1.1引言

由于陆地资源的短缺，人们将目光转向海洋能源的开采，因此世界上许多国家对水下机器人的研究投入较多的科研人力和资源。随着与水下机器人相关的科学技术的发展，水下机器人取得了显著的科研成果。目前，水下机器人主要用于海底地形扫描和海图制作、海底矿藏勘探、海底油气资源勘探开发和输油管线铺设等。随着电子信息技术、计算机技术、智能控制技术和传感器技术的发展，在军事应用、商业应用和科学研究中，水下机器人将发挥更大的作用。

不论是ROV（缆控水下机器人）还是AUV（自治水下机器人），它们都工作于不同深度的水下环境，浅至几米深至几千米。为了顺利完成任务以及解决工作过程中的安全问题，水下机器人系统控制器的设计是实现水下机器人稳定运动的重点。该系统是一个高度非线性、时变、多变量、强耦合的系统，当其在水下环境中工作时，由于水动力参数的不确定性和波流的随机干扰的影响，大大增加了控制的难度，因此对水下机器人的运动控制的研究是非常必要的。

对水下机器人的运动控制是指，当水下机器人在海洋环境中工作时，水下机器人控制系统根据自身的运动情况，按照我们所设计的控制规律，控制舵面进行相应的角度调整，使水下机器人沿着规定的轨迹航线以一定的姿态运动。由于海洋环境中存在不确定因素，我们可以将对水下机器人的运动控制视为是对被控对象在不确定扰动下的控制技术的研究。

1.2水下机器人的研究概况及发展趋势

1.2.1水下机器人的研究概况

1.2.2水下机器人的发展趋势

1.3水下机器人运动控制方法概述

我们知道，由于水下机器人的运动模型是六自由度，具有非线性、强耦合的特性，并且工作在复杂的的海洋环境中，具有不确定因素，因此对水下机器人的运动控制器设计十分复杂。衡量水下机器人能否顺利完成任务的重要技术指标就是：水下机器人稳定性、智能性以及运动控制的精度高低。虽然现在有很多的水下机器人应用了种类繁多的控制装置，由传统的控制技术到现代控制技术等等，但是由于控制对象的高度不确定性，很难达到预期的控制效果，或者系统太过复杂、可靠性不高。

到目前为止，国内外的学者已经提出了多种控制方法，如模糊控制、自适应控制、鲁棒控制、PID控制等等，或者是这几种控制方法的结合。在水下机器人运动控制中，鲁棒控制的应用较少，以下主要介绍常用的水下机器人的运动控制方法：

1.3.1传统PID控制

PID控制作为传统的控制方法，它的长处就是结构设计简单，各个参数的含义明确，应用较为灵活，具有一定的鲁棒性。另外经过多年的不断发展，相关的参数整定技术也日趋成熟。在我们设计的工作点较小的误差范围内，它的控制性能得到保证。但众所周知的是，PID控制是一种线性控制，而水下机器人系统具有很强的非线性，当PID控制参数确定后，就无法改变，因为各种因素的影响，系统的性能开始恶化，因此我们需要对PID控制参数进行实时的调整。很多文献都是采用PID控制，但都是做了改进，主要是采用线性分段化的方式或者将PID控制和其他的控制方法相结合。

如文献[4]是对水下机器人进行纵倾控制，将系统的连续输入滤波器、监控器、离散模糊滤波器与PID控制技术相结合，与传统的PID控制相比，对超调有很好的抑制作用；文献[5]设计了一种PD控制器，就是传统PID与自适应控制的结合，通过采用自适应规律，辨识并补偿浮力与重力中的不确定项，在最终用Lyapunov方法验证了系统的稳定性；文献[6]是对自适应模糊PID控制方法的研究，也就是对PID参数的在线整定是采用模糊推理的方法，经验证，该方法控制的系统动态性能较好、抗干扰能力较强、稳态精度较高，由此可见，这两种控制方法的结合控制效果明显优于单独的PID控制；文献[7]是对水下机器人在浅水区作业的抗干扰控制，该控制方法是最小二乘法（多级数据拟合的多项式预测）、模糊控制、PID控制的结合，实现在受近水面海浪海潮影响时对水下机器人的稳定控制，并且通过仿真验证了该方法的有效性。