高速无人水下航行器运动控制系统设计
与实现
摘要：近年来，随着新能源等各项新兴科学技术的发展，对海洋工程和海洋
军事等的发展需求也变的日益强烈。

对海洋的开发和利用的前提是认识海洋，认
识海洋酒必须对海洋进行调查研究。

对海洋环境的调查主要包括军用和民用两部分。

军用调查主要是与反水雷、反鱼雷、反水下侦听等军用相关的调查。

民用调
查主要是与海洋科考、海洋资源勘探和利用、海底光缆和管线等民用相关的调查。

军用和民用海洋声学调查都是通过声纳等设备对水下环境进行成像以及后继的数
学分析处理来完成的。

然而，一个独立的声纳系统无论如何是不可能完成海洋调
查任务的，它必须被搭载在一个载体上，在载体的帮助下才可能完成调查任务。

关键词：高速；无人水下航行器；运动；控制系统设计；实现
引言
无人水下航行器(Unmanned Underwater Vehicle, UUV)是一种自携带能源、
具有远程操控或自主水下航行能力的载具，其作业能力强，机动性能好，活动范
围大，在当今海洋开发研究领域具有重要的应用。

良好的运动控制与航迹跟踪能
力是 UUV 完成各水下作业的基本技术前提，因此运动控制是 UUV 领域的重点研
究内容之一。

随着 UUV 任务的拓展，兼顾低速巡航和高速航行能力的 UUV 开始
得到关注。

相比中低速，UUV 在高速航行时易产生更大的航迹误差，也对其运动
控制系统及算法提出了更高的要求。

因此，设计优良的高速 UUV 运动控制系统，是提高其航迹跟踪能力、保证高速下作业能力的基本前提，具有重要的实际意义。

1 UUV 控制系统设计
1.1硬件系统设计
主控模块为 UUV 的控制中心，要求按设定频率与其他模块进行信息交互，
采集其他模块的测量信息并评估整体运行状态；按控制算法处理数据，以期获取
所需的操纵控制量，并驱动操纵模块使 UUV 完成使命任务；存储航行数据以便
完成任务后进行数据分析以评估任务完成度，面对水下较为复杂的运行环境，要
求主控模块具有较强的环境适应能力，多硬件模块负载要求主控模块兼容性好、
扩展性灵活。

且为更方便的设计调控 UUV，提供图形化操作界面并展示 UUV 航
行数据，将主控模块设计为上位机和下位机。

上位机主要负责航行状态数据存储、部分数据信息的采集以及与船载端的通信，如遥控指令以及航行任务的接收。

选
用研华工控机 PCM 主板，此主板尺寸小巧，低功耗，高效能，提供灵活的扩展
可能性，I/O 接口丰富，具有良好的计算性能，能够满足任务需求。

导航定位模块所提供的导航定位数据，即 UUV 的位置姿态、速度等信息，
其正确性是 UUV 完成航行任务的基本前提。

UUV 导航一般采用惯性导航和航位
推算两种模式，惯性导航根据牛顿力学定律，测量 UUV 加速度，并以时间积分，变换至大地坐标系中，即可获得位置数据。

航位推算以当前位置为基础，测量UUV 移动的距离和方位，推算下一时刻的位置。

两种模式的导航定位误差均会随
时间累积慢慢放大，故需进行定位校准和外速度修正，即需要全球定位系统或北
斗定位系统及多普勒计程仪，再以深度计、测高声呐、陀螺磁经、声定位系统等
为辅助导航定位设备。

1.2软件系统
控制系统为硬件和软件的有机结合，为保证 UUV 完成水下航行作业，除搭
建硬件平台之外，还需编写可靠完善的程序以获取各模块数据，并对状态数据进
行判断以评估UUV 运行状态，对导航定位数据进行数据处理以获取操纵控制量，
最后将数据存储以便后续分析。

采用 Arduino 单片机，上电自启动。

根据其任务需求，程序采用模块化编程，按照任务功能划分程序模块，分别为数据采集模块、数据处理模块、指令下
发模块以及状态数据上传模块。

程序模块的每个子程序对应一种物理硬件，如数
据采集模块中的电机、舵机、温度计等状态数据采集子程序，从而将复杂的任务
分解成多个易控制处理的子任务。

程序自上而下按顺序依次扫描各子程序，各子
程序之间可相互调用，实现结构化编程。

数据显示和存储均以数据传输为基础。

故启动程序后，首先需按自定义通信协议初始化串口，设置串口号和波特率，打
开串口以收发数据，并进行变量定义和中断定时器的初始化。

2智能避碰技术
2.1基于模糊控制的智能避碰方法
由于水下环境比较复杂，系统的参数很难用线性的方程，准确地描述出来，
因此，引入模糊控制方法。

模糊控制是一种不依赖于被控对象的非线性控制系统，适合引入无人水下航行器的避碰系统。

该方法是通过模糊化接口使输入值变成模
糊变量并传入推理机中，推理机结合数据库和规则库得到输出的模糊值，最后通
过解模糊接口得到最终的结果。

模糊控制算法的改进主要在模糊分类和模糊推理这两部分。

模糊分类，选取
合适的隶属函数可以提高模糊控制算法的性能，是解决智能避碰问题的关键。

用
三角形和梯形隶属函数来表示模糊变量，实现了输入值的模糊化。

模糊推理，在
智能避碰系统中采用模糊最大优先算法。

通过结合其他智能算法，在避碰模糊推
理算法中引入案例推理。

2.2基于粒子算法的智能避碰方法
PSO 算法是一种寻找最优解的过程，而无人水下航行器的避碰问题也可以被
看作成一种寻找路径最优解的过程。

在无人水下航行器中，引入 PSO 粒子算法
可以简化避碰系统，基于 PSO 算法的避碰系统主要流程分为：初始化航行器的
位置以及粒子算法的参数；根据初始信息对航行器进行路径规划；评估本航行器
与障碍物的避碰风险，若存在避碰风险则重新进行路径规划来进行避障，若没有
避碰风险则继续航行；判断航行器是否到达目的地，若没有到达目的地则继续航行，若到达目的地则流程结束。

2.3基于改进人工势场的智能避碰方法
在无人水下航行器避碰系统中，引入改进人工势场法的思想是把无人水下航
行器的运动被看作是在人造引力场中运动。

在航行的过程中，周围的障碍物对航
行器产生“斥力”，而最终目的地对无人水下航行器产生“引力”，当航行器航行路线上存在障碍物时，会收到引力场和斥力场的叠加，最终产生一个使航行器避开障碍物的合力。

3未来发展展望
3.1功能的多样化
适时绘图、三维或多维动画成像、海底气象预测、水下侦听与反侦听、高精度的定位与导航。

未来对海洋调查的需求会越来越多，以后的 AUV 希望可以快速和实时地进行成像与绘图，甚至可以进行三维或多维动画成像。

从而可以大大提升资源勘探和水下测绘等的效率。

未来的军事领域必将对 AUV 提出水下侦听与反侦听等新要求。

这就要求 AUV 有较强的声学信号捕获能力、较强的微小或伪装目标的识别能力和一定的作业能力等。

所以必须引入一些新的声学技术以及研制一些特种机械手等来满足这些需求。

3.2模块化
针对不同的任务安装不同的模块。

在 MerMan-100的研制已经采用了模块化这一理念。

这是未来 AUV 的一个发展趋势，美国的部分 Bulefin 产品已完全采用模块化结构。

在以后的一些 AUV 的研制中会进一步加强模块化的设计理念。

针对不同的任务在同一个 AUV 上安装不同的模块，不必去研制不同的 AUV。

这样可以大大提高研制效率，降低成本。

3.3智能化
自主任务规划、自主路径优化、自主目标判别。

人工智能自从诞生以来在各个领域发挥着重要的作用。

通过改进 AUV 的软件算法和硬件设备，让 AUV 具备自主任务规划、路径优化和目标判别等功能，则可以大大提高 AUV 的智能化程度。

结语
综上所述，尽管我国已成功研制出多型 UUV，但目前尚未形成系列化产品，UUV 在国内的应用依然有很大的发展空间。

若能充分利用各种成熟技术，大力开
发 UUV，将其大量用于海洋调查开发、重要水道安全巡逻或排障、重要水库大坝
监控巡查或检修等领域，不但可以大大降低人员水下作业风险，而且能够取得重
大经济效益。

UUV 势必在我国的海洋研究、海洋工程技术和海洋装备发挥重要的
作用。

参考文献
[1] 陈强. 水下无人航行器[M].北京：国防工业出版社，2014.
[2] 燕奎臣，吴利红. AUV 水下对接关键技术研究[J]，机器人，2007，
29(3):267-273.
[3] 李锡群，王志华. 水下无人航行器(UUV)技术综述[J].船电技术，2003，23(6):12-14,29.。