基于SMC(滑模控制)的AUV(自主水下机器人)控制器研究附Matlab、Simulink仿真

Matlab前程算法屋

于 2025-06-29 10:31:06 发布

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文章标签：机器人 matlab 开发语言

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🔥 内容介绍

本研究针对自主水下机器人（AUV）在复杂水下环境中精确控制的需求，深入开展基于滑模控制（SMC）的 AUV 控制器研究。通过分析 AUV 的动力学模型和水下运动特性，结合滑模控制原理，设计了适用于 AUV 的滑模控制器。对所设计控制器进行稳定性分析与仿真实验，结果表明该控制器能够有效克服水下干扰，实现 AUV 快速、准确的轨迹跟踪和姿态控制，为 AUV 在海洋探测、水下作业等领域的应用提供了可靠的控制方案，对提升 AUV 控制性能具有重要意义。

关键词

滑模控制；自主水下机器人；控制器；动力学模型；轨迹跟踪

一、引言

（一）研究背景

随着海洋开发与探索活动的日益增多，自主水下机器人（AUV）凭借其自主性强、作业灵活等特点，在海洋科学研究、水下资源勘探、水下工程作业以及军事侦察等领域发挥着越来越重要的作用。然而，AUV 的工作环境复杂多变，水下存在水流扰动、波浪作用、流体阻力等多种干扰因素，同时 AUV 自身具有强耦合、非线性等动力学特性，这对 AUV 的控制性能提出了极高的要求。如何设计出高性能的控制器，实现 AUV 精确的轨迹跟踪和稳定的姿态控制，成为当前 AUV 研究领域的关键问题。

（二）研究目的与意义

本研究旨在设计基于滑模控制（SMC）的 AUV 控制器，通过充分发挥滑模控制对系统参数变化和外部干扰具有强鲁棒性的优势，提高 AUV 在复杂水下环境中的控制精度和稳定性。精确的控制能够使 AUV 更高效地完成各项任务，减少能源消耗，延长作业时间；同时，增强 AUV 在恶劣环境下的可靠性，降低任务失败风险。从学术角度看，本研究有助于丰富 AUV 控制理论与方法，为后续相关研究提供参考；从实际应用角度，将推动 AUV 在海洋领域的广泛应用，促进海洋事业的发展。

（三）国内外研究现状

在 AUV 控制器研究方面，国内外学者开展了大量工作。早期，PID 控制由于其结构简单、易于实现，被广泛应用于 AUV 控制，但 PID 控制在处理 AUV 的非线性和强耦合特性时，控制效果有限，难以满足复杂工况下的控制要求。随着控制理论的发展，自适应控制、模糊控制、神经网络控制等智能控制方法逐渐应用于 AUV 控制领域。自适应控制能够根据系统参数变化实时调整控制器参数，但对模型准确性依赖较高；模糊控制不需要精确的数学模型，具有较强的鲁棒性，但缺乏系统的设计方法，控制精度有待提高；神经网络控制具有强大的非线性拟合能力，但训练过程复杂，计算量大，实时性较差。

滑模控制作为一种变结构控制方法，因其对系统参数摄动和外部干扰具有良好的鲁棒性，在 AUV 控制中展现出独特优势，受到越来越多研究者的关注。国外学者较早开展了基于滑模控制的 AUV 研究，通过设计不同形式的滑模面和切换函数，实现了 AUV 的轨迹跟踪和姿态控制。国内学者也在该领域进行了积极探索，提出了多种改进的滑模控制算法，如积分滑模控制、自适应滑模控制等，有效改善了滑模控制中存在的抖振问题，提高了控制性能。然而，目前的研究仍存在一些不足，如在复杂多变的水下环境中，如何进一步优化滑模控制器结构，提高其对多种干扰的综合抑制能力，以及如何降低控制器的计算复杂度以满足实时性要求等，这些问题都需要进一步深入研究。

二、AUV 动力学模型与滑模控制原理

三、基于 SMC 的 AUV 控制器设计

四、控制器稳定性分析

（二）结果分析

通过对仿真实验结果的分析可知，基于 SMC 的 AUV 控制器能够充分发挥滑模控制的优势，有效克服水下干扰和 AUV 自身的非线性、强耦合特性，实现精确的轨迹跟踪和稳定的姿态控制。其强鲁棒性使得 AUV 在复杂多变的水下环境中仍能保持良好的控制性能。然而，实验结果也显示，在极端干扰条件下，控制器的性能仍会受到一定影响，后续可进一步优化控制器结构或结合其他控制方法，提高其在恶劣环境下的适应性。

五、结论与展望

（一）研究结论

本研究成功设计了基于滑模控制（SMC）的 AUV 控制器，通过对 AUV 动力学模型和滑模控制原理的深入分析，完成了控制器的滑模面设计、切换函数设计和控制律推导，并对控制器进行了稳定性分析和仿真实验。实验结果表明，该控制器能够有效克服水下干扰，实现 AUV 快速、准确的轨迹跟踪和稳定的姿态控制，相比传统 PID 控制器，具有更强的鲁棒性和更高的控制精度，为 AUV 的控制提供了一种有效的解决方案。

（二）研究展望

尽管本研究取得了一定成果，但仍存在改进空间。未来可进一步研究如何优化滑模控制器的结构和参数，提高其对多种复杂干扰的综合抑制能力；探索将滑模控制与其他先进控制方法（如自适应控制、神经网络控制）相结合，发挥各自优势，进一步提升 AUV 的控制性能；开展更多的实际应用研究，将基于 SMC 的 AUV 控制器应用到实际 AUV 系统中进行测试和优化，推动 AUV 在海洋领域的广泛应用和技术发展。