基于多传感器的AUV控制系统

≡放荡痞女 提交于 2019-12-02 11:09:54

摘   

微小型AUV具有体积小,灵活性高、隐蔽性好等特点,可以工作于其它大型水下机器人无法进入的区域。民用上可以应用于海洋矿产勘探、海底地形探测,沉船打捞,水下考古,海洋生物探测等;军事上可以用来反水雷,作为自航水雷的载体、监察海战时水下敌情等。

首先,本文对所设计的微小型AUV的结构、推进器分布进行介绍,并对其进行受力分析和建立运动方程。结合运动方程设计了被控对象模型未知的AUV自动定深、自动定航控制器;同时研究了传统的PID控制、模糊控制、自适应控制等算法,并最终设计了应用于该微小型AUV的模糊参数自适应PID控制算法。

其次,对该具有多传感器的微小型AUV控制系统进行了研究设计。针对分布式控制系统总体机构及其通信总线进行了设计;分别详细设计了分布式系统的各个子系统;着重研究、设计了理论、算法及软件实现方案;计了基于CAN总线的分布式微小型AUV控制系统,提高了系统的稳定性和模块化程度,在结构上优化了系统的复杂性。最终形成了由软硬件系统组成分布式控制系统。

再其次,根据SINS、DVL和深度计这三个传感器的姿态角、角速度,线速度、加速度,深度等导航信息进行了AUV的航位推算研究与实现;并使用综合水池实验室的X-Y航车系统,反复试验,对航位推算进行了标定,修正了安装误差角和刻度因子。提高了航位推算精度。结合航位推算和AUV制导控制设计了有海流影响的AUV自动巡航控制器。抗海流自动巡航控制器除抗海流功能外可以补偿SINS与艏向安装误差带来的控制性能缺陷。

经过大量水池实验,从每一个传感器的数据处理到多传感器融合计算空间位置信息,再到利用前一过程所得信息对AUV进行有目的控制实验,验证文中所设计的控制器的正确性。经过参数调试得到了较好的控制效果。

最终的水池实验结果表明该论文所设计的基于多传感器的水下机器人控制系统,实现了较好的运动控制效果和较为准去的航位推算结果,但还需解决存在的问题,并对控制算法和和提高航位推算进行深入的研究,使该微小型水下器人的稳定性得到进一步加强,早日实现水下目标自主探索。

 

关键词:智能水下机器人;分布式控制系统;姿态控制;航位推算;自动巡航

第1章 绪论

1.1 论文研究的背景、目的与意义

中国是海岸线总长达3.2万公里的海洋大国,其中大陆海岸线与岛屿海岸线分别为1.8万公里、1.4万公里[1]。管辖海域将近500万平方公里,合理开发、利用海洋资源、保护海洋生物与环境、预警海上自然灾害、维护海洋权益与和平等,对人类的社会进步、发展与稳定具有重大意义。

陆地资源随着人类的开发而逐渐减少,人类逐渐向海洋资源开发进军。21世纪是海洋资源大开发的新时代,也是我国乃至全世界可持续发展战略的重要一步[2]。海洋资源开发也逐步成为很多国家的重要战略和科研重点。在当前严峻的海上形势上,由于海洋环境的复杂性,载人探测极其危险,一种高技术的无人智能海洋探测载体被迫切需求。在这样的背景下AUV(Autonomous Underwater Vehicle)应运而生,欧美国家起步较早,现已有多种微小型号的AUV投入使用。

我们可以将水下无人潜器分为三类。遥控水下机器人(Remotely Operated Vehicle,简称ROV),人工水上遥控控制;无人式水下机器人(Unmaned Underwater Vehicle,简称UUV),属于半自主或预编程式模式;智能水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,简称AUV),全自主式或智能式控制模式。在实际应用中,AUV作为一种智能平台,非常适合进行海底资源、地形勘探,它生产成本低,同时可靠性又高。与ROV相比,AUV本身不带缆、高度智能化、安全可靠的优点决定了它体积较小、费用较低的特点。智能水下机器人无论民用还是在军事方面都有着广泛的应用[3]。民用方面如海洋石化、矿产资源勘察与开发,海洋生物及海洋环境变化监测、海底地形地貌勘测以及深海开发技术、水下设施检查与水下作业等;军事方面如水雷探测与扫除、自航水雷、反潜与海上预警、封锁港口或重要航线、攻击或监视敌舰艇、破坏海上军用设施及海底通讯网络等[4]。AUV具有较强的环境适应性、较大的活动范围和灵活性、使用方法简单方便等诸多优势,是人类最优秀的水下作业工具之一。自主水下机器人(AUV)的自身特点与优势,决定了它是水下无人潜器今后的主要研究方向和发展方向[5-6]。

本论文所研究的微小型水下机器人因其体积小,动作灵敏、隐蔽性强等特点,可以在其它大型水下机器人无法进入的区域中作业。通过开放的分布式控制系统,可以根据需求搭载不同传感器以完成特定任务。

1.2 微小型水下机器人控制系统的研究现状

1.2.1 微小型智能水下机器人的研究状况

从目前各国投入使用的微小型水下机器人来看,欧美国家的水下机器人技术要较我国领先一大截。世界上最著名的微小型水下机器人要数由美国伍兹霍尔海洋研究所的海洋系统实验室开发,Hydroid公司生产的REMUS-100微小型水下机器人,被美英海军频繁的使用在执行频海的反水雷任务中。REMUS-100微小型水下机器人不仅体积小、重量轻(仅36千克),而且导航、续航能力强,挂载传感器多,功能强大。REMUS-100挂载了多种传感器,主要有光纤航姿系统、DVL、水声定位系统、深度高度测量传感器、GPS、声纳成像系统。设计者应用这些传感器实现了AUV的制导控制、反水雷等功能。伍兹霍尔海洋研究所还有其他兄弟小型水下机器人,REMUS-600、REMUS-6000以及REMUS-TIV,如图1.1所示为REMUS家族的成员及其研发人员。

 

图1.1 REMUS系列AUV

AUV62是美国Saab AUV 系统中评价较高的新一代产品。其最大的特点是模块化程度高,如图1.2所示,每个模块通过插拔方式连接到一起。AUV艇体结合地面命令控制编程器、下潜释放和自动回收等设备,使得AUV62可以进行各种水下作业[7]。AUV62通过搭载各种不同的传感器完成不同的作业需求。AUV62是将分布式控制系统应用于水下机器人的最好例子,充分体现了分布式系统的模块化,使用方便性。同时使得多传感器的实现简单、方便。

 

图1.2 模块化的AUV62

澳大利亚国防科学技术研究院根据皇家海军的要求研制的“瓦亚巴”号无人航行器,长、宽、高分别为3、2.5、1.6m,重900Kg ,有效载荷100Kg,航速可达6节,最大潜深250m。载有前视声纳、双频扫描声纳、可见光成像摄像机、GPS接收机、用无线电信标等传感器[9]。“瓦亚巴”号采用分布式控制系统,具有机动性能强、导航和定位精度高,可在高海况环境中工作,与外部通信时不须浮出水面,具有优良的技术性能。它能在更大范围内执行更多的任务,主要用于水下研究、部署、通信、水雷探测、支援两栖作战、快速环境评估和水下危险品处理等任务。

 

图1.3 “瓦亚巴”号水下机器人 

1.2.2 AUV控制系统的研究状况

水下机器人控制系统从最早的模拟控制系统发展到现在的数字(计算机)控制系统;从集中控制系统发展到分布式控制系统;从单一传感器发展到多传感器融合的控制系统。对于智能水下机器人控制系统应主要包括传感器测控系统、控制决策系统、执行系统和通信系统。传感器测控系统最重要的部分就是水下导航系统;控制决策系统包括了底层基本控制和上层的决策控制,是水下机器人智能程度的体现[10]。而对于一个体系庞大的控制系统,除了智能的“大脑”还要有灵活的“四肢”和“五官”,分布式组成更突出了各个功能之间的联系和其性能的提升。

对于水下机器人的底层控制如姿态、深度、速度等控制。与工业等领域控制方法类似,PID及其优化算法控制最为常见,还有神经网络控制、最优控制、最优估价、模糊控制、滑模控制、随机最优控制、自适应控制等。较为实用的算法是将智能控制算法与传统PID算法相结合的控制算法。哈尔滨工程大学在这方面提出了基于S型曲面的控制方法[11],其实质就是模糊控制的一种特例,而模糊控制从理论上推到属于一种PD控制器。

在水下机器人控制系统方面,最早的鱼雷控制系统就是水下潜器控制系统的雏形。最早的模拟控制系统到现在的数字控制系统,随着水下潜器上挂载的传感器逐渐增多,使系统的故障率增加。在控制系统中又从最初的集中控制发展到集散控制再到现在基于总线的分布式控制系统,提高了系统的可靠性。这种总线式的控制系统使AUV控制系统内部模块化,某一模块出问题不会影响整个系统故障。美国最新的AUV62就是根据这一特点在结构和功能上实现模块化,加快了AUV控制系统的发展进程[7]。

1.2.3 水下机器人的导航系统

导航系统就是AUV在水下的眼睛,是AUV分布式控制系统的不可缺少的重要部分。该微小型AUV的导航系统主要实现了AUV航姿、深度、速度以及运动位置的测量。地球物理导航、航位推算、惯性导航、声学导航以及采用上述两种或多种导航方法的组合导航是目前较为常用的水下导航技术。

在海洋开发热的背景下,世界强国都纷纷推出自主研发的小型AUV,根据工作需求搭载了各色各样的水下导航设备。其中美国的REMUS-100就采用了激光陀螺/DVL航位推算[7]。蓝鳍公司研发的高性能小型AUVBLUEFIN-12,长1.83米,最大直径53厘米,空气中重量250千克,最大潜深200米[12]。该AUV配备的水下导航系统主要包括:惯性导航系统或姿态和航向参考系统、磁罗经、300kHz或600kHz DVL、压力/深度传感器,而且DVL可定期进行全球数据更新。这些AUV主要用于海洋环境调查和濒海反水雷任务以及作为自航水雷的载体。

1.3 论文的主要研究内容和结构安排

本论文主要针对微小型智能水下机器人的控制系统进行研究和设计。主要工作是对微小型智能水下机器人的控制系统进行设计,包括该AUV的硬件结构与软件实现设计,控制系统的控制结构与算法设计,AUV的航位推算及自动巡航。最后实现对该微小型智能水下机器人的航行控制实验,并加以分析论证说设计的控制器及控制结构。主要研究内容见图1.4。

 

图1.4 研究内容及结构示意图

论文结构安排如下:

第1章是绪论部分。介绍论文的背景及研究的目的与意义,讨论当前国内外研究现状,并对该微小型水下机器人进行概念性介绍。最后给出本论文结构体系。

第2章是水下机器人的结构与运动分析部分。首先介绍该微小型水下机器人的整体结构,推进器、传感器分布。在大地坐标系和本体坐标系下对机器人做了受力分析,并建立了AUV水下运动方程。

第3章是基于多传感器的AUV分布式控制系统设计,首先对AUV分布式控制系统总体结构设计并阐述设计思想,然后对各个子系统实现进行详细介绍,最后设计了分布式系统的软件结构和算法方案。

第4章是AUV的控制算法研究、控制系统设计和AUV航位推算以及AUV自动巡航部分。首先介绍PID控制算法、模糊控制、自适应控制和参数自适应PID控制算法;然后针对几种基本状态控制设计了控制系统结构框图,并论述了模糊参数自适应PID控制器的设计方法;最后利用AUV所载的SINS和DVL实现了AUV的航位推算,并根据航位推算得到的位置信息设计了AUV自动巡航控制器。

第5章将给出AUV的实验结果及分析。针对以上理论作出了验证,并发现了不足之处,为后续工作提出了有力依据和方向。

最后是结论部分,将对论文所做工作进行总结、展望。为下一步研究工作做好铺垫。

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目    录

第1章 绪论    1

1.1 论文研究的背景、目的与意义... 1

1.2 微小型水下机器人控制系统的研究现状... 1

1.2.1 微小型智能水下机器人的研究状况... 1

1.2.2 AUV控制系统的研究状况... 3

1.2.3 水下机器人的导航系统... 3

1.3 论文的主要研究内容和结构安排... 4

第2章AUV艇体结构与运动性能分析    6

2.1 艇体结构与推进器、传感器分布... 6

2.1.1 艇体总体结构与推进器分布... 6

2.1.2 AUV传感器布置情况... 6

2.2 固定坐标系与本体坐标系的建立... 7

2.3 AUV六自由度运动方程建立... 8

2.3.1 AUV受力分析... 8

2.3.2 AUV六自由度运动方程建立... 9

2.4 本章小结... 10

第3章AUV分布式控制系统设计    11

3.1 AUV分布式控制系统总体结构... 11

3.1.1 计算机分布式控制系统... 11

3.1.2 计算机分布式控制系统的通信总线... 12

3.1.3 基于分布式的AUV控制系统总体设计... 14

3.2 AUV各个子系统的设计与实现... 15

3.2.1 主控计算机系统... 15

3.2.2 推进器控制系统... 16

3.2.3 电源管理与安全系统... 16

3.2.4 传感器信息采集系统... 17

3.3 AUV分布式控制系统软件结构设计... 20

3.3.1 AUV控制系统软件需求分析... 20

3.3.2 AUV控制系统软件总体构架... 21

3.3.3 AUV主控计算机的软件设计... 21

3.3.4 推进器控制器的软件设计... 23

3.3.5 电源管理与安全系统软件设计... 24

3.4 本章小结... 25

第4章AUV的制导控制与自动巡航    25

4.1 AUV控制算法研究... 25

4.1.1 PID控制算法... 25

4.1.2 模糊控制理论... 27

4.1.3 自适应控制... 28

4.1.4 参数自适应PID.. 29

4.2 AUV的基本运动状态控制... 30

4.2.1 纵向控制... 31

4.2.2 AUV横向控制... 31

4.2.3 AUV航度控制... 32

4.2.4 控制器中的参数调整方法设计... 32

4.3 AUV航位推算研究与实现... 35

4.3.1 基于SINS与DVL的航位推算... 35

4.3.2 航位推算系统的误差分析... 36

4.3.3 航位推算中的传感器数据处理... 38

4.3.4 航位推算流程图... 41

4.4 海流影响下的AUV自动巡航... 42

4.4.1 无海流影响的AUV自动巡航... 42

4.4.2 有海流时AUV自动巡航... 43

4.5 本章小结... 45

第5章AUV水池实验结果与分析    47

5.1 AUV传感器滤波实验... 47

5.1.1 深度测量(压力传感器)滤波实验... 47

5.1.2 DVL数据滤波... 48

5.1.2 SINS提供的信息... 49

5.2 AUV航向、深度控制实验... 49

5.1.2 AUV航向控制实验... 49

5.1.3 AUV深度控制实验... 50

5.3 AUV航位推算与航迹跟踪实验... 51

5.2.1 AUV航位推算实验... 52

5.2.2 AUV航迹跟踪实验... 53

5.4 AUV水池试验环境简介... 54

5.4.1 综合实验水池及其X-Y航车系统... 54

5.4.2 AUV水池实验系统主控机软件平台... 55

5.5 本章小结... 56

结论    57

 

 

 

 

 

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