的结果；文献 2 构建了某ROV的运动控制的基础数学方程，并设计了基于模糊控制理论的水下机器人的控制器，对比了模糊PID和传统PID控制的效果；文献 3 对某水下机器收稿日期：2 0 2 3-0 2-18作者简介：徐燕铭，（19 8 7-），男，江苏省人，副教授，主要研究方向：船舶柴油机振动与润滑。天津3 0 0 450)人建立了六自由度空间运动方程，进行了详细的空间运动受力分析，将PID控制和模糊理论相结合，通过仿真技术得到运动控制效果图，并进行场外实验，验证取得了良好的控制效果。本文结合前人对水下机器人和模糊控制的相关工作研究，提出了一种基于模糊控制理论的水下机器人下潜与悬停控制方法，通过核心硬件架构，并通过水下机器人的自我感测系统感测姿态角度、水深位置等变化，从而控制水下机器人能快速保持平稳姿态。1水下机器人整体架构本文研究的水下机器人，由天津海运职业学院和天津贝斯德船舶与海洋工程有限公司联合开发，使用嵌入式系统myRIO作为控制单元的核心架构。其系统方块图，如图1所示。水下机器人的主体，是采用具有水密功能的亚克力水箱制作而成，该水箱内部装有作为推进装置的直流马达、驱动电路、感测系统和作为主要控制器的嵌入式系统；嵌入式系统通过信号线、传输线、电源线与监控系统和其他子系统联结，经由远程监控系统的人机接口，监控水下机器人的状态。监控计算机的人机界面，是利用LabVIEW软件设计，其主要目的是用于水下机器人的实时监测及控制；通过监控端控制嵌入式系统驱动左右两边的推进器，使水下机器人能够依照控制参数输出所需的扭力和转速，并控制水下机器人上浮、下潜或在设定的水深位置悬停。感测装置系统分别搭载嵌入式系统内建的三轴加速器、挂载摄像机和压力传感器。三轴加速器76天津航海2 0 2 3 年第2 期人机界面感测三度空间三个方向的加速矢量，用以计算水下机器人姿态角度变化量，嵌入式系统myRIO依据读取姿态角度的改变，经由模糊控制器调整左右推水密箱进器的输出量大小；摄像机通过人机接口清楚采取水中影像，有利于操作员控制水下机器人的状态；嵌入式系统通过压力传感器信号换算，测算水下机器人所在位置的水底深度。推进器系统测量系统推进电机加速器摄像机压力机图1水下机器人系统方块图模糊控制器模糊规则库输入模糊推理模糊化机制！模糊变数2模糊控制理论2.1模糊控制器原理模糊控制系统主要包含四个部分，分别为模糊化、模糊推理、模糊规则库、模糊判决。基本架构，如图2 所示。模糊判决受控系统模糊变数输出图2 模糊控制基本架构图一般传统控制器的输入通常是确定数值而非模糊值，藉由数学模型来描述控制器和受控制系统，控制器的输出必然也是确定的数值，才能对受控对象产生控制力。但是模糊控制器是利用模糊逻辑的思考模式来设计控制器，以口语化的控制规则为主体来描述一个事件控制法则。当系统由传感器把明确的数值输入在模糊控制器中，必须把输入的确定数值经过模糊化的处理为一个模糊数值，再通过模糊控制器的模糊推理，转化为控制器可以接受的模糊输入量，经由模糊规则库中所设计的控制法则，仿真人类思考做决策模式，产生一个模糊控制输出量，最后必须再做模糊判决的程序，以得到一个明确的数值输出，让受控系统能接受有效的控制量。对于本研究中的水下机器人，压力传感器和加速器所测量到的信息，都是一个明确的数值和物理量，然而模糊控制的知识库是以口语化的条件规则作为控制策略。因此，利用知识库中所定义模糊集合的归属函数，需将输入的变量经过模糊化后才能作为模糊规则库的输入，此过程就是将传感器所测量的数值转为模糊信息，将这些模糊信息映像到模糊集合上，将原来的数值映像至归属函数上，本研究中将感测到的数值正规化至介于 0,1 范围内。一个模糊集合的归属函数可通过许多方式来定义，一般常见的归属函数大致可分为：三角形、梯形和S函数等归属函数来实现模糊化，图3 为三角形归属函数图，其数学表示式如(1)式。MA(x)1u(x)0,当cx式中：a、b、是按照使用者的经验所设定的参数值。a图3三角形归属函数图0,当xax-a,当axbb-aC-X,当bxcc-bbC(1)基于模糊控制的水下机器人运动控制研究徐燕铭当控制器的输入经模糊化后，接着必须依其触动的控制规则进行合成运算，以便规则库和决策逻辑推论得到输出控制量。而模糊推论是由模糊逻辑的运算，模拟人类思考的方式，触发模糊规则库中的语意控制法则，对输入触发的控制信息进行推论，从而得到模糊化输出。本研究采用Manadani的Min-Min-MAX模糊推论法，整个模糊推论运算过程的算法可以根据式2至式4的步骤，主要分为三个部分，并对照图4所示。首先，输入信号模糊化后，可得各规则前部适合度；Wi=min(Ai,A)名徐营杰宋泽于志民式中：i为规则编号，A为输入信号，Wi为各规则前部适合度。其二，求出各规则结论部适合度；Gi=min Wi式中：G为结论部适合度。其三，所有规则的统合，求出最后的模糊推论。B*=max Gi(4)推论合成过程，如图5所示。其中，(a)为Wi的触动规则结论部适合度，(b)为W2的触动规则结论部适合度，(c)为将各个触动规则结论部做交集成统(2)77(3)合，求得推论结果B*。G1W1XG2W2X输入图4模糊推论过程推理结果G1G2y(a)2.2水下机器人模糊控制方法在水中的环境里机器人受到许多外在力量的波动，导致水下机器人并非在一个稳定的状态，所以必须经由模糊控制器的控制，使水下机器人受到水中流场的浮动或者任何外力所受的影响，都能够降低干扰现象。因此，本研究利用嵌入式系统开发模糊控制器，当水下机器人在执行上浮或下潜时，(b)图5模糊推论结果的合成图通过模糊控制器的控制和调整，使水下机器人能在水中保持一定的平稳姿态，有助于摄像机在抓取影像数据时减少抖动，图6 为控制系统的流程图。本研究在水下机器人所使用的是嵌入式系统myRIO,因此必须将模糊控制器的程序代码转换成LabVIEW图形化语言，并在LabVIEW上来编写模糊控制的程序，加以控制水下机器人。(c)78参考位置天津航海2023年第2 期水下机器人1.1模糊控制器推进系统距离10.9测量系统卜水深0.8图6 控制系统流程图(m)0.73仿真结果本实验由推进器动力控制水下机器人下潜至设定的深度位置后悬停，经由压力传感器实时获得目前所在位置，再以模糊控制器调整姿态，使其可以悬停于设定水深。图7 为压力传感器所量测得时间响应图。水下机器人下潜至水下深度为0.8 m做悬停动作，10s左右水下机器人下潜超出目标深度，18 s时来到深度1m，而后水下机器人逐渐往目标做悬停动作，在50 8 0 s水下机器人下降至1.2 m深度，由实验人员向下推压导致水下机器人下沉，使其通过模糊控制输出让推进器做减速动作，上浮回到所设定的目标深度。图8 为加速度传感器的时间响应图，水下机器人姿态角从第50 s后，因外力向下推压导致姿态的倾斜约18 左右做摆荡。图9 为推进器的控制输入，从控制力可看出模糊控制器根据目标深度输出最大推力，在达到默认目标深度后，因深度误差逐渐缩小，使模糊控制器输出电压维持在平稳的状态，在50 s后因外力干扰下沉，经由模糊控制器输出下降，使推进器做减速回到原本设定的目标深度。4结束语本研究主要利用模糊控制器设计水下机器人的控制系统，借助LabVIEW平台实现模糊控制算法，结合嵌入式系统myRIO，能有效减少水下机器人硬件上的成本与系统开发过程，额外搭载摄像系统，在摄像机的辅助下有利于岸基操作员掌握水下机器人水中的状态。由于在水下的环境中，存在水流的波动或外在因素的干扰等，需利用控制系统降低水中干扰的情形，并利用水下机器人的加速度传感器测量姿态角度的变化，经由模糊控制器输出驱使推进器运动从而达成平衡，压力传感器感测当前水下机器人位置的水深，与目标水深的误差，保持平稳垂直姿态。实验中观察到水下机器人做悬停动作时，经由控制器的状态调整而达成姿态平衡后，压力传感器响应图中仍可看出有极小频率般抖动的现象，这说明当水下深度误差越大时，输出效果越明显，随着水深目标更靠近，输出也逐渐收敛在稳定状态，再次验证该水下机器人控制器的可行性。0.60.50.40201510角5度0值(deg)5-10-15-2003控2制1输0入u(t)1-2-3-4-501沈伟.模糊PID控制在水下机器人运动控制中的应用 D.哈尔滨工程大学,2 0 0 52 张磊.基于遗传算法优化的水下机器人路径跟踪模糊控制技术研究 D.浙江大学,2 0 173张欢欢.水下机器人运动控制方法研究 D.西安工业大学，2 0 194尉晓东，崔卫军.基于模糊理论的水下机器人运动控制研究 J.舰船科学技术,2 0 2 1,43 14)8 2 8 45龚成勇，刘康，曾永亮.基于改进蝙蝠算法的水下机器人避障路径优化方法 J.探测与控制学报，2 0 2 2,44（0 4)：118 12 2+12 86包海默，李京浩，冯鸣，许若麟，许坤.小型自主式水下机器人驱动装置悬停功能仿生设计 J.机械设计，2 0 2 2,3 9（0 8）：12 9 13 5一2040时间(S)图7下潜悬停压力传感器响应图2040时间（S)图8下潜悬停加速度传感器响应图2040时间(S)图9下潜悬停推进器控制输入参考文献606060808080100100100120120120