【摘 要】
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复杂海洋环境下实现水下机器人高精度稳定控制是水下机器人研究中面临的最大挑战之一.也是水下机器人能否完成高精度水下作业的前提和基础.水下机器人的控制精度和稳定性受到
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复杂海洋环境下实现水下机器人高精度稳定控制是水下机器人研究中面临的最大挑战之一.也是水下机器人能否完成高精度水下作业的前提和基础.水下机器人的控制精度和稳定性受到来自自身和外部环境的的各种不确定性因素的干扰,主要包括:模型自身扰动,如非线性以及动力学参数、水动力参数的时变性,机械手运动所导致的重心和浮心变化;环境扰动,如海流干扰的不确定性,水文参数如温度盐度等变化产生的不平衡力等.同时,水下机器人的控制性能还受到传感器的限制,如水声定位系统产生的反馈延迟,海底铁磁物质对磁罗盘的干扰等.所以,实现复杂水下环境下水下机器人的高精度稳定控制需要解决两方面问题,一是从控制策略上,要求水下机器人控制器具有自调节能力,使得系统在自身模型不确定性和未知环境扰动下具有一致的控制跟踪性能,二是针对传感器问题,采用合理的数据融合方法,消除或减弱传感器反馈延迟特性对系统控制性能的影响.该文针对以上两方面问题开展研究,在控制方法上,利用神经网络的学习和非线性逼近能力,采用基于神经网络的控制策略抵消各种不确定因素对控制性能的影响;对水声定位系统产生的数据延迟问题,采用基于卡尔曼滤波的估计理论进行补偿.
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