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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所;浙江浙能数字科技有限公司;中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))

摘要：本发明提供一种基于自适应控制的水下机器人巡游搜索与抓取方法、系统，方法包括：获取水下机器人的当前实际状态信息，并基于水下机器人的当前搜索路径对应的当前期望状态信息以及当前实际状态信息，确定水下机器人的当前误差；在当前误差大于预设误差的情况下，基于当前实际状态信息以及当前期望状态信息，对当前实际状态信息对应的当前控制输入进行优化，得到优化后的当前控制输入；基于优化后的当前控制输入，控制水下机器人沿当前搜索路径进行巡游搜索，并在巡游搜索过程中检测到目标物体的情况下控制水下机器人抓取目标物体。本发明提升了水下机器人针对未知区域内的目标物体自主搜索与作业能力。

主权项：1.一种基于自适应控制的水下机器人巡游搜索与抓取方法，其特征在于，包括：获取水下机器人的当前实际状态信息，并基于所述水下机器人的当前搜索路径对应的当前期望状态信息，以及所述当前实际状态信息，确定所述水下机器人的当前误差；在所述当前误差大于预设误差的情况下，基于所述当前实际状态信息，以及所述当前期望状态信息，对所述当前实际状态信息对应的当前控制输入进行优化，得到优化后的当前控制输入；基于所述优化后的当前控制输入，控制所述水下机器人沿所述当前搜索路径进行巡游搜索，并在巡游搜索过程中检测到目标物体的情况下，控制所述水下机器人抓取所述目标物体；所述基于所述当前实际状态信息，以及所述当前期望状态信息，对所述当前实际状态信息对应的当前控制输入进行优化，得到优化后的当前控制输入，包括：基于所述当前实际状态信息，以及所述当前期望状态信息，构建当前代价函数；以最小化所述当前代价函数为目标，对所述当前控制输入进行优化，得到所述优化后的当前控制输入；所述基于所述当前实际状态信息，以及所述当前期望状态信息，构建当前代价函数，包括：基于所述当前实际状态信息，以及所述当前期望状态信息，构建状态误差代价函数；基于控制输入的控制步长，以及控制输入的权值矩阵，构建第一控制误差代价函数；基于下一时刻控制输入与所述当前控制输入的变化幅值，构建第二控制误差代价函数；基于所述状态误差代价函数、所述第一控制误差代价函数以及所述第二控制误差代价函数，确定所述当前代价函数；状态误差代价函数基于如下步骤确定：根据当前实际状态信息对应的实际状态向量，得到水下机器人在世界坐标系下的动力学方程如下： 其中，η为当前实际状态信息对应的实际状态向量，M为水下机器人的惯性矩阵，为水下机器人科里奥利力和阻尼力非线性表达式，为当前控制输入，为水下机器人受到的外界扰动，令可得： 其中，R6×12和A为状态转换矩阵，B为控制输入系数矩阵，采用前向差分法对其进行离散化，得到离散化后的水下机器人的动力学方程： 其中，T为采样时间；根据离散化后的水下机器人的动力学方程，得到下一个时刻的系统状态表达式： 其中，并通过迭代计算，得到预测步长为Np时刻的水下机器人系统状态： 其中，为Np时刻的状态转换矩阵，B为控制输入系数矩阵；根据当前期望状态信息对应的期望状态向量ηd与水下机器人传感器返回的实际状态向量η，确定状态误差代价函数为： 其中，Q为自适应状态权值矩阵；其中，自适应状态权值矩阵Q基于如下方式确定： 其中，αi为权值系数，e为当前误差，λi为设定的函数系数； 其中，βi为权值系数，μi为设定的函数系数；最终，得到自适应状态权值矩阵Q：Q＝diagαx,αy,αz,αφ,αθ,αψ,βx,βy,βz,βφ,βθ,βψ其中，x,y,z表示三个空间方向，表示滚转角，θ表示俯仰角，ψ表示偏航角。

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