王興華，田 宇

(1. 中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所 機(jī)器人學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 沈陽 110016；2. 中國科學(xué)院機(jī)器人與智能制造創(chuàng)新研究院，遼寧 沈陽 110016；3. 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

0 引 言

水下機(jī)器人是探索海洋的重要工具，其主要分為自主水下機(jī)器人和遙控水下機(jī)器人。為綜合自主水下機(jī)器人和遙控水下機(jī)器人的特點(diǎn)并克服各自的不足，研究人員提出了自主/遙控水下機(jī)器人（ARV），它可以在自主、半自主、遙控等不同模式下作為自主水下機(jī)器人和遙控水下機(jī)器人執(zhí)行搜索、觀察以及作業(yè)等任務(wù)。鑒于其獨(dú)特的特點(diǎn)和技術(shù)優(yōu)勢，ARV的研發(fā)和在海洋觀測、探測中的應(yīng)用成為近年來國際上水下機(jī)器人發(fā)展的熱點(diǎn)[1-2]。

由于ARV既可由操作人員遙控，又具備一定程度的智能和自主。因此，如何在其工作過程中融合人的感知、控制與ARV的自主感知、控制，以實(shí)現(xiàn)操作人員遙控和ARV自主控制協(xié)調(diào)的共享控制，一方面通過ARV的自主控制降低操作人員操作ARV的復(fù)雜性、保障其安全，另一方面通過操作人員的監(jiān)控和輔助提高ARV對環(huán)境和任務(wù)變化相適應(yīng)的工作能力，是ARV的高效應(yīng)用需要研究和解決的重要問題[3-7]。

本文針對ARV在二維水平面運(yùn)動(dòng)進(jìn)行環(huán)境探索和目標(biāo)觀察，提出一種基于行為的共享控制方法。針對環(huán)境探索，設(shè)計(jì)了遙控行為和自主避障行為；針對目標(biāo)觀察，設(shè)計(jì)了人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為。通過基于優(yōu)先級(jí)的行為組織和融合方法，實(shí)現(xiàn)了ARV基于設(shè)計(jì)的行為以“人主機(jī)輔”模式執(zhí)行環(huán)境探索繼而以“機(jī)主人輔”模式執(zhí)行目標(biāo)觀察過程的有效共享控制。

1 控制結(jié)構(gòu)

為了便于設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于行為的共享控制方法，本文采用一種模塊化的基于行為的控制結(jié)構(gòu)，由相互串聯(lián)的行為管理模塊、行為模塊、行為融合模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊組成。行為管理模塊根據(jù)控制任務(wù)打開或關(guān)閉要求的行為模塊中的行為，即設(shè)置行為是否參與執(zhí)行給定的控制任務(wù)；行為模塊為設(shè)計(jì)的ARV控制行為的集合，各行為的輸入為傳感器感知信息以及操作人員的控制信息，各行為輸出為ARV的期望艏向角ψc和期望前向速度vc；行為融合模塊負(fù)責(zé)融合行為模塊中各個(gè)行為輸出的ψc和vc，并將融合結(jié)果輸出給運(yùn)動(dòng)控制模塊；運(yùn)動(dòng)控制模塊根據(jù)行為融合模塊輸出的ψc和vc，計(jì)算ARV舵、推進(jìn)器等執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制指令，使ARV實(shí)現(xiàn)期望的運(yùn)動(dòng)。在本文中，運(yùn)動(dòng)控制模塊采用基于反饋線性化的方法進(jìn)行ARV的前向速度控制、采用混合模糊P+ID控制方法進(jìn)行ARV的首向角控制[8]。

圖1 控制結(jié)構(gòu)Fig. 1 Control architecture

2 環(huán)境探索共享控制

近海底環(huán)境探索和目標(biāo)搜尋是ARV所執(zhí)行的重要任務(wù)。執(zhí)行任務(wù)過程中，操作人員需實(shí)時(shí)控制ARV按操作人員的意圖對未知環(huán)境進(jìn)行探索和搜尋感興趣的目標(biāo)，因此本文設(shè)計(jì)了ARV的操作人員遙控行為，操作人員通過控制手柄實(shí)時(shí)控制ARV的運(yùn)動(dòng)速度和方向。由于ARV也具備通過傳感器如聲吶感知周邊環(huán)境并基于感知信息進(jìn)行自主運(yùn)動(dòng)控制能力，為進(jìn)一步保障環(huán)境探索過程中ARV在操作人員遙控下的航行安全，本文設(shè)計(jì)了ARV的自主避障行為。通過遙控行為和自主避障行為的融合，實(shí)現(xiàn)環(huán)境探索任務(wù)的共享控制。

2.1 遙控行為

遙控行為實(shí)現(xiàn)操作人員通過控制手柄實(shí)時(shí)控制ARV的航行速度和首向角。該行為的輸入為控制手柄在x和y方向的控制輸入量Jx和Jy，其中Jx控制ARV的首向角，Jy控制ARV的航行速度，并且Jx∈[-1，1]，Jy∈[0，1]。該行為的輸出為ARV的期望首向角ψc和期望的航行速度vc。

圖2 控制手柄輸出信號(hào)示意圖Fig. 2 Illustration of control commands from the joystick

ψc和vc分別按下式計(jì)算：

其中：ψ(t)為ARV的當(dāng)前首向角；kψ為調(diào)節(jié)首向角增量的增益系數(shù)；Jxd＞0和Jyd＞0為去除控制手柄在0位置死區(qū)影響設(shè)定的閾值；vmax為ARV的最大航行速度。

2.2 自主避障行為

由于ARV具有基于聲吶等傳感器檢測環(huán)境障礙物并基于感知信息進(jìn)行自主運(yùn)動(dòng)控制能力，因此本文設(shè)計(jì)ARV自主避障行為，輔助操作人員通過遙控行為控制ARV過程中避免與環(huán)境中的障礙物發(fā)生碰撞，進(jìn)一步保障ARV的航行安全。自主避障行為的輸入為ARV和障礙物的當(dāng)前位置和，輸出為ARV的期望艏向角ψc和期望的航行速度vc，分別計(jì)算如下：

其中atan(·)為反正切函數(shù)。

其中：lo=‖Pv-Po‖為ARV與障礙物之間的距離；lmax＞0為障礙物對ARV航行安全產(chǎn)生影響的最大距離；lmin＞0為保障ARV與障礙物之間安全的距離閾值；ko＞0為比例系數(shù)；lmax，lmin，ko為行為中的設(shè)計(jì)參數(shù)。

若環(huán)境中存在多個(gè)障礙物，則自主避障行為的輸出為各個(gè)障礙物對ARV影響的綜合：

其中：Vci為自主避障行為輸出的ARV對第i個(gè)障礙物避障的速度向量，其值為vci、方向?yàn)棣譪i；n為環(huán)境中對ARV航行安全產(chǎn)生影響的障礙物數(shù)量。

2.3 行為融合

環(huán)境探索任務(wù)的共享控制通過遙控行為和自主避障行為的融合實(shí)現(xiàn)，即在控制結(jié)構(gòu)的行為融合模塊融合遙控行為輸出的ψc，vc以及自主避障行為輸出的ψc和vc，得到ARV運(yùn)動(dòng)控制模塊輸入的ψc和vc。為了保障ARV的安全，本文設(shè)計(jì)自主避障行為與遙控行為相比具有高優(yōu)先級(jí)，并設(shè)計(jì)基于行為優(yōu)先級(jí)的融合方法。

考慮到如下的共享控制要求：1）當(dāng)ARV與障礙物之間的距離lo小于設(shè)定的ARV與障礙物之間安全距離閾值lmin時(shí)，自主避障行為需抑制遙控行為，控制ARV自主避障以保障其安全；2）當(dāng)ARV與障礙物之間的距離lo大于障礙物對ARV航行安全產(chǎn)生影響的最大距離lmax時(shí)，自主避障行為無輸出，ARV僅在操作人員遙控下運(yùn)動(dòng)；3）當(dāng)ARV與障礙物之間的距離lo大于lmin但小于lmax時(shí)，自主避障行為發(fā)揮部分作用，對操作人員遙控的ARV運(yùn)動(dòng)施加影響，使其遠(yuǎn)離障礙物。針對該共享控制要求，參考文獻(xiàn)[9]，本文設(shè)計(jì)行為輸出融合方法如下：

其中：∠Vch=ψch，‖Vch‖=vch，∠Vcl=ψcl，‖Vcl‖=vcl，∠Vcf=ψcf，‖Vcf‖=vcf，下標(biāo)h、l和f分別表示高優(yōu)先級(jí)行為（自主避障行為）、低優(yōu)先級(jí)行為（遙控行為）、和融合后的行為輸出結(jié)果；αf=αh+αl(1-αh)，其中αh、αl(1-αh)分別為高優(yōu)先級(jí)行為和低優(yōu)先級(jí)行為輸出結(jié)果的加權(quán)系數(shù)，αh∈[0，1]根據(jù)下式計(jì)算：αl＞0為低優(yōu)先級(jí)行為輸出結(jié)果加權(quán)系數(shù)的調(diào)節(jié)參數(shù)（當(dāng)αl＞1時(shí)，增加融合結(jié)果中遙控行為輸出的權(quán)重；當(dāng)αl＜1時(shí)，增加融合結(jié)果中自主避障行為的輸出的權(quán)重），αl可根據(jù)操作人員操作ARV的技術(shù)水平以及期望的ARV運(yùn)動(dòng)對操作人員遙控的依從度來進(jìn)行設(shè)置。通過式（6）和式（7），即實(shí)現(xiàn)了上述的共享控制要求。

3 目標(biāo)觀察共享控制

近海底環(huán)境探索和尋找到感興趣的目標(biāo)后，ARV對目標(biāo)進(jìn)行圍繞觀察也是ARV所需執(zhí)行的重要任務(wù)。由于ARV具有自主運(yùn)動(dòng)控制能力，且其控制精度要高于操作人員的遙控。因此，本文設(shè)計(jì)路徑跟蹤控制行為實(shí)現(xiàn)ARV自主精確的跟蹤期望的目標(biāo)圍繞觀察路徑。然而，由于ARV的自主感知和理解能力限制，其難以在目標(biāo)觀察過程中根據(jù)環(huán)境、目標(biāo)的信息和操作人員的觀察意圖自主調(diào)整路徑。因此，本文在自主路徑跟蹤控制中融入操作人員對路徑參數(shù)及路徑跟蹤運(yùn)動(dòng)的控制，即設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為，實(shí)現(xiàn)在圍繞目標(biāo)觀察過程中，以ARV自主路徑跟蹤控制為主、操作人員調(diào)節(jié)路徑參數(shù)及路徑跟蹤運(yùn)動(dòng)為輔助的共享控制，提高ARV執(zhí)行目標(biāo)觀察路徑跟蹤過程中對環(huán)境、目標(biāo)以及觀測要求變化的適應(yīng)能力。

3.1 超橢圓路徑

為了便于對不同形狀和尺度目標(biāo)的圍繞觀察，本文設(shè)計(jì)ARV執(zhí)行超橢圓路徑圍繞目標(biāo)進(jìn)行觀察。超橢圓是介于橢圓和矩形之間的一類曲線，具有良好的幾何性質(zhì)，形狀可以在橢圓和矩形之間連續(xù)變化，其參數(shù)方程[10]：

其中：sign(·)為符號(hào)函數(shù)；t為超橢圓參數(shù)方程的參數(shù)；a和b分別超橢圓的長半軸和短半軸的長度；n為形狀系數(shù)，通過調(diào)節(jié)n即可得到不同形狀的曲線。

3.2 自主路徑跟蹤控制

自主路徑跟蹤控制的輸入為ARV需要跟蹤的路徑P（即超橢圓路徑的參數(shù)a，b和n），ARV的位置速度等狀態(tài)信息，輸出為ARV的期望艏向角ψc和期望的航行速度vc。

在路徑跟蹤控制中，vc為操作人員給定的ARV沿路徑運(yùn)動(dòng)的速度。下面說明本文自主路徑跟蹤控制中ψc的計(jì)算。

圖3 a=b但不同n值的超橢圓曲線Fig. 3 Superellipses with a=b and different n values

由于大多數(shù)的水下機(jī)器人為欠驅(qū)動(dòng)，因此本文考慮欠驅(qū)動(dòng)ARV的路徑跟蹤控制。令S為預(yù)規(guī)劃的水平面航行路徑P上的運(yùn)動(dòng)參考點(diǎn)，該路徑在參考點(diǎn)S處的單位切向量T和單位法向量N，在該點(diǎn)處張成直角坐標(biāo)系SF。ARV以重心G為原點(diǎn)的載體坐標(biāo)系為Gxyz，繞載體坐標(biāo)系的z軸旋轉(zhuǎn)漂角β，得到ARV的速度坐標(biāo)系W，ψWS為從SF坐標(biāo)系到W坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)歐拉角。ARV跟蹤路徑P，即其速度坐標(biāo)系以期望速度vc跟蹤運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)系SF（vc方向跟蹤T方向）；因此，路徑跟蹤誤差包括速度跟蹤誤差vc-vt，和在SF坐標(biāo)系中表示的位置跟蹤誤差，ARV的重心位置G在SF坐標(biāo)系中的位置向量[lT,lN]T，和角度跟蹤誤差ψWS。

ARV路徑跟蹤，即控制其速度vt趨于期望速度vc，同時(shí)使位置誤差和角度誤差全局漸進(jìn)收斂到零。對于欠驅(qū)動(dòng)ARV，不能直接將路徑跟蹤位置誤差用于閉環(huán)反饋控制。因此引入趨近角：

其中sign(·)為符號(hào)函數(shù)，0＜ψl≤π/2和kN＞0為設(shè)計(jì)參數(shù)?？勺C明，運(yùn)動(dòng)控制模塊的控制器保證vt跟蹤vc，角度誤差ψWS跟蹤趨近角ψa，并設(shè)計(jì)合適的路徑參考點(diǎn)S的運(yùn)動(dòng)速度[8]，可以保證路徑跟蹤位置和角度誤差全局漸進(jìn)收斂到0。

趨近角ψa跟蹤誤差可以表示為：

其中：ψSF為SF坐標(biāo)系T向量在大地坐標(biāo)系中的角度，因此將ψa(t)+ψSF(t)-β(t)作為ARV自主路徑跟蹤控制的首向角的參考跟蹤信號(hào)：

3.3 人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為

ARV通過自主路徑跟蹤控制跟蹤超橢圓路徑對目標(biāo)進(jìn)行圍繞觀察過程中，操作人員可通過ARV搭載的攝像機(jī)等傳感器反饋信息實(shí)時(shí)獲得目標(biāo)的觀察信息。因此，操作人員可根據(jù)目標(biāo)觀察要求實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)超橢圓路徑以及ARV的路徑跟蹤運(yùn)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)可根據(jù)環(huán)境、目標(biāo)、以及觀察需要相應(yīng)變化的更好目標(biāo)觀察。

本文針對該要求，在上述ARV自主路徑跟蹤控制基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)觀察的共享控制。該行為的輸入為ARV需要跟蹤的路徑P（即超橢圓路徑的參數(shù)a，b和n，由操作人員根據(jù)獲取的目標(biāo)信息確定）、ARV的位置速度等狀態(tài)信息、以及操作人員通過控制手柄輸出的信號(hào)Jx和Jy（Jx∈[-1，1]，Jy∈[0，1]），行為的輸出為ARV的期望首向角ψc和期望的航行速度vc。

設(shè)計(jì)vc由操作人員通過Jy來實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)：

設(shè)計(jì)Jx來實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)超橢圓路徑的a和b參數(shù)，即相應(yīng)的調(diào)節(jié)ARV與目標(biāo)的觀察距離，當(dāng)Jx＞0時(shí)ARV遠(yuǎn)離目標(biāo)，當(dāng)Jx＜0時(shí)ARV接近目標(biāo)：

其中：a0，b0為該行為執(zhí)行時(shí)a和b參數(shù)的初始值；ka＞0，kb＞0分別為調(diào)節(jié)a和b參數(shù)變化的增益系數(shù)。當(dāng)a和b參數(shù)調(diào)節(jié)后，該行為由自主路徑跟蹤控制算法實(shí)時(shí)計(jì)算ψc（t）：

不同于環(huán)境探索通過融合遙控行為和自主避障行為來實(shí)現(xiàn)共享控制（即共享控制在行為間實(shí)現(xiàn)），在目標(biāo)圍繞觀察中本文通過人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制一個(gè)行為實(shí)現(xiàn)了ARV圍繞目標(biāo)觀察運(yùn)動(dòng)的共享控制（即共享控制在行為內(nèi)實(shí)現(xiàn)）。

4 行為綜合管理與融合

針對環(huán)境探索和目標(biāo)觀察的共享控制需求，本文設(shè)計(jì)了自主避障行為、遙控行為、和人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為，它們置于控制結(jié)構(gòu)的行為模塊中。為了對行為模塊中各行為的輸出進(jìn)行融合，以上述自主避障行為和遙控行為融合的方法為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)控制結(jié)構(gòu)的行為融合模塊中的行為融合方法。

行為融合模塊中，對行為模塊中的各行為賦予優(yōu)先級(jí)并按優(yōu)先級(jí)從高到底進(jìn)行順序排序。以ARV進(jìn)行環(huán)境探索、對目標(biāo)進(jìn)行觀察、完成任務(wù)后返航這一完整作業(yè)過程為例，行為優(yōu)先級(jí)從高到低分別為自主避障行為、人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為、遙控行為、返航行為（返航行為控制ARV自主返回到期望位置Ph=(xh,yh)T，其輸出vc為行為中設(shè)定的參數(shù)，ψc=atan(yv-yh,xv-xh)，如圖4所示。

圖4 行為優(yōu)先級(jí)Fig. 4 Priorities of the behaviours

基于行為的優(yōu)先級(jí)，利用式（6）對各行為的輸出進(jìn)行融合。在自主避障行為中，αh由式（7）進(jìn)行計(jì)算，而其他行為的αh和αl則由操作人員在行為管理模塊中根據(jù)任務(wù)要求進(jìn)行設(shè)置：當(dāng)人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為和遙控行為的αh均設(shè)置為0時(shí)，則行為融合模塊融合自主避障行為和返航行為的輸出，ARV自主返航；當(dāng)遙控行為的αh設(shè)置為1時(shí)，則其將抑制返航行為，進(jìn)而融合模塊融合自主避障行為和人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為輸出，實(shí)現(xiàn)ARV進(jìn)行環(huán)境探索的共享控制；當(dāng)路徑跟蹤行為的αh設(shè)置為1時(shí)，則其將抑制遙控行為和返航行為的輸出，進(jìn)而融合模塊融合自主避障行為和人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為的輸出，實(shí)現(xiàn)ARV進(jìn)行目標(biāo)觀察的共享控制同時(shí)通過自主避障行為保障其安全。

因此，通過行為管理模塊對行為融合模塊中各行為αh和αl的設(shè)置，實(shí)現(xiàn)了對行為模塊中行為的協(xié)調(diào)和其輸出的融合，使ARV基于設(shè)計(jì)的行為執(zhí)行不同的任務(wù)。

5 計(jì)算機(jī)仿真

為了對本文提出的基于行為的ARV共享控制方法進(jìn)行驗(yàn)證，研發(fā)了ARV共享控制計(jì)算機(jī)仿真研究環(huán)境。仿真環(huán)境主要包括ARV動(dòng)力學(xué)仿真、ARV共享控制、障礙物和目標(biāo)仿真、以及視景顯示4個(gè)模塊。其中，ARV的動(dòng)力學(xué)模型采用REMUS AUV的六自由度動(dòng)力學(xué)模型[11]，ARV的遙控輸入來自操作人員控制的圖馬斯特T.16000M操作桿。

為了驗(yàn)證基于行為的ARV共享控制方法的有效性，本文在仿真環(huán)境中進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真中任務(wù)分為3個(gè)階段：第1階段為環(huán)境探索，操作人員使用“人主機(jī)輔”模式進(jìn)行環(huán)境探索以尋找目標(biāo)；第2階段為目標(biāo)觀察，操作人員在發(fā)現(xiàn)目標(biāo)后使用“機(jī)主人輔”模式進(jìn)行觀察；第3階段為返航，ARV在返航行為和自主避障行為的控制下返回出發(fā)點(diǎn)。

仿真中ARV的控制周期為0.1 s，仿真區(qū)域大小為900×600 m，障礙物為直徑40 m的圓形，觀察的目標(biāo)為150×100 m的矩形?；谛袨榈腁RV共享控制方法中的參數(shù)設(shè)置為：vmax=2.5 m/s，控制手柄閾值Jxd=0.25，Jyd=0.05；遙控行為中2；自主避障行為中l(wèi)max=37.5 m，lmin=12.5 m，ko=1；自主路徑跟蹤控制器參數(shù)，kN=0.2；人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為中a0=100 m，b0=125 m，ka=20 m，kb=20 m，n=5；環(huán)境探索階段人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為、遙控行為和返航行為的αh分別設(shè)置為0，1，0，目標(biāo)觀察階段分別設(shè)置為1，0，0，返航階段分別設(shè)置為0，0，1。

仿真結(jié)果如圖5所示。圖中A點(diǎn)為出發(fā)點(diǎn)，黑色圓形代表障礙物，矩形表示目標(biāo)。曲線為ARV的運(yùn)動(dòng)路徑，其中AB段為環(huán)境探索階段，BC段為目標(biāo)觀察階段，CA段為返航階段。

圖5 共享控制方法仿真結(jié)果Fig. 5 A simulation result of the shared control method

圖6 環(huán)境探索階段不同行為控制信號(hào)權(quán)值與loFig. 6 The weights of control signals from different behaviors and the value of lo during the environment exploration

在環(huán)境探索階段，ARV在“人主機(jī)輔”模式下安全的穿過障礙物區(qū)域并到達(dá)了目標(biāo)附近，較好實(shí)現(xiàn)了操作人員的控制意圖。該階段的仿真時(shí)間為0～433.1 s，圖6為式（6）中環(huán)境探索階段遙控行為輸出Vcl的權(quán)值、自主避障行為輸出Vch的權(quán)值與ARV到障礙物的距離lo的變化。lo≥lmax時(shí)，自主避障行為的αh=0，為便于觀察，圖6中l(wèi)o≥lmax的數(shù)據(jù)均標(biāo)注為lmax。由圖6可知，在ARV靠近障礙物的過程中，避障行為輸出信號(hào)的權(quán)值增大，遙控行為輸出信號(hào)的權(quán)值減小，使ARV進(jìn)行有效的避障，保證了ARV離障礙物的距離。

目標(biāo)觀察階段開始觀察目標(biāo)的仿真時(shí)間段為500～1 000 s，操作人員通過控制手柄修改路徑參數(shù)，控制手柄x軸的輸入信號(hào)Jx和ARV到目標(biāo)的距離變化如圖7所示。操作人員輸入的路徑參數(shù)分為3部分，第1部分Jx＜Jxd，此時(shí)a(t)=a0,b(t)=b0，ARV與目標(biāo)的期望距離為50 m；第2部分a（t）=80 m，b（t）=105 m，ARV與目標(biāo)的期望距離為30 m；第3部分a（t）=120 m，b（t）=145 m，ARV與目標(biāo)的期望距離為70 m。

圖7 目標(biāo)觀察階段Jx和ARV與目標(biāo)距離的變化Fig. 7 The distance between the ARV and the target，and the value of Jx during the target observation

由圖5和圖7可以看出，ARV在“機(jī)主人輔”模式下觀察目標(biāo)時(shí)可以適應(yīng)目標(biāo)的形狀，同時(shí)可以根據(jù)操作人員輸入的路徑參數(shù)及時(shí)改變ARV的運(yùn)動(dòng)軌跡，以保持ARV與目標(biāo)間相對穩(wěn)定的距離，便于操作人員對目標(biāo)進(jìn)行觀察。此外，操作人員在“機(jī)主人輔”模式下觀察目標(biāo)時(shí)輸入的控制信號(hào)比較簡單，有效降低了操作人員操作ARV的復(fù)雜性。

6 結(jié) 語

針對ARV在近海底環(huán)境探索和目標(biāo)觀察中的共享控制需求，采用基于行為的控制思想，提出一種基于行為的ARV共享控制方法。基于設(shè)計(jì)的遙控行為、自主避障行為及其融合，實(shí)現(xiàn)了“人主機(jī)輔”模式執(zhí)行環(huán)境探索過程的有效共享控制；基于設(shè)計(jì)的人機(jī)協(xié)同路徑跟蹤控制行為，實(shí)現(xiàn)了“機(jī)主人輔”模式執(zhí)行目標(biāo)觀察過程的有效共享控制。通過設(shè)計(jì)的基于優(yōu)先級(jí)的行為組織和融合方法，實(shí)現(xiàn)了ARV基于設(shè)計(jì)的行為執(zhí)行環(huán)境探索繼而目標(biāo)觀察過程的有效共享控制?；跇?gòu)建的水下機(jī)器人共享控制仿真環(huán)境對設(shè)計(jì)的共享控制方法進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了提出的共享控制方法的有效性。