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仿生机器鱼运动控制技术研究一、引言仿生机器鱼是指模仿鱼类行为和机械构造的仿生智能机器人，具有很好的泳动性能，在水下探测和水下维修等领域有着广泛的应用前景。
运动控制技术是仿生机器鱼研究中的重要技术之一，本文将重点介绍仿生机器鱼运动控制技术的研究进展。
二、仿生机器鱼的运动控制技术仿生机器鱼的运动控制技术主要包括三个方面：控制算法、运动学分析和动力学分析。
下面分别进行介绍。
1.控制算法控制算法是指将机器鱼的运动状态转化为对电机控制器输出指令的过程，主要包括开环控制、闭环控制和自适应控制等。
开环控制是根据预设的电机旋转速度和时间来实现机器鱼的运动。
这种控制方法简单易行，但无法对电机输出做出准确的调整。
闭环控制是通过对电机输出信号的反馈控制来实现机器鱼的运动控制，具有较高的控制精度和稳定性。
自适应控制是根据仿生机器鱼本身的状态进行实时调整，实现具有自适应性的控制，实现更高效精准的控制。
2.运动学分析运动学分析是指分析机器鱼在水中的运动特性，包括速度、姿态、位置等，对仿生机器鱼的运动控制提供基础。
仿生机器鱼在水中的运动主要由运动元件和运动机构两部分构成。
运动元件指鱼鳍和尾鳍等，运动机构指控制元件和骨架等。
通过对运动元件和运动机构的运动学分析，可以确定仿生机器鱼在水中的运动特性。
3.动力学分析动力学分析是指分析机器鱼在水中的运动的力学特性，对仿生机器鱼的力学特性分析提供基础。
仿生机器鱼在水中的运动主要由惯性力、阻力和升力等力学特性构成。
通过对仿生机器鱼的动力学特性分析，可以确定机器鱼的运动方向及能耗等相关特性。
三、仿生机器鱼运动控制技术的应用前景仿生机器鱼在水下探测、水下维修等领域有着广泛的应用前景。
其中，水下探测是最为典型的应用之一。
由于传统的无人潜水器需要在水下缓慢移动，在水动力学上取得平衡，并适应水流，因此难以应用于深海探测。
而仿生机器鱼可以模拟鱼的运动形态，不需要外部控制器支持，可以更加有效地应对深海环境的挑战。
水下机器人的运动控制与路径规划水下机器人是一种在水下环境中进行操作和控制的机器人，它可以适应不同深度的水域和各种复杂的水下环境。
水下机器人的应用范围广泛，包括海洋科学和研究、海底资源勘探和开发等。
为了使水下机器人能够正常运行和执行任务，需要实现其运动控制和路径规划。
本文将深入探讨水下机器人的运动控制和路径规划的相关技术与应用。
一、水下机器人的运动模型水下机器人的运动模型是其运动控制和路径规划的基础和前提。
运动模型通常采用欧拉角和位置矢量两种方法进行描述。
欧拉角是指在三维空间内任意旋转的角度，通常包括绕X轴旋转的俯仰角、绕Y轴旋转的偏航角和绕Z轴旋转的滚转角。
欧拉角可用来描述水下机器人的朝向和姿态。
位置矢量是指在三维空间内的位置坐标，通常包括水下机器人的X、Y、Z坐标。
位置矢量可用来描述水下机器人运动的位置和轨迹。
二、水下机器人的运动控制水下机器人的运动控制是指通过控制水下机器人的朝向和速度来实现其运动控制。
水下机器人的运动控制包括姿态控制和速度控制两个方面。
姿态控制是指通过控制欧拉角的变化来控制水下机器人的姿态。
姿态控制通常采用PID控制器的方法来进行控制。
PID控制器通过对水下机器人的朝向和姿态进行反馈控制来调整其姿态。
姿态控制的目的是使水下机器人保持稳定的姿态，并保持与海底平面垂直的状态。
速度控制是指通过控制水下机器人的速度来实现其运动控制。
速度控制通常采用闭环控制器的方法来进行控制。
闭环控制器通过对水下机器人的速度进行反馈控制来调整其速度。
速度控制的目的是使水下机器人能够达到指定的速度，并保持在目标位置和轨迹上。
三、水下机器人的路径规划水下机器人的路径规划是指根据任务需求和水下环境条件，规划出水下机器人的运动轨迹和路径。
路径规划通常涉及到图形学、运动学、动力学和优化等多个领域。
路径规划的过程通常包括三个主要步骤：环境建模、路径搜索和优化。
环境建模是指将水下环境中的各种障碍物和限制因素进行建模和表示。
水下机器人的运动控制与路径规划随着科技的不断发展，水下机器人的应用范围日益广泛。
水下机器人在海洋资源勘探、海底考古、海底工程等领域发挥着重要作用。
而机器人的运动控制与路径规划是水下机器人能够自主完成任务的关键技术之一。
本文将探讨水下机器人的运动控制与路径规划技术。
一、水下机器人的运动控制技术1. 导航系统水下机器人需要具备准确的导航系统，以确保其在水中的定位和姿态稳定。
惯性导航系统、GPS定位系统和声纳导航系统等技术常用于水下机器人的导航。
其中，惯性导航系统能够通过内部传感器测量机器人的姿态和位置，GPS定位系统可以利用地面的GPS信号来测量机器人的位置，而声纳导航系统则通过发送和接收声波信号来测量机器人与周围环境的距离。
2. 动力系统水下机器人的动力系统需要能够提供足够的推力和转矩，以满足机器人在水中的运动需求。
常见的动力系统包括电动机和液压系统。
电动机具有体积小、重量轻、控制方便等优点，适用于小型水下机器人；而液压系统则适用于大型水下机器人，可以提供更大的推力和转矩。
3. 姿态控制水下机器人的姿态控制是指控制机器人在水中的姿态，使其保持稳定并能够完成所需的任务。
常用的姿态控制方法包括PID控制、模型预测控制和自适应控制等。
PID控制是一种最常用且简单的控制方法，通过调节比例、积分和微分系数来稳定机器人的姿态。
而模型预测控制和自适应控制则可以根据机器人当前的状态和环境变化进行实时调整，以提高姿态控制的精度和稳定性。
二、水下机器人的路径规划技术1. 障碍物检测水下机器人在执行任务时需要避开障碍物，因此需要具备有效的障碍物检测技术。
常用的障碍物检测方法包括激光扫描、摄像头监测和声纳传感器等。
激光扫描可以通过发送激光并接收反射光来检测周围环境的障碍物，摄像头监测则利用摄像头拍摄周围环境的图像来检测障碍物，声纳传感器则通过发送和接收声波信号来检测周围环境的障碍物。
2. 路径规划算法路径规划算法是指根据水下机器人的起点、终点和周围环境来确定机器人的最佳路径。
水下机器人的自主控制技术研究一、概述自主控制是指机器人的控制系统能够自主地进行决策和执行任务，不需要人类的直接干预。
水下机器人的自主控制技术是指将其应用到水下环境中的机器人，使其能够更好地进行水下探测和作业。
水下机器人的使用范围很广，可以用于海洋环境的勘测、石油开采、海底管道的维护等领域。
水下机器人的自主控制技术的研发和应用是海洋科学技术的重要组成部分。
二、水下机器人的自主控制技术发展水下机器人的自主控制技术目前还处于发展初期，自主控制的应用范围也比较有限。
在传统的控制方式下，水下机器人需要人类通过遥控器控制它们的运动和进行任务，这种方式虽然可行，但受到了许多因素的限制，如通信距离、水下环境的复杂性等。
因此，发展水下机器人的自主控制技术显得越来越重要。
水下机器人的自主控制技术发展主要集中在以下几个方面：1. 传感技术传感技术是水下机器人自主控制技术的重要组成部分。
目前，水下环境传感技术比较成熟，可以获取到水下环境的各种参数，如水温、盐度、流速、水深等。
这些数据可以帮助机器人做出更好的决策，并更好地适应水下环境。
2. 自主决策系统自主决策系统是指机器人能够自主进行任务安排和决策的系统。
通过对水下环境的感知，机器人可以判断当前环境下最适合的任务，并进行相应的决策。
3. 智能算法智能算法可以帮助水下机器人更好地进行自主控制。
例如，通过使用强化学习算法，机器人可以通过试错来学习最优的控制策略。
三、水下机器人的自主控制技术研究进展目前，水下机器人的自主控制技术研究已经有了不少进展。
1. 中控系统的升级中控系统是指机器人的控制系统，负责机器人的任务分配和控制。
随着技术的进步，中控系统已经得到了升级，可以更好地支持自主控制技术。
2. 构建水下机器人的自主决策系统研究人员已经开始构建适合水下机器人的自主决策系统，这个系统能够根据机器人所处的环境来决定机器人的最佳行动方案。
3. 智能算法在水下机器人的自主控制中的应用智能算法是目前水下机器人的自主控制技术中的一个重要组成部分。
仿生机器鱼运动控制算法设计及性能评估随着科技的不断发展，仿生机器鱼作为一种模拟真实鱼类行为的智能机器人得到了广泛的关注与研究。
仿生机器鱼具备了真实鱼类的机械结构和运动特征，能够在水中自由地游动、转向和操纵，具备了一定的灵活性和适应性。
在这篇文章中，我将着重探讨仿生机器鱼运动控制算法的设计和性能评估。
首先，我们需要考虑的是仿生机器鱼的运动控制算法的设计。
仿生机器鱼的运动控制算法需要模拟真实鱼类的运动方式，并具备自主的决策能力，以实现在水中灵活自如的运动。
为了实现这一目标，可以考虑以下几个关键因素：1. 运动模式选择：仿生机器鱼可以采用鱼类行为学中已有的运动模式，如直线游动、转向、盘旋等。
选择合适的运动模式可以使机器鱼更加适应不同的环境和任务需求。
2. 运动轨迹规划：仿生机器鱼需要通过计算和规划来确定运动轨迹，以实现预设的任务目标。
可以采用轨迹规划算法来生成运动轨迹，如最优路径规划、遗传算法等。
3. 运动控制策略：仿生机器鱼需要根据环境信息和任务目标来选择合适的运动控制策略，以实现良好的运动性能。
可以采用自适应控制、反馈控制等方法来实现运动控制策略。
4. 感知与感知处理：仿生机器鱼需要通过传感器来感知环境信息，并通过感知处理技术来提取和处理有效的信息。
可以采用视觉传感器、压力传感器等来感知水中的障碍物、水流等信息。
5. 控制器设计：仿生机器鱼的控制器设计需要考虑到运动特性、动力学模型和控制算法的综合因素。
可以采用模糊控制、神经网络控制等方法来设计控制器，以实现精确的运动控制。
在设计完成仿生机器鱼的运动控制算法之后，我们需要对其性能进行评估。
性能评估是评估算法的有效性和可行性的过程，可以通过以下几个方面进行评估：1. 运动准确性：评估仿生机器鱼的运动控制算法在执行各种任务时的准确性。
可以通过比较仿真结果和实际测试结果来评估运动的准确性。
2. 运动稳定性：评估仿生机器鱼在不同环境下的运动稳定性。
可以通过检测机器鱼的姿态、速度等参数来评估运动的稳定性。
基于ROS的水下机器人运动控制研究随着科技的不断发展，水下机器人在深海探测、海洋资源勘探和环境监测等领域中发挥着越来越重要的作用。
而水下机器人的运动控制技术是这些应用中的关键环节之一。
本文将介绍基于ROS的水下机器人运动控制研究，包括ROS的概念和特点、水下机器人运动控制的难点、基于ROS的水下机器人运动控制的技术路线和应用前景等内容。
一、ROS的概念和特点ROS，全称Robot Operating System，是一个开源的机器人操作系统。
它提供了一系列的工具库和软件框架，可以方便地实现机器人的感知、控制和协作等功能。
ROS具有以下几个特点：1. 高度模块化：ROS的软件模块可以独立开发和测试，方便了软件开发的并行和组合。
2. 现成的组件库：ROS提供了许多现成的组件库，如传感器数据采集、地图构建、路径规划和运动控制等，可以节省软件开发的时间和精力。
3. 易于学习和使用：ROS采用C++和Python等常用编程语言，语法简单易懂，社区提供了大量的教程和示例程序，方便了开发者的学习和使用。
4. 开源和共享：ROS是一个开源框架，任何人都可以免费获取和使用。
同时，ROS社区也非常活跃，成员之间可以共享代码、经验和资源等。
二、水下机器人运动控制的难点与陆地机器人相比，水下机器人的运动控制面临着更大的挑战和困难。
这是由于水下环境的复杂性造成的，包括水下流体力学、水下通信、水下传感和水下导航等方面。
以下是水下机器人运动控制中的几个关键难点：1. 水下机器人的动力学特性：水下机器人的动力学特性与陆地机器人截然不同，这对运动控制算法的设计和优化提出了更高要求。
2. 水下传感器的精度和可靠性：水下传感器的精度和可靠性受到水下环境的影响，因此需要特别关注其校准和修正等问题。
3. 水下通信的带宽和稳定性：水下通信系统的带宽和稳定性受限于水下环境的特殊性，如水的吸收和散射等。
因此，在水下机器人的控制和协作中需要特别关注通信协议和数据传输的可靠性。
仿生机器鱼的设计与控制方法研究摘要：仿生机器鱼是一种模仿鱼类运动方式和外形结构的智能机器人。
它具有良好的机动性和适应性，可应用于水下探索、水环境监测和救援等领域。
本文对仿生机器鱼的设计与控制方法进行了研究，包括机器鱼的结构参数选择、运动模型建立和控制策略设计。
1. 引言随着工业技术的不断进步和人类对水下领域的不断探索，仿生机器鱼作为一种新型的智能机器人逐渐受到关注。
仿生机器鱼以其类似鱼类的流线型外形和灵活的运动方式，能够在水下环境中进行高效的工作，具有广阔的应用前景。
2. 仿生机器鱼的结构设计2.1 外形结构仿生机器鱼的外形结构应该模仿真实鱼类的形态，以获得更好的机动性和适应性。
在设计时需要考虑鱼类生物学特征，并结合目标任务进行适当的优化。
常见的仿生机器鱼结构包括鱼头、鱼身和鱼尾三个部分，并且通常采用模块化设计，以方便维修和升级。
2.2 材料选择仿生机器鱼的材料选择需要具备一定的强度和柔韧性，能够承受水下环境的压力和扭曲。
一般采用水下耐腐蚀的材料，并根据需要进行防水处理和密封设计。
3. 仿生机器鱼的运动模型仿生机器鱼的运动模型是对其运动原理进行数学建模，以实现运动控制和路径规划等功能。
模型建立的关键在于准确描述仿生机器鱼的运动机制，并考虑水流、水压和机器鱼的物理特性等因素。
4. 仿生机器鱼的控制方法4.1 基于自主学习的控制方法基于自主学习的控制方法利用机器学习算法，通过对仿生机器鱼进行训练和学习，提高其感知和决策能力。
这种方法可以实现适应性控制，使机器鱼能够在不同环境下自主调整运动策略。
4.2 基于反馈控制的控制方法基于反馈控制的方法通过传感器获取机器鱼的状态信息，并根据设定的控制策略进行调整。
这种方法需要建立准确的控制模型，并进行实时的状态反馈和控制计算。
5. 仿生机器鱼的应用领域仿生机器鱼可以应用于水下探索、水环境监测和救援等领域。
在水下探索中，仿生机器鱼可以携带传感器进行海底地质勘测和海洋生物观察；在水环境监测中，仿生机器鱼可以监测水质、测量水流速度等参数；在救援领域，仿生机器鱼可以进行水下搜救和救援行动，提高救援效率。
水下机器人的运动姿态控制方法研究随着科技的不断进步，水下机器人的应用越来越广泛，并受到了人们的广泛关注。
然而，水下机器人在执行各种任务时，需要保持稳定的运动姿态，这对于控制系统的设计和优化具有挑战性。
因此，如何有效地控制水下机器人的运动姿态是一个广泛研究的问题。
本文将从多个角度深入探讨水下机器人的运动姿态控制方法。
一、水下机器人的运动姿态控制目标水下机器人的运动姿态控制的目标是保持机器人在水下稳定、平衡的运动状态。
这是执行各种任务的前提。
水下机器人在执行任务时，其运动姿态控制要达到以下几个目标：1.维持水下机器人的稳定性，防止机器人在运动时产生惯性力，导致倾斜；2.控制水下机器人在水下的位置与姿态，保证其在浅海、深海等不同环境下的稳定性；3.控制水下机器人的运动速度，以便完成不同的任务。
以上几点是水下机器人运动姿态控制的基本目标，实现这三个目标需要采用不同的控制方法。
二、水下机器人的运动姿态控制方法在实践中，水下机器人的运动姿态控制方法主要有以下几种方式：1. PID控制PID控制是一种常用的控制方式，也是水下机器人运动姿态控制中最常用的一种方法。
PID控制通过对水下机器人的偏差进行反馈、校正，以达到控制机器人运动姿态的目的。
PID控制器通过计算偏差的比例、积分和微分，来调节输出控制信号，系统的响应也会更加快速、精确。
2. 模型预测控制模型预测控制是一种智能优化的控制方法。
该方法基于数学模型，经过多次仿真和训练后，通过计算未来的状态变化趋势，来预测机器人的运动姿态，进而控制机器人的运动姿态。
模型预测控制器具有精确性高、控制灵活性强、适应性好等特点，是一种理想的水下机器人运动姿态控制方法。
3. 自适应控制自适应控制是一种根据系统的反馈信息，实现自我修正的控制方法。
该方法根据水下机器人的运动姿态和环境信息，在实时不断地调节目标参量，以控制机器人的运动姿态。
自适应控制具有自适应性强、控制精度高、鲁棒性好等特点，是一种应用广泛的水下机器人运动姿态控制方法。
水下机器人的动力学与运动控制研究水下机器人是一种能够在水下自由移动、完成各种任务的机器人。
它广泛应用于海洋科学研究、海洋资源勘探、海洋环境监测、海底资源开发等领域。
为了实现水下机器人的动力学和运动控制，需要对其进行深入研究。
一、水下机器人的动力学水下机器人的动力学研究主要涉及到机器人的姿态控制与运动学分析。
姿态控制是指控制水下机器人的方向、俯仰角、滚转角等参数，以便于机器人在水中进行各种活动。
运动学分析主要涉及水下机器人在水中运动时的速度、加速度、弯曲程度等参数。
水下机器人的动力学研究包括机器人的机构设计、传动系统、动力系统、传感器的选择等方面。
在机构设计方面，一般选择独立式样、水平式样或者全封闭结构等。
在传动系统方面，可以采用电动、液压、水流等传动方式，根据使用需求来选择。
在动力系统方面，可以采用液压、电动、气动等方式，以实现机器人在水下的高速运动。
二、水下机器人的运动控制水下机器人的运动控制研究包括机器人的运动控制系统、控制算法、控制方法以及控制策略等。
机器人的运动控制系统一般包括传感器、控制执行系统、运动执行系统等，通过传感器采集机器人的运动状态，由控制执行系统进行控制，从而达到运动的目的。
在控制算法方面，可以采用遗传算法、模糊控制、神经网络等方法进行水下机器人的运动控制。
采用遗传算法可以实现机器人的全局搜索和优化，并能够适应复杂环境；模糊控制可以通过构造模糊规则表达人类经验和知识，实现对复杂系统的控制；神经网络控制则可以利用神经网络的自学习、自适应特性来实现控制。
在控制方法方面，主要包括基于位置的控制、基于速度的控制、基于力的控制等。
其中，基于位置的控制适用于机器人的轨迹跟踪和姿态控制问题；基于速度的控制可以用于波动补偿和速度稳定控制问题；基于力的控制则适用于物体的抓取、操作和清洗等任务。
在控制策略方面，主要包括开环控制、闭环控制、自适应控制、预测控制等。
其中，开环控制适用于对机器人的直接控制，但是无法应对环境变化；闭环控制适用于环境和外部条件不确定的情况下，可以通过反馈机制进行控制；自适应控制则适用于环境变化频繁的情况下，可以通过对环境的分析来实现动态控制；预测控制则可以通过对未来状态的预测来实现控制。
仿生水下机器人运动控制方法研究o 成 巍 李喜斌 孙俊岭 袁建平 徐玉如哈尔滨工程大学水下机器人技术实验室［摘 要］ 近年来仿生技术在水下机器人上的应用已经成为水下机器人的重要研究方向之一。
仿生水下机器人采用尾鳍提供前进动力和改变航向，比传统的桨舵具有高效性和高机动性。
本文根据仿生水下机器人水池试验结果讨论了其运动性能，并在此基础上提出了仿生水下机器人运动控制方法，最后通过仿真试验验证了该方法的可行性。
运动控制研究，是仿生水下机器人其它使命的基础，具有重要的意义。
［关键词］水下机器人；仿生推进；智能控制［Ａｂｓｔｒａｃｔ］ Ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｂｉｏｎｉｃ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｅｌｄｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ Ｖｅｈｉｃｌｅ ｈａｓｂｅｅｎ ｍｏｒｅ ａｔｔｒａｃｔｉｖｅ ｒｅｃｅｎｔｌｙ． Ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｐｒｏｐｅｌｌｅｒ ａｎｄ ｒｕｄｄｅｒ， ｔｈｅ ｂｉｏｎｉｃ ＵＶｉｎｓｐｉｒｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｆｉｓｈ ｃｒｕｉｓｅｓ ａｎｄ ｔｕｒｎｓ ｂｙ ｉｔｓ ｃａｕｄａｌ ｆｉｎ， ｗｈｉｃｈ ｇｉｖｅｓ ｍｏｒｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ａｎｄ ｍｏｒｅｍａｎｅｕｖｅｒａｂｉｌｉｔｙ． Ｆｉｒｓｔ ｗｅ ｄｉｓｃｕｓｓ ｔｈｅ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｂｉｏｎｉｃ ＵＶ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓｏｆ ｉｔｓ ｗａｔｅｒ ｔａｎｋ ｔｅｓｔｓ． Ｔｈｅｎ ｗｅ ｇｉｖｅ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｉｔｓ ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｈｅｒｅ． Ａｎｄ ｔｈｅ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ｐｒｏｖｅｄ ｂｙ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ａｔ ｌａｓｔ． Ｍｏｔｉｏｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｉｓ ｍｅａｎｉｎｇｆｕｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ｂｉｏｎｉｃＵＶ ｔｏ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｏｔｈｅｒ ｔａｓｋｓ．［Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ］ ｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅ， ｂｉｏｎｉｃ ｐｒｏｐｕｌｓｉｏｎ， ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌ． ０．引言近年来，模仿水生动物推进方式的仿鱼尾推进系统应用于水下无人探测器的可行性已经得到了初步的验证。
如美国ＭＩＴ的ＲｏｂｏＴｕｎａ ［１］、美国Ｄｒａｐｅｒ实验室的ＶＣＵＵＶ［２］、日本东京工业大学的机器海豚［３］、哈尔滨工程大学的“仿生－Ⅰ”［４］等，都采用了具有较高巡游速度的金枪鱼或海豚作为模型，研究仿生推进和操纵系统，以期改善传统水下机器人推进和操纵性能，增强水下机器人的运动能力。
仿生水下机器人采用尾鳍提供前进的动力和改变航向，与传统的采用桨舵的水下机器人在运动性能和控制方法上都有很大的差别。
因此，研究仿生水下机器人的操纵控制方法成为其重要的研究方向之一。
本文以“仿生－Ｉ”为研究对象，根据其船模试验水池（１０８×７×４ｍ）试验了解其运动性能，并在此基础上讨论其运动控制方法。
１．“仿生－Ｉ”结构仿生水下机器人“仿生－Ｉ”号，以蓝鳍金枪鱼为蓝本，长２．４ｍ，最大直径０．６２ｍ，排水量３２９ｋｇ，负载能力７０ｋｇ，潜深１０ｍ，配有月牙形［作者简介］ 成巍（１９７７–），河北张家口，博士生，研究领域：机器人运动控制与仿真、生物流体力学。
尾鳍和一对联动胸鳍，其外形如图１所示。
尾部为具有三个节点的摆动机构，约占总长的１／３，采用涡轮涡杆传动，其中前两个节点通过齿轮联动，控制尾柄的摆动，并通过包裹在外面的蒙皮形成整个鱼体的流线型，最后一个结点则用来控制尾鳍的运动。
该结构所产生的运动与金枪鱼的游动方式相适应。
研究表明，金枪鱼在高速游动时，躯体的前三分之二几乎没有摆动和变形，后三分之一则带动尾鳍以常频摆动，尾鳍接近于刚性，前进中躯体的横移极小。
机器人采用大展弦比的月牙形尾鳍，通过尾鳍的摆动提供前进的动力和转艏的力矩；胸鳍则可以控制机器人的深度。
尾鳍和胸鳍均采用ＮＡＣＡ００１８翼型。
躯体中部的背鳍和胸鳍可起到减摇作用。
该机器人在加装光纤陀螺、深度计和定位系统后，可实现艏向、深度和纵向速度的闭环控制。
为防止电机反向对尾部传动机构冲击过大，设定电机不能反向，因此尾鳍在一个摆动周期内一定会摆动到两个极限位置。
２．“仿生－Ｉ”运动能力“仿生－Ｉ”的结构决定了其运动能力，下面给予详细叙述。
“仿生－Ｉ”的胸鳍只可以做一个自由度的转动，可控制仿生水下机器人的升沉或纵倾。
因为只在鱼的前体装有一对联动胸鳍，不具备同时调整升沉和纵倾的能力。
但在较低航速（μ＜１．０ｍ／ｓ）时，鱼体纵倾不超过５。
，可利用其纵向恢复力矩自动调节，因此通常只利用胸鳍调整深度，但当航速较高时，纵倾增大，会使航速降低。
另外，胸鳍本身是个升力面，只有当航速较高时，才有较好的控制作用。
同时应该注意到失速现象的存在，所以通常应控制胸鳍转角在一定范围之内（攻角可能会更大），此处取胸鳍最大转角θｐ＜２０。
“仿生－Ｉ”尾鳍以某频率摆动，能够提供前进的动力，水池试验中最大摆动频率１．３Ｈｚ，仿真试验中最大摆动频率２．０Ｈｚ。
当其一个摆动周期内频率发生变化时，会形成转艏。
通过调整尾鳍的摆动，“仿生－Ｉ”具有纵向速度和艏向控制能力。
当仿生水下机器人静止，尾鳍以某固定频率摆动时，机器人会经过一个加速段，最终达到相应的稳定航速。
图２为水池试验和仿真试验频率－航速关系对比图，其中仿真试验当频率较高时，人工处理纵倾为零，仅考察尾鳍的推力性能。
可以看到，仿真结果比试验值偏大，这 图１仿生水下机器人“仿生－Ⅰ”号 图２ 频率－航速关系是由于试验中“仿生－Ｉ”的配重浮球所产生的阻力、水面兴波产生的兴波阻力，以及电缆和信号缆所产生的拉力对机器人的航速都有较大影响。
应该注意的是，在仿生水下机器人由静止到稳定航速间的加速段，尾鳍的进流速度不断增加，造成尾鳍一个摆动周期中产生的侧向力和力矩平均值不为零，仿生水下机器人会产生偏航，这在水池试验和仿真试验中都有体现。
当机器人达到稳定航速时，偏航停止。
水池试验因条件所限，未能观察偏航角；仿真试验中偏航角在１０。
￣１８。
当仿生水下机器人尾鳍摆动一个周期内两极限位置间的频率不同（设分别为ｆ１和f ２）时，会发生转艏，可利用这一点调整艏向。
这里未采用某些鱼类的单侧尾鳍摆动，主要是从保持航速的角度考虑，同时也可以增长转艏力矩的作用时间。
同时可以在尾鳍以较高频率摆动到极限位置后停顿一定时间，以增长流体作用时间，提高转艏速度。
在水池试验中，我们取两频率分别为１．０Ｈｚ和０．２Ｈｚ，停顿时间１ｓ，做了原地回转试验，其回转直径为４ｍ，回转周期为５０ｓ。
同样的参数，仿真结果如图３所示，其回转直径６．６ｍ，回转周期８３ｓ，转艏速度为４．４４ｄｅｇ／ｓ。
考虑一种极限情况，将上述两个频率之一取零，即当鱼类在以较高速度游动时，尾部突然摆动到摆幅位置停住，利用尾部的侧向力和力矩实现急转。
水池试验中，“仿生－Ｉ”以１．０Ｈｚ摆动到稳定航速时，急停，３ｓ后做上述的原地回转运动，结果在停顿过程中转艏４５。
，并在２０ｓ内完成了１８０。
转艏；同样参数，仿真结果如图４所示，停顿过程转艏３２。
，转艏角速度１０．６７ｄｅｇ／ｓ，并在２４ｓ内完成了１８０。
转艏。
上述两种回转运动中，试验结果均比仿真结果转艏速度快、回转半径小，原因是水池试验中鱼体上约束较多，虽然限制了其回转速度，但同时也限制了其进退和横移的速度，使仿生水下机器人能在比仿真器更短的时间以更小的半径回转。
仿生水下机器人在运动过程中，由于尾部的摆动，会造成横倾，也呈周期性变化。
但尾鳍摆动频率较高时，横倾不超过５。
，可通过横向恢复力矩自动调节。
３．“仿生－Ｉ”运动控制方法图３ 仿真原地回转试验 图４ 仿真急停转艏采用仿鱼推进和操纵方式，主要是为了利用其高速、高效、灵活、低噪等特点。
就“仿生－Ｉ”而言，由于胸鳍只有一个自由度的运动，不具备纵向定位能力，而且鱼类摆尾式游动通常不具备横向运动控制能力，所以当前我们主要将这种推进和操纵方式用于艏向的调整和大范围转移，只做纵向速度控制、艏向控制和深度控制。
基于“仿生－Ｉ”在水池试验中所表现出的运动能力，我们在仿真中对仿生水下机器人制定了下面的控制方法。
１） 启动时，航速为零，首先根据当前姿态确定艏向偏差，当偏差大于某值（ｅψ＜５。
）时转２）；否则，开始纵向速度控制。
根据当前纵向速度偏差ｅμ和纵向加速度αμ，确定尾鳍摆动的主频率f ma in ，后序的艏向调整都应该以f ma in 为标准，以防止艏向调整对纵向速度影响过大。
初始时刻ｅμ较大，为防止启动时对传动机构冲击太大，设定启动初始频率f ０，采用增量式控制。
同时艏向也要调整，以保证前进方向。
艏向调整见３）。
２） 采用原地回转运动调整艏向，根据艏向偏差ｅψ 和当前转艏速度ｒ，确定尾鳍一个摆动周期内的两个摆动频率f １和f ２，假设ｅψ 较大（ｅψ＜５。
）时，还应该增加高频摆动至极限位置后的停顿时间t （设ｔ［０，１］ｓ）。
为防止f １和f ２相差太大，对传动机构冲击过大，应该设定f １和f ２的最大差值Δf 。
当艏向偏差ｅψ＜５。
时，转１）。
３） 由于加速段存在偏航问题，尾鳍开始往哪侧摆，艏向就向哪侧偏，这里我们设尾鳍在加速段初始时刻向鱼体左弦方向摆动。
通常加速段结束后，偏航角大于１０。
另外，由于仿生水下机器人不具备横向控制能力，在前进过程中，通常都在根据目标位置调整艏向。
所以在加速段，当前航速较小时（μ＜０．７５μｔ ，其中μｔ 为目标航速），艏向控制增加前馈环节，在根据当前姿态确定的艏向偏差ｅψ 的基础上，增加（／减小）艏向偏差ｅψ（Δｅψ＜１５。
）。
４） 在仿生水下机器人航速较大时μ＜０．６ｍ／ｓ，如果艏向偏差较大（ｅψ＜３０。
），可以采用尾鳍急停至摆幅处实现急转，加快艏向调整速度。
因为要急停，为防止冲击，设定急停前最大摆动频率为１．０Ｈｚ。
由于急停转艏速度较大，为防止超调，当艏向偏差降至一定程度（ｅψ＝２０。
）时，应该改为上述３）中的艏向调整方式；或者由于艏向偏差太大，急停一段时间后，转艏速度已减小到一定程度（ｒ＜５ｄｅｇ／ｓ），也应该改为３）中的艏向调整方式。
在急停过程中，机器人纵向失去动力，航速会大幅度降低，再次启动前应根据当时的航速参照图２或根据纵向期望速度确定主频率f ma in ，但f ma in 不能太大，以减小冲击。
５） 当航速达到稳定且艏向偏差不大（ｅψ＜５。
），可根据当前纵向速度偏差ｅμ和纵向加速度αμ，确定尾鳍摆动的主频率f m ai n ；并在f ma in 的基础上，根据艏向偏差ｅψ 和当前转艏速度ｒ，确定尾鳍一个摆动周期内的两个摆动频率f １和f ２。
