自治水下机器人(AutonomousUnderwaterVehicle，AUV)是一种无人无缆的具有独立执行任务能力的水下机器人，在无人驾驶以及和母船之间没有物理连接的情况下，可以依靠自身携带的动力以及机器系统的智能自主地完成海洋环境中预定任务。AUV在海洋科学考查、水下缆线铺设与检修、水下搜救、水下结构物检修和军事等方面都有着广泛的用途。AUV具有水下活动领域大、机动性能好等优点，己引起普遍的重视，成为海洋领域研究的热门和前沿，AUV的研究引领了水下机器人的发展方向。

近些年来，AUV轨迹跟踪控制研究吸引愈来愈多学者的眼球。AUV要实现更高层次的任务操作，依赖其对轨迹的跟踪控制能力，因此迫切需要对AUV的轨迹跟踪控制进行研究；并且AUV含有欠驱动、强耦合、非线性特性，再加上水下作业环境比陆地上更为复杂，AUV的轨迹跟踪控制技术成为水下机器人研究中的一个重要方面。

1。2自治水下机器人轨迹跟踪控制研究现状

1。3反步控制方法

1。3。1反步控制方法的提出

A。Saberi，P。V。Kokotovic和H。J。Sussmann等人于上个世纪80年代提出了后推算法，它是一种非线性系统稳定设计理论。它以非线性系统中的不确定参数为目标，为控制器做系统设计，逐步修正算法，设计出镇定的控制器，来完成系统的全局调整或追踪[14]。在每一级，将状态坐标的变动、自适应adaptive调节函数基于不确定参数和一个已知的Lyapunov函数的虚拟控制系统的镇定函数关联起来，其本质上是一种由前往后递推设计的方法，它针对包含下三角结构的或严格反馈的不确定系统有良好效果。实际上在后推控制方式中，利用的虚拟控制是一种静态补偿思想，即前一级的子系统必须在后一级的子系统的虚拟控制下才能镇定，因此，只有系统结构满足严参数反馈亦或通过变换转化成满足严参数反馈的非线性系统才能满足设计需求。backstepping方法别出心裁反向设计，普遍应用于如何设计非线性不确定系统稳定控制器。

1。3。2反步控制方法的设计思路论文网

基于反步控制方法[15]的控制器设计理念需要系统具有特殊的结构，即控制输入到达每个基本子系统需要通过一系列的积分器。它的基本设计思路是将复杂的系统拆分成不超过系统阶数多个子系统，用方法对每个子系统设计部分Lyapunov函数并产生中间虚拟控制量，一步步完成对于整个控制器的设计。它通过从系统的最低阶次微分方程开始，引入中间虚拟控制变量，逐层设计符合需求的虚拟控制，直至设计出完整控制律[16]。

1。3。3反步控制器跳变问题的及解决

反步控制方法虽然在机器人轨迹跟踪控制中设计过程结构化、系统化，但它在跟踪误差较大或存在跟踪轨迹拐点时，机器人速度会发生跃变，要解决速度跃变，需要产生很大的加速度与对应力矩，有时甚至需要无穷大，而实际机器人欠驱动特性无法满足。本文针对反步控制的速度跳变问题，将生物启发神经动力学模型[17]应用于AUV的水下轨迹跟踪控制，基本解决跟踪参考路径中的速度跃变问题，使得输出结果收束于有限范围，并且输出结果也是连续平滑的,同时达成了动力约束的匹配条件。

1。4本文的主要研究工作和论文构成

本文以AUV为研究对象，采用算法和生物启发神经动力学模型相结合，设计出轨迹跟踪控制律，解决跟踪二维平面离散轨迹时的速度跳变问题，针对AUV的速度跃变问题，全面分析AUV运动学模型，将传统Backstepping方法与生物启发神经动力学模型相结合，设计出新型控制律，对二维空间中分散的多个期望轨迹进行跟踪控制，且在初始和拐点处出现速度跃变时，连续平滑地输出。