小型水下自航行器动力学建模与控制

小型水下自航行器动力学建模与控制
随着无人机技术的快速发展，水下自主航行器已经成为了海洋采样、水下勘探和海底
修复等领域的重要工具。

然而，水下环境的特殊性质带来了水下自主航行器设计和控制方
面的特殊挑战。

本文将介绍小型水下自航行器的动力学建模和控制策略。

动力学建模
小型水下自航行器通常由四个关节驱动器驱动，分别控制航向和俯仰。

考虑到水下环
境中流体阻尼的影响，可以将水下自航行器的动力学建模为以下状态方程：
$$M\dot{v} + C(v) v + D(v)v + g(\xi) + g_b = f$$
其中，$M$为质量矩阵，$\dot{v}$为加速度，$C(v)$表示水阻阻力和海洋涡流阻力矩阵，$D(v)$表示附加质量影响矩阵，$g(\xi)$表示重力和仰角作用，$g_b$表示浮力作用，$f$为推力。

控制策略
为了使水下自航行器能够自主控制，需要设计一种有效的控制策略。

传统的PID控制
器可以在水下环境中使用，但由于水下环境中流体的阻尼作用，PID控制器的效果可能不
如在空气中控制的那么好。

因此，我们可以使用模型预测控制器（MPC）等高级控制算法。

模型预测控制器是一种最优控制方法，通过对未来时间步的预测模型进行优化，选择
最优控制输入。

基于MPC控制器，可以设计出以下控制策略：
$$f = f_{ss} + K_p(v - v_{ss}) + K_d(\dot{v} - \dot{v}_{ss}) + K_i \int_0^t (v - v_{ss}) dt + f_{mpc}$$
其中，$f$为推力，$f_{ss}$为稳态推力，$K_p$、$K_d$和$K_i$为控制器增益。

$v_{ss}$和$\dot{v}_{ss}$为目标状态的速度和加速度。

$f_{mpc}$表示MPC算法输出的控制输入。

总之，本文介绍了小型水下自航行器的动力学建模和控制策略。

采用MPC等高级控制
算法，可以使得水下自航行器的控制效果更好。

在未来，随着技术的不断发展，水下自航
行器将会得到广泛的应用。