CN106840143B - 一种判别水下机器人姿态稳定的方法 - Google Patents

一种判别水下机器人姿态稳定的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种判别水下机器人姿态稳定的方法，其特征是，包括如下步骤：建立水下机器人的载体坐标系，并与地面坐标系进行坐标变换；通过传感器采集船体信息，并根据步骤一得到水下机器人的地面坐标系六自由度参数和系统状态；通过步骤一和步骤二将系统状态方程化处理，方便在MATLAB和Simulink环境下模拟；使用MATLAB对此模型系统进行稳定性分析，判断系统安全运行的工作范围。优点：1）建立水下机器人运动系坐标，有助于分析水下机器人水下运动情况；通过模拟，可以调试出遇到什么样的情况，系统会处于不稳定的状态，帮助设定水下机器人安全运行的工作范围。

Description

一种判别水下机器人姿态稳定的方法
技术领域
本发明涉及一种判别水下机器人姿态稳定的方法，属于水下机器人控制技术领域。
背景技术
随着科技不断进步，越来越多的水下机器人降低了水域监测系统的工作成本，扩大水域监测系统的工作范围，提高水域监测系统的工作性能，实现了对大区域水域的低成本、高效率、智能化的可靠监测。水下机器人工作在复杂的水域中，需要在水里保持稳定的姿态来实现一系列的操作，但是工作在复杂海洋环境中，很难建立精确的动力学数学模型，水下机器人的各种任务要求其具有较高的运动稳定性和控制性能，因此水下机器人的运动稳定性至关重要。有必要有一种可靠的判定水下机器人姿态稳定的技术。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供判别水下机器人姿态稳定的方法，能够更好的判定水下机器人在水中的姿态，使得水下机器人在遇到复杂水域情况时，更加能够保持姿态不会倾覆，能够固定维持在某一地点，完成较长时间的探测。
为解决上述技术问题，一种判别水下机器人姿态稳定的方法，其特征是，包括如下步骤：
步骤一：建立水下机器人的载体坐标系，并与地面坐标系进行坐标变换；
步骤二：通过传感器采集船体信息，并根据步骤一得到水下机器人的地面坐标系六自由度参数和系统状态；
步骤三：通过步骤一和步骤二将系统状态方程化处理，方便在MATLAB和Simulink环境下模拟；
步骤四：使用MATLAB对此模型系统进行稳定性分析，判断系统安全运行的工作范围。
进一步地，所述运动稳定性分析：Lyapunov指数可以通过动力学方程获得，其计算公式为：
Figure BDA0001225907700000021
其中λ表示Lyapunov指数，x表示函数f(x)的自变量，n表示迭代次数；
进一步地，所述系统状态包括12个系统状态分别为：载体坐标系相对地面坐标系的x，y，z位置，
Figure BDA0001225907700000025
θ，ψ表示x，y，z轴上的俯仰偏航角，定义u，v，w在x，y，z轴上的矢量分量，定义p，q，r为分别绕x，y，z轴旋转的角速度。
进一步地，所述12个系统状态方程化如下：
在分析6自由度刚体的运动时需定义两个主坐标系，选择载体坐标系的原点ob作为物体对称的在主体对称的主平面上，通常被选择在以主体对称的主平面内，体轴Xb、Yb、Zb通常选择符合物体的惯性主轴，通常定义为：
Xb：纵轴，Yb：横轴，Zb：垂直轴
载体坐标系与地面坐标系相关，相对于另一个坐标系的方向可以通过旋转矩阵
Figure BDA0001225907700000026
获得，坐标系x,y,z轴的单位向量用ia，ja，ka表示，得式：
Figure BDA0001225907700000022
容易证明载体坐标系变化后的定位与地面坐标系相关，通过载体坐标系关于地面坐标系简单旋转后实现，定义矩阵S(v')使得v'×w＝S(v')w，即：
Figure BDA0001225907700000023
获得：
Figure BDA0001225907700000024
I是3×3的单位矩阵，α是载体坐标系的旋转角度，v'是载体坐标系旋转的单位向量，旋转矩阵
Figure BDA0001225907700000031
可以看作三个旋转矩阵的乘积：
Figure BDA0001225907700000032
其中俯仰角θ；偏航角ψ；横摇角
Figure BDA0001225907700000033
一般用下面的向量来描述水下机器人运动的六个自由度：
Figure BDA0001225907700000034
η表示广义的位置矢量，x，y，z表示位置，
Figure BDA0001225907700000035
θ，ψ表示俯仰偏航角。
现在将η作为载体坐标系相对于地面坐标系的位置，定义u，v，w在x，y，z轴上的矢量分量，定义p，q，r为分别绕x，y，z轴旋转的角速度，
Figure BDA0001225907700000036
V是载体相对于地面的速度，v是载体坐标系相对地面坐标系的广义速度矢量，η的导数与v和矩阵J(η)相关：
Figure BDA0001225907700000037
O3是一个3×3零矩阵，J1(η2)表示
Figure BDA0001225907700000038
τ是作用在物体上的力，在一个三维空间中的刚体的运动可以表示为：
MRB随质心的运动，CRB绕质心的运动，
Figure BDA0001225907700000039
式中：
Figure BDA00012259077000000310
I3是3×3单位矩阵，m是物体的质量，bG是质量中心的位置，
Figure BDA0001225907700000041
是惯性张量，假设ρ(p)是物体在P点质量的密度，bP是p物体，Vol是它的容量，定义其它三个量为：
Figure BDA0001225907700000042
Figure BDA0001225907700000043
Figure BDA0001225907700000044
矩阵CRB逆矩阵MRB12没有唯一的参数化，同时它经常被表示为一个斜对称矩阵(CRB(v)+CRB T(v)＝0),如下所示：
Figure BDA0001225907700000045
将力矩向量τ1看作不同部分的总和：
τ1＝τREST+τDAMP+τADD+τFK+τWAVE+τWIND+τEXT
τREST表示恢复力矩，由于重力和浮力，它是物体的位置和方向的函数通常由-g(η)表示：
Figure BDA0001225907700000046
bg是重力加速度，ρm是海水密度，bB是浮力中心
τDAMP表示因不同类型阻尼而产生的力和力矩，这个向量通常取决于vr＝v-vC，vC是水流速度，δ表示偏转表面的位置，D表示矩阵，它表示为：
τDAMP＝-D(vr δ)r
τADD为附加质量力和力矩，由于周围流体的惯性，这些力量取决于相对于流体的物体的加速度，表示为：
Figure BDA0001225907700000047
MA和CA(Vr)类似于MRB和CRB(v)
τWAVE表示由于风产生的波浪力，根据物体的速度和姿态，风速因素的影响，很明显，τWAVE一对于深海操作水下机器人为零，τWIND风的力对水下机器人也为零，最后，τEXT代表一般的外力，τFK推进器牵引力，将τFK和MAdvr/dt移动到式左边，CRB(v)移动到右边，定义τCOR为科里奥利力：
τCOR＝-CRB(v)-CA(Vr)Vr
式(1)可以写为：
Figure BDA0001225907700000051
因此，运动学和动力学的最终方程：
Figure BDA0001225907700000052
Figure BDA0001225907700000053
其中：
Figure BDA0001225907700000054
进一步地，所述步骤三中，使用MATLAB进行仿真，输入一个24维向量，包含：
(1)12个系统状态；
(2)外力和力矩相对于物体，6个元素，重力，浮力，随周围流体运动的力，波浪力，风的力，推进器的力；
(3)相对于地面坐标系的外部力和扭矩，4个元素，绕周围流体运动的力，水下机器人产生的波浪引起的阻尼，波浪漂移阻尼电缆的牵引力；
(4)相对于地面坐标系的海流的速度和加速度。
进一步地，当所述Lyapunov指数小于0时，系统的相轨道吸引到一个稳定的固定点上，整个系统是稳定的；负的Lyapunov指数是耗散系统或者非保守系统的基本特征，而且这个负值越大相轨道收敛的越快，系统到达稳定状态的速度越快，当这个负值趋向于无穷大时系统是超稳定的；如果系统是稳定的，其Lyapunov指数中至少有一个小于0，并且所有指数之和同时小于0；当Lyapunov指数大于0时，系统是不稳定的或混沌的；Lyapunov指数为0时，相轨迹是周期性运动。
本发明所达到的有益效果：
1)建立水下机器人运动系坐标，有助于分析水下机器人水下运动情况；2)建立水下机器人六自由度模型，帮助分析水下机器人在水中六个自由度的情况；3)利用李雅普诺夫指数分析机器人是否处于稳定情况，帮助改进系统的稳定性；4)通过模拟，可以调试出遇到什么样的情况，系统会处于不稳定的状态，帮助设定水下机器人安全运行的工作范围。
附图说明
图1是参考坐标系示意图；
图2是水下机器人Matlab/Simulink系统图；
图3是位姿保持时Lyapunov指数图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，图1中，在分析6自由度刚体的运动时需定义两个主坐标系。将移动坐标系固定在水下机器人上，称为载体坐标系。选择载体坐标系的原点ob，通常被选择在以主体对称的主平面内，体轴Xb、Yb、Zb通常选择符合物体的惯性主轴，通常定义为：Xb：纵轴(从后到前)；Yb：横轴(向右舷)；Zb：垂直轴(方向从上到下)。
载体坐标系与地面坐标系相关，相对于另一个坐标系的方向可以通过旋转矩阵
Figure BDA0001225907700000061
获得，比如
Figure BDA0001225907700000062
如果坐标系x,y,z轴的单位向量用ia,ja,ka表示，得式：
Figure BDA0001225907700000071
容易证明载体坐标系变化后的定位与地面坐标系相关，通过载体坐标系关于地面坐标系简单旋转后实现。定义矩阵S(v)使得v×w＝S(v)w，即：
Figure BDA0001225907700000072
获得：
Figure BDA0001225907700000073
I是3×3的单位矩阵，α是载体坐标系的旋转角度，v是载体坐标系旋转的单位向量。旋转矩阵
Figure BDA0001225907700000074
可以看作三个旋转矩阵的乘积：
Figure BDA0001225907700000075
其中俯仰角θ；偏航角ψ；横摇角
Figure BDA0001225907700000076
一般用下面的向量来描述水下机器人运动的六个自由度：
Figure BDA0001225907700000077
η表示广义的位置矢量，x，y，z表示位置，
Figure BDA0001225907700000078
θ，ψ表示俯仰偏航角。
运动学和动力学的方程：
Figure BDA0001225907700000079
Figure BDA00012259077000000710
其中：
Figure BDA00012259077000000711
这些方程描述了动态系统的12个状态，可以很容易地在MATLAB和Simulink环境下模拟。
Lyapunov指数可以通过动力学方程获得，其计算公式为：
Figure BDA0001225907700000081
输入这些和物体结构相关的信息来计算系统状态及精确描述方程，同时系统状态导数可以由数值积分获得，以评估系统的时间状态。
输入当时系统的各个状态量，可以判断出，该系统在当时是否稳定，达到判定当时系统稳定的作用。
如图2所示，输出块显示随时间的范围，其中最后显示速度。下面的数字已经产生运行上面的模拟和绘制在X-Y平面的位置和速度。
如图3所示，当进行位姿保持稳定运动控制时，设定η＝[0 0 0]T，v＝[3m/s 0 0]T，δ＝[0 0 0 0 0 0]T,τ＝[416N 0 0 0 0 0]T。此时，Lyapunov指数稳定到负的常数，系统能够稳定的运动到期望位姿。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种判别水下机器人姿态稳定的方法，其特征是，包括如下步骤：
步骤一：建立水下机器人的载体坐标系，并与地面坐标系进行坐标变换；
步骤二：通过传感器采集船体信息，并根据步骤一得到水下机器人的地面坐标系六自由度参数和系统状态；
步骤三：通过步骤一和步骤二将系统状态方程化处理，方便在MATLAB和Simulink环境下模拟；
步骤四：使用MATLAB对此模型系统进行稳定性分析，判断系统安全运行的工作范围；
所述系统状态包括12个系统状态分别为：载体坐标系相对地面坐标系的x，y，z位置，
Figure FDA0002305470080000011
θ，ψ表示x，y，z轴上的俯仰偏航角，定义u，v，w在x，y，z轴上的矢量分量，定义p，q，r为分别绕x，y，z轴旋转的角速度；
所述12个系统状态方程化如下：
在分析6自由度刚体的运动时需定义两个主坐标系，选择载体坐标系的原点ob作为物体对称的在主体对称的主平面上，通常被选择在以主体对称的主平面内，体轴Xb、Yb、Zb通常选择符合物体的惯性主轴，通常定义为：
Xb：纵轴，Yb：横轴，Zb：垂直轴，
载体坐标系与地面坐标系相关，相对于另一个坐标系的方向可以通过旋转矩阵
Figure FDA0002305470080000012
获得，坐标系x,y,z轴的单位向量用ia，ja，ka，得式：
Figure FDA0002305470080000021
容易证明载体坐标系变化后的定位与地面坐标系相关，通过载体坐标系关于地面坐标系简单旋转后实现，定义矩阵S(v')使得v'×w＝S(v')w，即：
Figure FDA0002305470080000022
获得：
Figure FDA0002305470080000023
I是3×3的单位矩阵，α是载体坐标系的旋转角度，v'是载体坐标系旋转的单位向量，旋转矩阵
Figure FDA0002305470080000024
可以看作三个旋转矩阵的乘积：
Figure FDA0002305470080000025
其中俯仰角θ；偏航角ψ；横摇角
Figure FDA0002305470080000026
，
一般用下面的向量来描述水下机器人运动的六个自由度：
Figure FDA0002305470080000027
η表示广义的位置矢量，x，y，z表示位置，
Figure FDA0002305470080000028
θ，ψ表示俯仰偏航角；
现在将η作为载体坐标系相对于地面坐标系的位置，定义e，f，g为x，y，z轴上的矢量分量，定义p，q，r为分别绕x，y，z轴旋转的角速度，
Figure FDA0002305470080000031
V是载体相对于地面的速度，v是载体坐标系相对地面坐标系的广义速度矢量，η的导数与v和矩阵J(η)相关：
Figure FDA0002305470080000032
O3是一个3×3零矩阵，J1(η2)表示
Figure FDA0002305470080000033
，
τ是作用在物体上的力，在一个三维空间中的刚体的运动可以表示为：
MRB随质心的运动，CRB绕质心的运动，
Figure FDA0002305470080000034
式中：
Figure FDA0002305470080000035
I3是3×3单位矩阵，m是物体的质量，bG是质量中心的位置，
Figure FDA0002305470080000036
是惯性张量，假设ρ(p)是物体在P点质量的密度，bP是p物体，Vol是它的容量，定义其它三个量为：
Figure FDA0002305470080000037
Figure FDA0002305470080000038
Figure FDA0002305470080000039
矩阵CRB逆矩阵MRB12没有唯一的参数化，同时它经常被表示为一个斜对称矩阵CRB(v)+CRB T(v)＝0,如下所示：
Figure FDA00023054700800000310
将力矩向量τ1看作不同部分的总和：
τ1＝τREST+τDAMP+τADD+τFK+τWAVE+τWIND+τEXT
τREST表示恢复力矩，由于重力和浮力，它是物体的位置和方向的函数通常由-g(η)表示：
Figure FDA0002305470080000041
bg是重力加速度，ρm是海水密度，bB是浮力中心，
τDAMP表示因不同类型阻尼而产生的力和力矩，这个向量通常取决于vr＝v-vC，vC是水流速度，δ表示偏转表面的位置，D表示矩阵，它表示为：
τDAMP＝-D(vr δ)r
τADD为附加质量力和力矩，由于周围流体的惯性，这些力量取决于相对于流体的物体的加速度，表示为：
Figure FDA0002305470080000042
MA和CA(vr)类似于MRB和CRB(v) ，
τWAVE表示由于风产生的波浪力，根据物体的速度和姿态，风速因素的影响，很明显，τWAVE一对于深海操作水下机器人为零，τWIND风的力对水下机器人也为零，最后，τEXT代表一般的外力，τFK推进器牵引力，将τFK和MAdvr/dt移动到式左边，CRB(v)移动到右边，定义τCOR为科里奥利力：
τCOR＝-CRB(v)-CA(vr)vr
式(1)可以写为：
Figure FDA0002305470080000051
因此，运动学和动力学的最终方程：
Figure FDA0002305470080000052
Figure FDA0002305470080000053
其中：
Figure FDA0002305470080000054
2.根据权利要求1所述的一种判别水下机器人姿态稳定的方法，其特征是，所述运动稳定性分析：Lyapunov指数可以通过动力学方程获得，其计算公式为：
Figure FDA0002305470080000055
其中λ表示Lyapunov指数，x表示函数f(x)的自变量，n表示迭代次数。
3.根据权利要求1所述的一种判别水下机器人姿态稳定的方法，其特征是，所述步骤三中，使用MATLAB进行仿真，输入一个24维向量，包含：
(1)12个系统状态；
(2)外力和力矩相对于物体，6个元素，重力，浮力，随周围流体运动的力，波浪力，风的力，推进器的力；
(3)相对于地面坐标系的外部力和扭矩，4个元素，绕周围流体运动的力，水下机器人产生的波浪引起的阻尼，波浪漂移阻尼电缆的牵引力；
(4)相对于地面坐标系的海流的速度和加速度。
4.根据权利要求2所述的一种判别水下机器人姿态稳定的方法，其特征是，当所述Lyapunov指数小于0时，系统的相轨道吸引到一个稳定的固定点上，整个系统是稳定的；负的Lyapunov指数是耗散系统或者非保守系统的基本特征，而且这个负值越大相轨道收敛的越快，系统到达稳定状态的速度越快，当这个负值趋向于无穷大时系统是超稳定的；如果系统是稳定的，其Lyapunov指数中至少有一个小于0，并且所有指数之和同时小于0；当Lyapunov指数大于0时，系统是不稳定的或混沌的；Lyapunov指数为0时，相轨迹是周期性运动。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10247751B2 (en) * 2017-06-19 2019-04-02 GM Global Technology Operations LLC Systems, devices, and methods for calculating an internal load of a component
CN108459504B (zh) * 2018-03-08 2020-12-22 上海阜有海洋科技有限公司 多点系泊协同自适应迭代学习控制方法
CN108664039A (zh) * 2018-03-15 2018-10-16 清华大学 基于梯度估计的自主式水下机器人场源搜索方法及系统
CN116540763B (zh) * 2023-07-04 2023-09-08 天之翼(苏州)科技有限公司 一种无人机飞行姿态的智能监测管理方法及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1779484A (zh) * 2004-11-17 2006-05-31 中国科学院沈阳自动化研究所 无固定参考点的载人潜水器在惯性坐标系中的定位方法
WO2010027127A1 (en) * 2008-09-04 2010-03-11 Industry Foundation Of Chonnam National University Underwater vehicles controlled by using gyro momentum approach
CN104199447A (zh) * 2014-08-18 2014-12-10 江苏科技大学 水下结构物检测机器人控制系统及运动控制方法
CN106054607A (zh) * 2016-06-17 2016-10-26 江苏科技大学 水下检测与作业机器人动力定位方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1779484A (zh) * 2004-11-17 2006-05-31 中国科学院沈阳自动化研究所 无固定参考点的载人潜水器在惯性坐标系中的定位方法
WO2010027127A1 (en) * 2008-09-04 2010-03-11 Industry Foundation Of Chonnam National University Underwater vehicles controlled by using gyro momentum approach
CN104199447A (zh) * 2014-08-18 2014-12-10 江苏科技大学 水下结构物检测机器人控制系统及运动控制方法
CN106054607A (zh) * 2016-06-17 2016-10-26 江苏科技大学 水下检测与作业机器人动力定位方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
四旋翼无人机偏航飞行过程量化稳定性分析;刘云平 等;《南京理工大学学报》;20161031(第5期);正文第521页第2栏第20行至第522页第1栏第10行 *
复杂海况下新型水下航行器设计与关键技术研究;高富东;《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20140415(第4期);正文第72-108页 *
高富东.复杂海况下新型水下航行器设计与关键技术研究.《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2014,(第4期), *

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