全驱动AUV动力定位系统设计与实现

周启润,曾庆军,姚金艺,朱志宇,戴文文

(江苏科技大学 电子信息学院,江苏 镇江,212003)

0 引言

动力定位技术的研究始于上世纪 60年代,现被广泛应用于工程船舶以提高船只的深海作业能力[1]。随着自主水下航行器(autonomous undersea vehicle,AUV)的任务越来越多样化,人们对 AUV的使用环境也提出了更高的要求,不仅需要AUV潜得更深、航行得更远,还需要AUV能在浅海、湖泊、河道完成更为细致的勘察工作[2]。出于对运输和成本的考虑,近水面任务中使用的 AUV设计小巧,难以依靠自身惯性抵抗环境扰动。AUV的动力定位是通过一系列执行器(主要是推进器)抵消环境干扰,并使自身以一定的姿态和距离保持在一个基准点或基准线附近[3],这对提高 AUV运动控制和水下作业时的灵活性和精确性有着重要意义。

AUV多用以巡航式作业,需要一定的速度来平衡自身的正浮力[4],为了满足水下定点目标识别、搜救任务,AUV需要配置多个推进器以达到最有效的控制[5]。Sarkar等[6]结合最优控制变分法原理,设计了一种基于滑模控制的全驱动AUV运动控制律,并通过仿真证明其有效性。葛晖等[7]考虑以 AUV艏向指向来流方向来充分发挥主推优势,从控制层面针对全驱动 AUV推进器进行能耗改进。Aguiar等[8]基于自适应控制通过航路点引导 AUV到达目标点进行原地动力定位。Pyo等[9]设计了一种开架式作业型AUV用于水下检测,完成了特定轨迹的图像拼接试验。

目前,由于能耗和推进器效率的问题,针对AUV动力定位的研究局限于仿真和实验室环境,对实际情况下近水面动力定位的分析极为有限。文中以全驱动AUV“探海I型”为对象,进行AUV水下动力定位湖试分析。在对 AUV的动力定位控制中,依靠光纤惯导、多普勒计程仪和深度计组成水下航位推算系统计算当前位置,将运动控制分为姿态控制和距离控制两部分,使用比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)控制方法计算所需的推力和转矩,最后对各推进器的推力进行分配,使AUV动态保持在给定位置。

1 “探海I型”AUV系统结构

“探海I型”AUV具备水面无线遥控、光纤遥控和水下自主作业 3种工作模式,外形采用鱼雷形设计,表1为该AUV性能指标。

如图1所示,该AUV主要由艏段、电子舱段、艉段三部分组成:艏段装有水下灯、摄像机和避碰声呐;在电子舱段前后配有 4个辅助推进器,包含2路侧向推进器和2路垂向推进器,用以对AUV的姿态进行调整;艉段主要包含主推进器和4个X型分布的舵,当AUV改变内部部件时,可以通过手动调整X型舵的角度来平衡多余的附加转矩,同时艉段包含有电磁铁抛载块,AUV自身也存在6 N的正浮力,可完成紧急情况下的自救。

图1 “探海I型”AUV实体样机Fig.1 Physical prototype of T-SEA I type AUV

从结构上划分,AUV的硬件系统可以分为水面甲板单元和水下 AUV本体2部分,如图2所示。AUV的主控单元是所有水下硬件系统的核心,由2块主从PC104板构成:一块PC104作为主控板主要完成与甲板单元的通信、AUV自主导航和运动控制;另一块PC104作为从控板对声呐数据与视频数据进行处理,两者之间通过 485通信模式传输数据。

图2 “探海I型”AUV硬件配置Fig.2 Hardware configuration of T-SEA I type AUV

“探海 I型”AUV整体采用模块化设计,可方便实现各模块更换。当前试验配备有以下4个导航传感器:1)全球定位系统(global positioning system,GPS);2)光纤陀螺罗盘;3)深度计;4)多普勒速度计程仪。

2 全驱动AUV动力定位工作原理

AUV动力定位系统由位测系统、控制系统和推力分配三部分构成[10],由于水下无法接收到GPS信号,AUV需要通过光纤惯导、多普勒计程仪和深度计推算实际位置,通过PID控制计算恢复到目标位置的推力与转矩,从而实现 AUV的动力定位。

2.1 位测系统

AUV动力定位控制器依赖于水下位测系统的测量信息,水下位测系统包含姿态角测量、深度测量和航位推算。姿态角和深度信息可以通过光纤惯导和深度计测得;航位推算需要定义AUV入水点作为推算起始点,以AUV的航向、速度和航行时间作为依据,从而推算出 AUV在水下的经纬度坐标[11]。

这里采用地球参考椭球体作为地球的几何形状,长半轴为a,短半轴为b,λ为当前位置经度坐标,φ为纬度坐标,如图3所示[12]。

图3 航位推算示意图Fig.3 Schematic diagram of dead reckoning

首先计算AUV在GPS坐标系下的位移增量

式中:ΔSE、ΔSN为AUV东向、北向的位移增量;ψ为航向角;VE、VN为AUV在东、北方向的速度分量;Vx、Vy分别为多普勒计程仪测得的相对大地的前向速度和左向速度[13]。

AUV的位移增量在纬线圈和子午圈中近似表示为一段圆弧,可以通过除以曲率半径得到经纬度增量。其中,纬线圈可以看作正圆,并随纬度增加而变小,子午圈是一个扁平的椭圆,其第一偏心率

纬线圈曲率半径r只与纬度φ有关,即

子午圈的椭圆曲率半径

结合式(1),在tn(n＞0)时刻,AUV在水下的经纬度可表示为[14]

式中:λ、φ为推算的经纬度;λ0、φ0为入水时经纬度。

2.2 控制系统

AUV的动力定位控制器采用PID算法,PID算法是将偏差量的比例、积分、微分环节相加作用于被控对象,从而实现对被控对象的控制,控制输出表达式

式中:kP为比例常数;kI为积分常数;kD为微分常数;e(n)为目标值与真实值间的偏差量。

AUV动力定位控制系统需要对纵倾角、深度、进退、平移和航向角5个自由度的运动进行控制,在控制器设计时,假定各自由度间不存在耦合关系,对5个自由度分别设计单通道PID控制器。由于导航传感器采样频率不同,将控制输出分为姿态PID控制(纵倾角、航向角)和距离PID控制(进退、平移、深度)两部分进行计算,如图4所示。

图4 控制器框图Fig.4 Block diagram of controllers

在对 AUV的位姿信息处理中,深度、纵倾角、航向角可以将传感器数据直接用于图4中的位置和姿态信息,经纬度是地球椭球体表面的位置信息,需要转化成平面距离信息再计算控制偏差。

AUV经纬度的平面化使用高斯投影变换,根据式(2)第一偏心率和式(3)纬线圈曲率半径可以得到卯酉圈曲率半径RN和第二偏心率e'

高斯投影变换前需要计算辅助变量t、m和η

式中,λ0为中央经线。

将式(7)与式(8)代入式(9)可以得到适合运算的高斯投影平面内坐标(x',y')

式中:X为子午线弧长[15]。

当已知动力定位目标点在高斯投影平面内的坐标为(Xobj,Yobj)时,可以计算进退和平移控制偏差(xobj,yobj),即

2.3 推力分配

“探海I型”AUV配备1个主推进器和艏艉4个辅助推进器,各推进器的推力需要根据式(11)进行分配

式中:T0为推进器补偿的推力;T1为主推推力;T2、T4为艏艉 2个侧向推进器推力;T3、T5为艏艉 2个垂向推进器推力;TX,TY,TZ,TM,TN分别为进退、平移、深度、纵倾角和航向角控制需要的推力和转矩;d2,d3,d4,d5为推进器力臂;C为纵倾系数。

3 AUV动力定位湖试结果分析

为了验证动力定位系统的性能和抗干扰能力,于2017年11月在某试验场进行湖试。试验场湖底平坦,水深范围5～50 m,湖水流速不大于2 kn,湖面平静,试验条件较好。试验开始时 AUV航向角16°,如图5所示,定位深度5 m,目标航向270°。试验步骤如下:第1阶段,AUV从水下接近给定目标;第2阶段,在目标位置处动力定位30 min。

表2是AUV在系统稳定后的动力定位误差,图6～图8是相应的动力定位状态曲线,试验结果表明,在控制器切换后,AUV能够快速到达目标位置。虽然因为控制器切换引起各自由度运动超调的现象,但是在动力定位系统的作用下,AUV能够平稳过渡到目标状态,水平位置误差精度在±0.2 m,满足实际工程应用要求。

图7 AUV动力定位深度变化Fig.7 Change of depth in AUV dynamic positioning

从图表上还可以发现,由于受到环境干扰的影响,AUV运动存在抖振,尤其是在航向角方面,如图9～10所示,在水流波动的影响下,在1 700 s后AUV航向角发生偏离,AUV需根据实际状态不断调整、改变艏艉段侧向推进器的转速,实时校准位置和姿态,可有效处理环境干扰,在一定程度上保证AUV定位的准确性。

4 结束语

图8 AUV姿态角变化Fig.8 Changes of AUV attitude angles

图9 航向角干扰Fig.9 Interference of heading angle

图10 推进器转速Fig.10 Speeds of propellers

动力定位控制是全驱动 AUV运动控制中的一种重要的控制形式。文中针对自主研发的全驱动“探海I型”AUV进行水下动力定位湖试试验分析,依靠光纤惯导、多普勒计程仪和深度计组成水下航位推算系统实时测量定位误差,根据定位误差计算并分配推力。该方法简单易行,实用性强,具备抵抗环境干扰的能力,能够保证一定的定位精度。试验中也发现 AUV近水面动力定位易受环境扰动的问题,尤其是姿态角的扰动容易影响声学设备的成像精度,限制了 AUV在水下搜救、目标定位等任务的应用。后续还将对AUV近水面运动建立精确的环境扰动、AUV自身和推进器系统模型,采用数据融合技术对AUV状态进行实时估计,并对干扰进行预测及补偿,从而提高AUV动力定位系统的稳定性。