水下机器人海洋自寻迹技术实现

水下机器人海洋自寻迹技术实现

穆蔚伟熊英杰龚嘉豪

天津理工大学中环信息学院300380

市级大学生创新创业训练计划项目资助，《深海探索者ROV》项目编号：201813897004

摘要：水下机器人作为海洋资源开发的重要工具，逐步成为研究热点，其中海洋自寻迹技术的实现对完成水下作业有着重要意义，针对该技术实现，从硬件平台和寻迹算法两方面展开，由ADISl6405型MIMU、HMR3000型电子罗盘、NavQuest600型多普勒计程仪、miniIPS深度计和PA500型高度计以及微处理器构成整体系统硬件平台，采用基于自适应Kalman滤波和梯度下降法的姿态解算方法进行姿态解算，并基于多目标路径规划模型（MultipleObjectivePathPlanning，简称MOPP）进行轨迹规划，从而实现自寻迹。

1背景

本文针对水下机器人海洋自寻迹技术的实现问题，主要从硬件平台和寻迹算法两方面进行阐述，为工程实际提供一定的参考意义。

2导航系统硬件平台设计

水下机器人在运行过程中需要获得水下的姿态信息、航向信息和速度信息，这些信息共同决定了水下机器人是否能够按照预期目标完成作业并返航。为获取这些信息，其导航硬件平台的实现主要需要关注与系统相关传感器和微处理器的选型，并进行硬件电路的设计。

水下机器人工作时，由传感器提供测试数据，控制器根据测试数据结合操作人员指令进行运动控制，在进行具体的作业时，机械臂通过正确的姿态完成，其中导航系统的硬件由ADISl6405型MIMU、HMR3000型电子罗盘、NavQuest600型多普勒计程仪、miniIPS深度计和PA500型高度计以及微处理器构成。

其中，导航检测部分的核心——深度和高度传感器选用VALEPORT公司所生产的minilPS深度计，这是一款高精度的水下压力传感器，可以测量传感器的位置到水面的距离[4]。主要技术参数如下：

(1)量程：0．6000m；(2)精度：±O．01％(满量程)；(3)分辨率：0．001％(满量程)；(4)数据输出频率：16Hz(Max)；(5)通讯接口：RS—232。

系统的微处理器方面，选择STM32F4系列，主要由于该系列芯片的最小外围工作电路简单，容易实现，对于舱外AHRS，选择STM32F405RGT6芯片作为运算核心处理器，解算姿态并进行数据融合，并通过RS—485总线通讯方式，通过水密电缆传送至水下电子舱。在MDK5.14环境下进行驱动程序的开发。

电源系统采用隔离式降压DC／DC模块电源，数据输出系统配置以SPI方式进行，外接设备接口为RS232接口。

系统的通信方式采用串口通信，并外置串行Flash芯片和MicroSD卡实时存储所需要的系统数据。在系统设计和调试初期，需要进行上位机的编写，因此通过OLED显示模组显示数据和参数，提高效率。选用HC—05型蓝牙串口通信模组作为无线传输模组方案，这是一种非常常用的元件。

3姿态解算与路径规划

水下机器人姿态是水下机器人实现路径规划的关键，需要通过传感器获取数据，并通过姿态解算算法，获取稳定和精确的姿态角度。

提出一种基于自适应Kalman滤波和梯度下降法的姿态解算方法，通过将三轴加速度、三轴角速度和三轴磁力角融合，在PC端获取实时准确的位姿角，并为水下机器人的运动提供参考位姿，采用梯度下降法获得磁力计和加速度计融合的四元数，然后对陀螺仪积分，用四元数龙格库塔法求解陀螺仪的四元数，最后利用自适应Kalman滤波修正磁力计和加速度计四元数和陀螺仪偏差，通过两个模糊控制块来估计并自适应调节观测噪声，进而实现四元数数据融合得到姿态角[5]。

为了准确描述水下机器人的姿态，需要合适的参考坐标系，地理坐标系和载体坐标系在这方面具有广泛的应用，两者的转化可以用图1表示。

根据这个运动方程，可以建立水下机器人的动力学模型，推力主要考虑进退、潜浮和回转，在具体控制实现方面目标就是获得合适的推力作为输入，从而控制水下机器人的深度、角度和角速度，获取的水下机器人三轴姿态角主要使用的是偏航角。

路径规划的目的是在运动空间中国通过某种算法使机器人找到一条路线，具体任务可以定义为：在有障碍的空间内，避免发生碰撞的前提下，依据某种评价标准，例如最安全，轨迹长度最短、最光滑等，为水下机器人找到一条起点和终点都已经确定好的路径。鉴于其需要考虑多种限制因素，路径规划可以看成一个具有约束条件的优化问题。

介绍一种基于数学建模中的多目标路径规划模型（MultipleObjectivePathPlanning，简称MOPP）的规划算法。

算法的基本流程可以分为：数据的收集，即考虑自身工作状态，水下机器人协同等等，特别是通过传感器获取障碍物位置信息；基于行为的结构控制，即引入一系列含可变参数的基本行为将感知环境与下一步动作决策分开，由环境来决定哪些行为应该考虑对环境刺激做出反应；行为协调，即根据水下机器人应对某种情况可能出现的多个行为进行选择，可以归结为行为仲裁或者行为协调，具体采用全局目标函数的最优解来实现。

参考文献

[1]路晓磊,马龙,张丽婷,等.小型水下机器人ROV应用研究[J].海洋开发与管理,2015,32(6):66-70.