1、運動控制是自主式水下機器人進行自主作業(yè)的基礎,是水下機器人的核心技術之一,因此對其進行深入研究具有重要的理論意義與工程應用價值。本文研究目的在于改善運動控制效果、提高運動控制系統(tǒng)的智能水平、完善控制軟件的自診斷與容錯處理,從而保障水下機器人具有良好的運動控制性能,能夠適應復雜的海洋環(huán)境,同時保證運動控制系統(tǒng)具有較高的可靠性。
　　論文研究對象為哈爾濱工程大學研制的某自主式水下機器人,該機器人搭載了多種探測傳感器,具有多種探測作業(yè)功

2、能。由于各種作業(yè)任務對水下機器人運動的需求不同,要求運動控制系統(tǒng)能夠根據各種任務的特點,調整控制策略及控制方法,保證探測任務的順利進行。同時要求運動控制系統(tǒng)能夠對來自于系統(tǒng)外部的信息進行有效的理解,從而提高運動控制的執(zhí)行效率和控制效果。另外,機器人系統(tǒng)可靠性要求運動控制軟件具有自診斷與容錯能力。因此本文重點研究了水下機器人運動S面控制方法的穩(wěn)定性問題、欠驅動運動控制問題、外部信息理解技術與運動控制軟件的自診斷與容錯技術。
　　針對

3、水下機器人S面運動控制方法的穩(wěn)定性問題,從位置控制和速度控制兩方面進行了分析。應用李亞普諾夫穩(wěn)定理論和T-無源理論,完成了S面位置控制器的穩(wěn)定性證明。在位置控制器基礎上推導了S面速度控制器,并對速度控制器的穩(wěn)定性進行了分析。對S面控制進行自適應改進,提出了自適應S面控制方法,進行了實際海上試驗驗證,并給出了試驗結果。
　　針對機器人在快速航行時由于關閉槽道槳產生的橫移與升沉自由度欠驅動問題,采用橢圓視線法與反步法構造了欠驅動直線路

4、徑跟蹤控制器,實現(xiàn)了對直線路徑的跟蹤控制,給出了海上試驗結果;利用T-S模糊融合的機器人高度信息構造了欠驅動地形跟蹤控制器,實現(xiàn)了對水底地形的跟蹤控制,并進行了試驗驗證;構造了基于虛擬控制量的欠驅動深度控制器,實現(xiàn)了帶有剩余浮力的水下機器人欠驅動深度控制,并進行了仿真試驗。
　　針對規(guī)劃指令與水聲目標兩種外部信息的理解問題分別進行了研究。借鑒Itti視覺注意力模型,建立了規(guī)劃指令理解模型,并且根據規(guī)劃指令的理解結果進行了再次規(guī)劃,

5、以便于規(guī)劃系統(tǒng)期望的運動狀態(tài)能夠以合理的方式實現(xiàn),并進行了仿真試驗驗證;應用帶有遺忘因子的動態(tài)聚類的方法實現(xiàn)了水聲目標的分類與甄別,并采用強跟蹤卡爾曼濾波器對跟蹤目標運動信息進行濾波,提高信息準確度,在水池目標跟蹤試驗對水聲目標信息理解行了驗證。
　　針對運動控制軟件的自診斷與容錯問題,將基于vxWorks操作系統(tǒng)的運動控制軟件進行分解,得到了若干個由函數(shù)組成的系統(tǒng)級任務與普通任務,并從系統(tǒng)級、任務級、函數(shù)級三個層次進行了軟件故障