水下机器人控制系统培训
水下机器人控制系统中的姿态估计和控制研究
水下机器人控制系统中的姿态估计和控制研究随着近年来科技的快速发展，水下机器人在海洋探测、海底资源勘探、水下施工等方面的应用越发广泛，而水下机器人的控制系统就显得尤为重要。
其中，姿态估计和控制是水下机器人控制系统中至关重要的环节。
水下机器人的姿态估计和控制涉及到多个因素。
首先，姿态估计是指通过传感器获得水下机器人在水下运动状态的信息，包括其方向和速度等参数。
这些信息对于水下机器人的控制是非常重要的，因为只有准确地了解机器人的运动状态，才能更好地控制其前进方向和速度。
姿态控制是指通过传输指令来控制水下机器人的运动姿态，例如需要机器人向上移动或者向下倾斜等。
对于水下机器人来说，姿态控制的稳定性和正确性是至关重要的，因为对姿态控制的错误或失误可能会导致机器人无法准确执行任务，并且在极端情况下可能会导致机器人损坏或丢失。
为了实现对水下机器人的精确控制，需要开展深入的姿态估计和控制研究。
下面，本文将从以下几个方面探讨水下机器人控制系统中的姿态估计和控制的研究现状和未来发展趋势。
一、姿态传感器研究姿态传感器是姿态估计的核心装置，水下机器人常用的姿态传感器有陀螺仪、加速度计、罗盘等。
这些传感器能够提供准确的运动状态信息，是水下机器人姿态估计和控制的基础。
目前，国内外的研究机构都在致力于优化姿态传感器的性能，提高其准确度和可靠性。
例如，美国麻省理工学院的一项研究通过优化陀螺仪和无线电子元件的结构设计，实现了更高精度的姿态传感器。
尽管目前已经有很多成熟的传感器可供使用，但是在实际应用中传感器性能的影响仍然是不容忽视的问题。
因此，未来的姿态传感器研究应该致力于优化其工作环境，减少噪声干扰，提高稳定性等。
二、基于控制算法的姿态控制研究姿态控制算法是姿态控制的核心，其主要针对水下机器人在复杂环境下的姿态运动进行控制，例如风浪、海流等干扰因素。
当前，常用的控制算法主要有PID控制、模糊控制、自适应控制等。
PID控制是姿态控制中最常用的一种控制算法，其主要面对水下机器人在稳态条件下的运动。
水下机器人的控制系统设计及其应用
水下机器人的控制系统设计及其应用在现代科技的快速发展中，水下机器人成为拥有极大发展潜力的一种高新技术产品。
无论在水下搜索，海底勘探、海洋生态监测等领域都有着广泛的应用。
而其中一个重要的因素是水下机器人的控制系统，它决定了机器人的动作以及在工作时的稳定性和安全。
因此，针对水下机器人控制系统的设计及其应用研究是当务之急。
本文将会从控制系统的设计入手，分析其组成结构及其控制策略，以及目前水下机器人控制系统在海洋勘探、资源发掘和海底环境监测方面的应用。
一、水下机器人控制系统的设计水下机器人控制系统是机器人的大脑，决定了机器人的方向、速度和姿态，并将其与人类的指令进行接口。
有效的水下机器人控制系统可以使机器人在复杂的水下环境中高效运作，并可以避免许多危险。
水下机器人控制系统的设计一般包括能量供应系统、传感器、控制器以及执行器。
1. 能量供应系统对于大多数水下机器人而言，电池将是其能量供应系统的核心。
然而，由于水下环境的特殊性，机器人需要有较长的工作时间，因此水下机器人的控制系统需要通过一些方法来降低机器人的能量消耗。
例如，增加机器人的壳体材质以增强机器人的浮力，避免机器人对于深度的主动操控等。
此外，太阳能电池板可以在水上或水下提供独立的能源，以适应不同的水下任务需求。
2. 传感器作为与环境交互的重要组成部分，传感器可以帮助机器人识别环境以及进行数据采集。
在水下环境中，机器人需要使用各式各样的传感器，如摄像头、声学传感器、压力计、温度传感器等等，以便完成其任务。
例如，在水下搜索中，水下机器人需要具有高精度的声学和光学传感器，以便检测到目标物体。
在海底勘探中，应该采用高精度的磁力计和惯性导航系统来确定目标物体。
3. 控制器控制器是水下机器人控制系统的实质性部分，决定了机器人如何执行任务。
常见的控制器可以分为传统的PID控制器和现代的模糊控制器、神经网络控制器、遗传算法控制器等。
这些控制器通常都有输入信号、反馈信号和输出信号。
水下机器人的控制系统设计与优化
水下机器人的控制系统设计与优化一、简介水下机器人是一种用于进行海底勘探、海洋生物学研究、深海资源开发等工作的自主机器人。
与陆地机器人不同，水下机器人具有很高的工作难度和环境复杂性，因此需要设计和优化高效可靠的控制系统，保证水下机器人完成各项任务。
二、控制系统设计水下机器人的控制系统由软件和硬件两部分组成。
软件部分负责控制机器人的运动、掌握深度、航速、方向和姿态控制等关键功能。
此外，软件还需要具备对机器人状态、水压、水温等数据的实时监测、反馈和报警功能。
硬件部分则负责控制机器人的执行机构，包括马达、泵、阀门、舵机等。
1. 系统架构系统架构是一项复杂的任务，需要考虑到机器人的工作性质、任务需求、现有技术和资金预算等因素。
一般来说，水下机器人的系统架构包括机械结构、传感器、计算机、执行机构和电源等部分，其中机械结构负责提供机器人的浮力和运动机构，传感器负责监测水下环境和机器人状态，计算机负责控制机器人运动和反馈控制信息，执行机构负责实现机器人运动控制，而电源则负责提供机器人的电能。
2. 系统集成在控制系统设计过程中，需要充分考虑各模块之间的兼容性和协作性。
例如，机械结构和执行机构需要和传感器、计算机等部分相互连接和协调工作。
此外，控制系统还需要通过数据总线、接口板等方式进行数据交换和协调控制。
3. 系统优化水下机器人的控制系统需要经过实际测试和验证后才能上线使用。
在工作过程中，还需要根据任务需求和环境变化来不断对控制系统进行优化，以提高机器人的性能和可靠性。
例如，可以通过改善机器人的舵机或电机性能，提高机器人的运动控制精度和稳定性，或是通过优化传感器算法，提高机器人的状态感知和反馈控制能力。
三、实验验证水下机器人的控制系统要进行实验验证，以提高其性能和可靠性。
实验验证包括模拟实验和实物实验两部分。
在模拟实验中，可以利用仿真软件模拟机器人的工作流程，验证各个控制模块之间的兼容性、协作性和控制精度等。
在实物实验中，可以利用真实的机器人模型或原型，进行机器人控制和状态监测方面的实验验证。
水下机器人的设计与控制
水下机器人的设计与控制一、水下机器人的概述水下机器人是一种可以在水下进行操作的机器人。
随着科技的发展，水下机器人在海洋资源开发、环境监测和海底科学研究等方面发挥着重要的作用。
水下机器人具有工作深度大、工作时间长、工作效率高等优点，因此越来越受到重视。
二、水下机器人的设计1.结构设计水下机器人的结构设计需要满足深度、耐腐蚀、水压以及机器人的性能等要求。
在结构设计时，需要考虑力学、流体力学、材料学等因素，以确保机器人的结构强度和稳定性。
2.动力系统设计水下机器人的动力系统设计主要包括电池、电机、传动系统等组成部分。
在设计时需根据机器人的使用需求确定动力系统的参数。
如机器人的工作深度、工作环境、工作时间等根据不同的需求选择不同的电池和电机等部件。
3.运动控制设计水下机器人的运动控制设计是指控制机器人在水下运动的能力和方式。
水下机器人运动控制设计应考虑环境因素和机器人自身条件。
运动控制设计需要控制机器人的方向和速度，并确保机器人能够保持平衡和稳定的运动。
4.通信与感知系统水下机器人通信设计应满足机器人的工作深度以及通信带宽等需求。
感知系统包括传感器和成像系统等。
传感器可以获取机器人周围环境的信息，成像系统可以为机器人提供清晰的水下图像，以便机器人的控制人员可以更好地了解机器人周围的环境。
三、水下机器人的控制1.机器人控制方式水下机器人的控制方式包括遥控控制、自主控制和半自主控制等方式。
遥控控制是指通过遥控手柄或者电脑等设备控制机器人的运动。
自主控制是指机器人根据预设的程序和算法来完成任务。
半自主控制则是在预设程序的基础上，控制人员可以对机器人进行一些简单的指令控制。
2.机器人控制算法水下机器人的控制算法包括模型预测控制、PID控制、神经网络控制等。
模型预测控制主要是通过对机器人的动力学和运动学建模，预测机器人的运动轨迹和状态，从而实现对机器人的控制。
PID控制是经典的控制算法，通过对机器人的错误信号进行比例、积分、微分处理，来实现对机器人的控制。
水下机器人设计与控制技术
水下机器人设计与控制技术第一章：水下机器人概述水下机器人是指能在水下环境中执行特定任务的机器人，包括潜水器、深潜器、水下滑翔机等。
水下机器人在海洋勘探、水下作业、水下科学研究等领域有着广泛的应用。
水下机器人通常由运动控制系统、传感器、通讯系统、动力系统和任务执行系统等组成。
其中，运动控制系统和动力系统是实现机器人在水下进行运动的关键，而传感器和任务执行系统则是机器人完成具体任务的关键。
第二章：水下机器人机械设计水下机器人的机械设计需要考虑水下环境的特殊性，如水压、水温等因素对机器人的影响。
同时还需要考虑机器人的可靠性、稳定性、安全性和操作性等方面。
在机械设计中，需要注意以下几个方面：1.材料选择：因为水下环境的特殊性，机器人需要具有良好的抗腐蚀性。
因此，在材料选择上，需要选择能够抵抗海水侵蚀的材料。
2.动力系统设计：机器人的动力系统需要足够强大，能够保证机器人在水下自由运动。
3.运动控制系统设计：机器人的运动控制系统需要具备精度高、反应快的特点，能够实现对机器人的精准操控。
第三章：水下机器人传感器设计水下机器人的传感器系统需要能够感知水下环境特殊的物理量，如水压、水温等因素。
传感器的设计需要考虑以下几个方面：1. 测量精度：由于海洋环境的复杂性，传感器需要具备较高的测量精度，以确保机器人能够准确获取水下环境的各种参数。
2.对海洋环境的适应性：由于水下环境的特殊性，传感器需要具备良好的防水、防腐蚀和抗冲击性能。
3.智能化：传感器需要能够实现自主控制、自动调节和数据处理等特性，从而提高机器人的智能化水平。
第四章：水下机器人运动控制技术机器人的运动控制是水下机器人设计中的关键技术之一。
其关键在于实现机器人的自主控制和精确操控。
运动控制技术需要考虑以下几个方面：1.运动控制算法：在运动控制中需要采用先进的算法，如PID控制算法、自适应控制算法等，以实现机器人的自主控制。
2.动力系统：机器人的动力系统需要具备较高的功率和精度，能够为机器人提供足够的动力支持。
离散控制系统中的水下机器人控制方法
离散控制系统中的水下机器人控制方法水下机器人是一种能够在水下环境中执行各种任务的机器装置。
它们被广泛应用于海洋科学研究、海底资源勘探和维修、水下作业等领域。
在实际应用中，水下机器人的控制方法对于保证机器人性能和任务完成的效果至关重要。
在离散控制系统中，针对水下机器人的特点和需求，有多种控制方法被提出和应用。
本文将介绍几种常用的水下机器人控制方法。
1. 模糊控制方法模糊控制方法是一种基于模糊逻辑的控制方法，适用于水下机器人的非线性、模糊和不确定性问题。
在水下机器人的控制中，模糊控制方法可以通过定义和应用模糊规则实现对机器人运动和任务的控制。
该方法可以处理模糊输入和输出，减轻了对准确系统模型的依赖。
2. 自适应控制方法自适应控制方法是一种能够根据环境和任务需求动态调整控制策略的方法。
对于水下机器人控制来说，环境的改变和任务的多样性是常见的情况。
自适应控制方法可以根据系统的反馈信息和先验知识，通过调整控制器参数或切换不同的控制策略实现对机器人的控制。
3. 遗传算法优化控制方法遗传算法优化控制方法是一种基于进化算法的控制方法，适用于多目标或非线性优化问题。
在水下机器人控制中，有时需要优化多个指标或参数，遗传算法优化控制方法可以通过模拟自然进化过程，搜索最优解。
该方法可以解决传统控制方法难以解决的问题，提高水下机器人系统性能。
4. 强化学习控制方法强化学习控制方法是一种特殊的机器学习方法，可以通过试错和奖惩机制来学习最优控制策略。
在水下机器人控制中，强化学习方法可以通过与环境的交互学习到最优动作和策略，实现对机器人的控制。
该方法适用于水下机器人在复杂环境下的自主导航和任务执行。
5. 混合控制方法混合控制方法是将多种控制方法相结合，充分利用各自的优点，以实现更好的控制效果。
在水下机器人控制中，混合控制方法可以根据任务的不同阶段或机器人的不同需求，选择适当的控制方法组合。
例如，在机器人的导航和避障阶段可以采用模糊控制方法，而在任务执行阶段可以采用自适应控制方法。
水下机器人机械手臂的设计与控制
水下机器人机械手臂的设计与控制随着科技的不断发展和应用，水下机器人成为了深海探索和海洋资源开发中不可或缺的工具。
而机械手臂作为水下机器人的“手”也显得尤为重要。
本篇文章将重点探讨水下机器人机械手臂的设计与控制。
一、机械手臂的设计1. 基本结构水下机器人机械手臂的基本结构一般包括机械臂主体、关节、末端执行器和控制系统。
机械臂主体是机械手臂的主支架，关节连接机械臂主体和末端执行器，控制系统是整个机器人的大脑，也是机械手臂的运作中枢。
2. 关节类型机械手臂的关节类型包括旋转关节、线性关节和旋转线性关节。
旋转关节由一个旋转轴固定在机械臂主体上，可以在水平或垂直平面内旋转；线性关节是指沿着直线方向移动的关节，用于伸展机械手臂；旋转线性关节则是既可以沿着直线方向移动又可以旋转的关节。
3. 末端执行器机械手臂的末端执行器一般有钳子、操作器、抓取器等多种类型。
根据机器人的应用场景和需求选择合适的末端执行器非常重要。
4. 简化设计为了避免机械手臂的结构复杂，降低制造成本和运行维护的难度，有时会采用简化设计方案。
例如，机械手臂的关节数目、类型和布局可以进行优化，通过降低复杂度来提高整体的性能和稳定性。
二、机械手臂的控制1. 控制算法机械手臂的控制算法是保证机器人正常运行的核心部分。
常见的控制算法包括PID控制、自适应控制和神经网络控制等。
PID控制是一种经典的控制算法，可以实现位置控制、速度控制和力控制；自适应控制能够根据不同工况自动调整控制参数；神经网络控制则可以模拟人脑的思维方式，具有自学习和自适应的能力。
2. 传感器机械手臂的传感器一般包括编码器、压力传感器、视觉传感器、声呐传感器等。
编码器可以实时感知机械手臂的位置和速度；压力传感器可以测量机器人与周围环境之间的接触力，帮助机器人避免碰撞；视觉传感器可以拍摄周围场景，实现机器人的视觉导航；声呐传感器可以探测水下环境的距离和深度。
3. 增量式控制增量式控制是一种非常常见的机械手臂控制策略。
水下机器人视觉引导控制系统设计及优化
水下机器人视觉引导控制系统设计及优化水下机器人是一种重要的科技装备，在海洋资源开发、环境监测、海洋保护等领域有着广泛的应用前景。
随着科技的不断发展和水下机器人技术的不断更新，如何设计和优化水下机器人视觉引导控制系统就成为了目前亟需解决的问题。
一、水下机器人视觉引导控制系统简介水下机器人视觉引导控制系统是一种利用计算机视觉技术对水下机器人进行控制和引导的系统。
具体而言，该系统通过无线遥控器、操纵杆、计算机和视觉传感器等设备，对机器人的航向、深度、速度等特征进行监测和控制，实现对机器人的实时操控与引导。
目前，水下机器人视觉引导控制系统主要包括以下几个组成部分：1. 视觉传感器：指监测机器人周围环境以及机器人自身状态的传感器。
常见的视觉传感器包括摄像头、激光传感器、声纳传感器等。
2. 数据处理模块：指将传感器采集到的视觉数据进行处理和分析的模块。
通过对传感器采集到的数据进行处理和分析，可以判断机器人的位置、速度、方向等信息。
3. 控制算法：指控制水下机器人运动轨迹的算法。
利用控制算法，可以对水下机器人的姿态、深度、速度等参数进行实时调整，保证机器人可以稳定地运行并完成预定任务。
4. 控制系统执行机构：指通过对水下机器人的推进器、罗盘、舵机等执行机构的控制，实现对机器人运动轨迹的实时调整和控制。
二、水下机器人视觉引导控制系统的优化方案在设计水下机器人视觉引导控制系统时，需要考虑到其在实际使用中可能面临的种种问题，如水下环境的复杂性、视觉传感器的尺寸和抗干扰能力等。
因此，对其进行优化和改进，是设计者需要思考的重要问题。
1. 优化视觉传感器视觉传感器是水下机器人视觉引导控制系统中最重要的组件之一，因此对其进行优化和改进是非常必要的。
一方面，可以通过改善其尺寸和重量等因素，提高传感器的便携性和适用性。
另一方面，则需要注意加强传感器的抗干扰能力，以避免在工作时被水下噪声或其他干扰信号所影响。
2. 优化控制算法控制算法是水下机器人视觉引导控制系统的核心组件之一，其优化和改进可以有效提高机器人运动轨迹的稳定性和控制精度。
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机械手
作为完成所有核心任务的主要部件之一 气动和电机的驱动的两种方法进行选择
推进器的布局和受力分析
由于推进器重量不轻，其数量 直接影响水下机器人整体的重力 和浮力，而其布局又是影响运动 控制的关键。因此本节着重解决 推进器的布局问题，并对机器人 整体在水下的受力进行简要分析。
推进器的布局
遵循以下两个原则：
sin
K1x
/
m,
i1
x
Fz
K3z
mg
/
m
kt
4
i2
cos
cos
K3
z
/
m
g
i1
pcon q sin sin r cos sin / cos
q cos r sin
完全自主的智能型机器人，其没有线缆的束 缚，运动更为灵活，主要通过水下潜器核心控制 板中预设好的程序进行活动，并能根据实时环境
和任务的变化，进行智能控制。
水下机器人的用途
水下机器人的主要应用
1、安全搜救：检查水下部件结构好坏等。 2、管道检查：海底油管检查等。 3、科研教学：冰层下观察等。 4、水下娱乐：深海潜水器等。 5、考古：包括水下沉船考察等。 6、渔业：网箱监测等。
在新时期，各领域 对水下机器人的应用范 围、功能等提出了更高 的要求：
（1）我国在1986年开始先后研制成功了多艘300米级的水下机器 人ROV。
（2）水下机器人ROV通常在一艘船或者一个位于水面的平台上 操控，为提高效率，需扩大搜索范围。
（3）水下机器人ROV由于操作人员能在水面平台上通过由一系 列功能强大的计算机组成的工作站对水下机器人进行运行与控制。
水下机器人运动控制方法
水下机器人ROV在水中运 动时进行精确控制存在的
主要影响：
ROV的智能控制方法 神经网络控制 模糊控制
自适应控制
1、任务过程中机械手进行的各种运动 2、任务过程中可能进行的物品收集或释放 3、水下机器人在水下运动过程中引起的周围水流 以及水下本身存在的水流的干扰 4、水动力系数的不确定性
因此我们采用常用于飞行器控制方面的 Backstepping自适应控制算法，并做出一些
改进，以适合水下机器人的运动模型。
机体构造与航行原理
仿制四旋翼飞行器的电机布局 采用正反桨的方案
水下机器人整体结构设计
设计理念
框架
浮力配置
采用高分子材 料主要材料,其 密度为0.5千克 每立方米。这 种材料的优势 在于可以进行 车铣切削加工， 从而能打造更 完美的流线型 外观
ur
u UC cos cos C vr v UC sin C
wr
w UC
sin
cos C
其中， 为流速， 为流向角， 为艏向角。 对时间微分后可得到相对加速度：
ur
u
UCq sin cos C UCr cos sin C vr v UCr cos C
q2
1 2
q3x q0y q1z
q3
1 2
q2x q1y q0z
基于四元数法的捷联姿态描述
主
主 主 180
(T33
(T33 0
0) 主
0)
主 180 (T33 0
主 0)
主 主 360
q sin r cos / cos
水下机器人ROV控制系统结构
水下机器人运动控制系统控制模式
自动定深和自动定高
速度控制
定位控制
嵌入式控制系统硬件设计
采用Freescale公司的IMX283芯片作为CPU主控芯片，对控制系统 内ARM最小系统模块、电机驱动模块、姿态检测模块、通信接口模 块进行了模块化设计。
水下机器人的国内外发展现状及趋势
西方发达国家已经在水下机器人制造领域研究了六七十年的时间，也取得了一定的成绩， 在这期间水下机器人制造技术发展迅速。十九世纪五十年代美国加快了在水下机器人研制方 面的脚步，最终于1960年研制成功了世界上第一个真正意义上的ROV。
我国水下机器人研制起步较慢，大概从二十世纪八十年代开始，由中科院沈阳自动化研究 所、上海交通大学及哈尔滨工程学院牵头率先进行水下机器人的研制工作，并在短短30年里取 得了傲人的成绩，多项水下机器人项目成功下水试验。
TUV-拖曳式水下机器人 ROV-遥控式水下机器人
UUV-自主航行水下机器人 AUV-人工智能控制水下机器人
系缆自由运动水下遥控机器人 （tethered free-swimming ROVs）
底部爬行水下遥控机器人 （bottom-crawling ROVs） 结构附着型水下遥控机器人 （structurally reliant ROVs）
水下机器人运动控制系统设计简述
水下机器人ROV在水面平台操作人员的控制之下，也需 要适当感知周围环境变化，进行选择性自主避障，同时及时反 馈环境信息，以帮助操作者做出正确的决策保证任务更好的完 成。这就需要针对具体的结构框架，进行较为智能的运动控制。 并不存在一套现有的能够满足所有水下机器人ROV运动的控 制系统，其一般需要根据具体任务环境搭载多种不同种类的传 感器，并通过传输线缆将数据传到水面平台，以保证操作者能 及时有效的操控机器人。
水下搜救机器人 系统设计
主讲人:陈巍
目录
1、研究的目的和意义 2、水下机器人运动建模 3、水下机器人系统设计方案 4、水下机器人姿态及控制原理 5、仿真验证及分析
研究的目的和意义
我国拥有近18000公里的海 岸线，北起鸭绿江口，南止 于北仑河口。约300万平方公 里的海洋国土，是一个真正 的海洋大国，但对海洋资源 的开发利用尚处于起步阶段。
wr
w
UCq
cos
cos C
UCr
sin
sin
C
重力
浮力
推进器推力
坐标系的定义及坐标转换矩阵
cos 0 sin
R
y,
0
1
0
sin 0 cos
cos sin 0
R
z,
v2dt
EˆRT
X
r
4、定义姿态角误差 3 k33 N1(r 0r ) N14
5、定义角速度误差
u
B 1
k44 N1T v3 k41
t
0 v4dt Yr
Iˆ1
Iˆ
A
b1 co1
r
静水域下定位控制仿真试验
因此，强大的水下探测设 备的发展已经成为提高我国 海洋维护和充分利用资源的 重要保障，智能化、多功能 无人水下航行器的研究是大 势所趋。
水下机器人的概念、分类
1、载人水下机器人
非完全自主机器人，需要水面平台上的 人员通过数据传输缆向水下机器人传输控 制信号以完成实时操作
2、遥控式水下机器人 3、自治式水下机器人
y x 0
欧拉角法： x sin z cos tan x
y cos z sin
x sin z cossec
四元数法：
q0
1 2
q1x q2y q3z
q1
1 2
q0x q3y q2z
1、应尽可能将所放置 的推进器产生推力的三 个轴的合力交汇于同一 点。
2、平移运动时，理论上 推进器的放置最好与壳 体的坐标系保持在同一 条平行线上
水下机器人空间运动受力分析
机器人在水下运动时，有五种力会影响其运动：
1、环境干扰力 2、重力 3、浮力 4、推进器推力 5、托举力
环境干扰力
求得相对流速：
≈0°
≈2.3A
≤5°
≈2.5A
≤5°
≈3.3A
≈0°
≈2.8A
≤5°
≈2.9A
≤5°
谢谢，各位！
Thanks!
BY YNS
(T22 (T22
0 0
主 0) 主 0)
主 180
(T22 0)
基于Backstepping的水下机器人控制
采用反步法（Backstepping）、滑模控制 （SlidingMode）、线性二次型最小二乘法 （LQR）、神经网络自适应、反馈线性化 以及 H∞控制等方法对四旋翼飞行器进行 控制。
sin
cos
0
0
0 1
动力系统模型
模型建立
x
Fx
K1 x
/
m
kt
4
i2
cos
sin
cos
sin
sinຫໍສະໝຸດ K1x
/
m,
i1
y
Fy K2 y
/
m
kt
4
i2
sin
sin
cos
cos
波浪干扰下深度控制仿真试验