吳 杰, 王志東, 凌宏杰, 姚震球

(江蘇科技大學(xué) 船舶與海洋工程學(xué)院, 鎮(zhèn)江 212003)

水下機器人具有安全、經(jīng)濟、高效等眾多優(yōu)點,能夠在高深度和危險環(huán)境中完成海洋環(huán)境監(jiān)測、海底管道和電纜鋪設(shè)以及深海采礦采油等諸多工作,是開發(fā)海洋資源的重要工具．深海采油作業(yè)環(huán)境惡劣、任務(wù)指令復(fù)雜、水下擾動難以預(yù)測．帶纜水下機器人(remotely operated vehicle，ROV)具有靈活的大深度水下運動能力,較強的續(xù)航力,可裝備先進的水下動力、控制、機械及通信系統(tǒng),代替潛水員進入較深水域或危險環(huán)境中工作,提高資源利用率和作業(yè)范圍,降低作業(yè)風(fēng)險和成本．ROV享有“深海之眼”之美譽[1]．

21世紀(jì)開始,人們對深海石油進行了規(guī)模指數(shù)級增長的開采,地點向淺海(小于400 m)、再向深海(大于1 800 m)逐漸轉(zhuǎn)移(圖1)[2]．深海能見度極低(光線無法滲透)、溫度極低(0～3°)、壓強極大，作業(yè)環(huán)境極其惡劣,人體和普通設(shè)備很難順利完成任務(wù)．由于深海含鹽量較淡水區(qū)域高,下潛深度將直接影響到結(jié)構(gòu)浮力特性．據(jù)估計,在淡水中重約100 kg的機器人在深海中將多出額外約3.5 kg的重量[3]．深海ROV研發(fā)充滿挑戰(zhàn)．

圖1 內(nèi)陸與海上石油開采量分布[2](John,2013)Fig.1 Onshore vs. offshore oil production map (John, 2013)

ROV是深海采油采氣作業(yè)系統(tǒng)的關(guān)鍵伙伴結(jié)構(gòu),其運動控制精度和可靠性決定了整個系統(tǒng)的工作效率．水下機器人作業(yè)系統(tǒng)涉及到多個領(lǐng)域:結(jié)構(gòu)動力學(xué)、水動力學(xué)以及控制原理等,是典型的跨學(xué)科研究門類．系統(tǒng)各部分需要統(tǒng)籌設(shè)計,合理論證．國內(nèi)外學(xué)者針對水下機器人開展了大量卓有成效的研究．文中針對帶纜水下機器人關(guān)鍵技術(shù)進行概述,從水下機器人總體設(shè)計、水動力性能、運動姿態(tài)控制以及深海作業(yè)裝備等方面展開討論,著重闡述目前水下機器人發(fā)展的熱點和難點問題．

1 作業(yè)系統(tǒng)概述

如圖2,現(xiàn)代ROV完整作業(yè)系統(tǒng)一般由水上控制單元(SCU)、起吊回收裝置(LARS)、中繼管理系統(tǒng)(TMS)和水下機器人本體(ROV)等四部分組成．SCU主要包括電源變壓器、操縱桿和顯示器等,由機器人操作員直接控制,通常布置在水上母船內(nèi)．LARS負(fù)責(zé)起吊并回收水下作業(yè)設(shè)備,所裝載的臍帶纜長度關(guān)系到機器人的下潛深度．TMS是一種由兩股纜繩連接的殼體中介設(shè)備,稱為“中繼器”．中繼器可用于儲存和收放中性纜的裝置,用來消除或減小來自水面母船運動對 ROV 的影響,并增大機械手的作業(yè)半徑,保證安全及作業(yè)．與LARS連接的上股纜繩稱為“臍帶纜”,外層是抗腐蝕金屬包片,內(nèi)層主要由各種電纜、光纖和泡沫填充物構(gòu)成．臍帶纜既負(fù)責(zé)水下動力和控制數(shù)據(jù)的傳輸,也承載設(shè)備起吊和水流引起的拉力、剪力和彎矩．與ROV連接的下股纜繩稱為“中繼纜”,通常比臍帶纜細(xì),直接與機器人控制模塊通訊．TMS工作時下沉至機器人作業(yè)地點附近,姿態(tài)相對穩(wěn)定,可降低水流和波浪對機器人的影響．ROV是整個水下作業(yè)系統(tǒng)的核心,通過臍帶纜獲得本體所需動力,上傳傳感器信號和下傳控制信號,完成水下任務(wù)．

圖2 深海ROV水下作業(yè)系統(tǒng)示意[4]Fig.2 Working system of deep-sea ROV

2 研究現(xiàn)狀

2.1 帶纜水下機器人系統(tǒng)總體設(shè)計

ROV設(shè)計與研發(fā)可追溯到20世紀(jì)60年代．為了尋找遺失的核彈,由美國海軍資助的第一臺CURV(cable-controlled underwater recovery vehicle)研制成功．隨后,類似的機器人技術(shù)被引入到海洋油氣開采項目中．到20世紀(jì)80年代,單用途ROV技術(shù)在深海開發(fā)和建設(shè)中已較為成熟．自20世紀(jì)90年代開始,ROV在海洋環(huán)境監(jiān)測、海底管道和電纜鋪設(shè)以及深海采礦采油等領(lǐng)域空前繁榮．各國都致力于水下機器人的研究,并成立了專業(yè)機構(gòu)．國內(nèi)主要研究機構(gòu)包括沈陽自動化研究所、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、哈爾濱工程大學(xué)以及江蘇科技大學(xué)等．

ROV結(jié)構(gòu)通常設(shè)置有整體支架、浮體填充物、數(shù)據(jù)管理模塊、多自由度機械手、水動力推進裝置、云臺攝像頭和照明燈，以及各種傳感器和加速度計等[5]．按照輕便化設(shè)計準(zhǔn)則,整體支架一般采用鋁/鈦合金材料．浮體填充物通常采用復(fù)合泡沫結(jié)構(gòu)．這種材料水下安全性高,能提供足夠的浮力,使機器人在海底自由活動．推力裝置是機器人水下航行的動力來源,可由幾組提供不同方向推力的水下推進器構(gòu)成．這種推進器主要有電動馬達、涵道螺旋槳、齒輪組以及軸系密封罩等．水下機械手設(shè)計是機器人設(shè)計的關(guān)鍵技術(shù)之一．對于作業(yè)負(fù)荷較重、本體下潛較深的情形,水下機械手需要專業(yè)液壓機構(gòu)驅(qū)動．在結(jié)構(gòu)布局上,通常將浮體置于機器人最上方,較重結(jié)構(gòu)置于支架墊板上,而推力裝置放在整體中部．這種布局使得推進器所產(chǎn)生的推力作用點作用于整體結(jié)構(gòu)浮心和重心之間,不僅能為水下機器人提供較好的水動力穩(wěn)定性,同時也優(yōu)化了結(jié)構(gòu)的整體動剛度．目前大多數(shù)作業(yè)型水下機器人多采用以上設(shè)計,而小型機器人設(shè)計靈活、結(jié)構(gòu)多樣,在不同領(lǐng)域應(yīng)用廣泛．

近十年來,國外工業(yè)用途水下機器人已完成商業(yè)化,用途也多種多樣．美國Oceaneering公司為深海油氣開采設(shè)計了一系列水下機器人,包括偵查型、作業(yè)型以及重型作業(yè)型等．Spectrum為偵查型機器人,重290 kg,尺寸1.4 m×0.9 m×0.85 m(長×寬×高,下同),設(shè)計下潛深度3 000 m,配備有4個水平矢量推進器,2個垂直推進器以及6個交流電機,2個五功能機械手．E-Novus為典型油氣作業(yè)型水下機器人(圖3),重3 400 kg,尺寸2.7 m×1.6 m×1.8 m,設(shè)計下潛深度5 000 m,配備有4個水平矢量推進器,3個垂直推進器,2個七功能機械手．該ROV還安裝了避險聲納和多個負(fù)責(zé)導(dǎo)航的傳感器,擁有自航能力．英國SMD公司開發(fā)的3種具有國際領(lǐng)先水平的系列大功率液壓工作級ROV，為海洋的開發(fā)、施工、探索帶來了巨大的幫助．

圖3 Oceaneering公司油氣開采作業(yè)型水下機器人Fig.3 Oil extraction ROV, Oceaneering Inc.

ATOM型緊湊工作級ROV工作水深最高可達4 000 m,負(fù)重可達150 kg,可用于海洋鉆井支持和海上風(fēng)電場檢修維護等;QUASAR型中型工作級ROV的負(fù)載能力比ATOM型大,約為250 kg,主要用于深海測量和安裝施工;QUANTUM型重型工作級ROV負(fù)載能力再次提升,約為350 kg,是目前該公司的標(biāo)志性產(chǎn)品,可以在高強度電流下穩(wěn)定工作．

在海洋研究和教學(xué)領(lǐng)域,水下機器人也得到了較多應(yīng)用．WHOI研究所研制的JASON型水下無人機器人可以在大水深和高危險環(huán)境中完成高強度、大負(fù)荷的工作,已經(jīng)為科研人員勘探海底水環(huán)境做出了巨大貢獻．JASON型是一種雙體結(jié)構(gòu)的水下機器人,它由ROV本體和中繼站兩個部分組成．結(jié)構(gòu)尺寸為3.4 m×2.2 m×2.4 m,最大下潛深度為6 500 m,搭載有6個無刷電動推進器,臍帶纜繩長度35 m,直徑18 mm．21世紀(jì)初, JASON II型完成研制,纜繩得到加固,設(shè)備更加先進．20世紀(jì)末,日本海洋研究開發(fā)機構(gòu)(JAMSTEC)嘗試設(shè)計潛深達11 000 m的“KAIKO”機器人．該機器人在一次深海試驗中失蹤[6]．下潛深度會降低電纜的傳導(dǎo)率,改變金屬纜繩的剛度[3]．JAMSTEC決定重新開發(fā)設(shè)計該系機器人．2015年,“KAIKO”系列水下機器人已發(fā)展到第四代．考慮到日本近海資源分布,設(shè)計下潛深度改為7 000 m．ROV本體尺寸3 m×2 m×2.6 m,搭載有75HP液壓動力單元、4個水平和3個垂直推進器、一對七功能液壓驅(qū)動機械手以及其它高像素攝像頭和高靈敏靈傳感器等部件,具有姿態(tài)保持和自動定位等自適應(yīng)功能．

國內(nèi)ROV主要由各大科研院所在國家大量資金的支持下開展研制,商業(yè)化進展比較緩慢．上海交通大學(xué)承擔(dān)的國家科技重大專項——“海龍?zhí)枴庇?008年5月在中國南海完成了3 278 m深海試驗．“海龍?zhí)枴敝?.25 t,前后進退速度可達3.5 kn,側(cè)移速度2.5 kn,配備5臺多功能攝像機和一臺靜物照相機,2個多功能機械手,首次安裝了自主研制的虛擬監(jiān)控和動力定位系統(tǒng),性能達到國際領(lǐng)先水平,成功應(yīng)用于我國深?？瓶迹撔＿€承擔(dān)了國家863重點項目“4 500 m級深海作業(yè)系統(tǒng)”——“海馬號”(圖4)的研制工作．科研人員在6年內(nèi)突破了本體結(jié)構(gòu)、浮力材料、液壓動力、推進系統(tǒng)、作業(yè)機械手和工具、觀通導(dǎo)航、控制系統(tǒng)、升降補償?shù)汝P(guān)鍵技術(shù),為我國深海資源探查與開發(fā)、深?？蒲刑峁┝藦姶蟮脑O(shè)備支持．“海馬號”國產(chǎn)化率達90%[7]，配備有多個水平和垂直推進器、七功能和五功能機械手各一個,主要完成水下探測與取樣工作．隨后,國內(nèi)相繼出現(xiàn)了中科院海洋所定制的“發(fā)現(xiàn)號”、上海交大的“海龍III號”、中科院沈陽自動化研究所自主研制的“海星6000”等,屢次應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的各個領(lǐng)域．其中,“海星6000”在2018年成功進行了深海6 000 m下潛試驗,取得了突破性技術(shù)進展．

圖4 上海交通大學(xué)“海馬號”Fig.4 Haima, Shanghai Jiaotong university

2.2 臍帶纜動力學(xué)和機器人水動力性能研究

當(dāng)機器人本體尺寸較小時,考慮到設(shè)備可靠性,中繼管理系統(tǒng)(TMS)和水下機器人(ROV)通常合二為一,形成一個整體結(jié)構(gòu)．這種設(shè)計模式下,水下作業(yè)系統(tǒng)中臍帶纜將直接與該結(jié)構(gòu)連接,其強度、剛度以及運動穩(wěn)定性也直接影響到ROV本體的工作效率．國內(nèi)外學(xué)者對臍帶纜力學(xué)性能和機器人本體水動力學(xué)開展了大量研究．

臍帶纜和中繼纜位于母船和水下機器人之間,受到船舶垂蕩和波流作用的影響．在設(shè)備下水過程中,臍帶纜需要有足夠的強度;在機器人工作時,臍帶纜還要提供數(shù)據(jù)和電力傳輸．中繼纜通常在中繼系統(tǒng)到達作業(yè)地點附近,由機器人駛離后拖出．中繼纜一般設(shè)計較細(xì),剛度較低,盡量不妨礙機器人自由活動．為降低浮力對纜繩張力的影響,理想的臍帶纜和中繼纜在靜水中應(yīng)處于靜懸浮平衡狀態(tài),即結(jié)構(gòu)整體平均體密度控制在水密度附近．泡沫填充物為調(diào)整結(jié)構(gòu)浮力提供了更多可能性．臍帶纜外表面材料應(yīng)有較好的剛度和抗腐蝕性．

文獻[8]中較早地開始研究水下拖纜動力學(xué)問題．計算對象是約1 000 m的纜繩在絞車卷筒上以34.3 km/h的速度被拉起,仿真模型基于空間矢量坐標(biāo)變換法(余弦矩陣)推導(dǎo),考慮了張力、浮力、慣性力以及流體對纜繩的作用．文獻[9]中針對臍帶纜根據(jù)拉格朗日原理發(fā)展了一組水下纜繩的動力學(xué)建模新方法．該方法將臍帶纜采用離散為由彈性鉸鏈連接的多段剛性桿,其中彈性鉸鏈允許相鄰桿件產(chǎn)生3個方向上獨立的相對運動．文獻[10]中基于三次樣條曲線多項式采用有限元方法建立了水下纜繩動力學(xué)模型,著重考察纜繩的彎曲和扭轉(zhuǎn)變形．由于首先采用樣條多項式將自由度的變量分離,研究方法本質(zhì)上是一種模態(tài)疊加法．文獻[11]中采用幾何精確梁理論(GEBT)對臍帶纜進行了建模．該模型計及了纜繩的非線性幾何變形關(guān)系以及軸向拉伸和彎曲剛度效應(yīng)．臍帶纜受船舶垂蕩影響較大,工程應(yīng)用中應(yīng)建立補償系統(tǒng)．文獻[12]中建立了全時域ROV本體和臍帶纜的耦合動力學(xué)模型．研究顯示,水流速度和方向?qū)δ殠Ю|影響較大,運動控制中臍帶纜載荷不可忽略．

隨著國內(nèi)水下機器人技術(shù)日趨成熟,臍帶纜及其與母船、機器人本體耦合運動研究也逐步得到科研工作者的重視．文獻[13]中研究了母船晃蕩引起的臍帶纜參量共振,即纜索受到軸向激勵所產(chǎn)生的大幅橫向振動問題．針對臍帶纜的結(jié)構(gòu)特性,推導(dǎo)出在軸向激勵力下的非線性振動方程,應(yīng)用希爾無窮行列式的方法分析臍帶纜的參量不穩(wěn)定性．文獻[15]中比較研究了臍帶纜在懸鏈線和緩波形兩種布局形式下動態(tài)響應(yīng)特性、有效張力以及彎曲曲率分布．將已知形態(tài)的臍帶纜視為立管,采用OrcaFlex軟件建立結(jié)構(gòu)模型,并分析靜態(tài)和動態(tài)響應(yīng)特性．文獻[16]中開展了無粘接臍帶纜在軸對稱載荷作用下的動響應(yīng)和疲勞特性研究．

水下機器人操控算法多數(shù)基于運動方程,該方程又依賴水動力系數(shù)．因此,水動力系數(shù)的精確評估對于預(yù)測水下機器人的操縱與運動特性非常重要．目前相關(guān)研究方法包括約束模型試驗、實航數(shù)據(jù)系統(tǒng)辨識和CFD仿真計算等．約束模型試驗是指水下機器人受拖車約束,隨其在水池中以設(shè)定好的方式進行航行,根據(jù)測力裝置可以測得相關(guān)數(shù)據(jù),然后分析求解出相應(yīng)的流體力或水動力系數(shù)．在約束船模試驗中,以平面運動機構(gòu)試驗(PMM)最為典型．文獻[17]中以形狀復(fù)雜的開架式ROV作為研究對象,用約束模型試驗的方法來得到水動力系數(shù)．文獻[18]中使用平面運動機構(gòu)對一個全尺寸開架式ROV進行了振蕩試驗．試驗結(jié)果與Morison方程求解結(jié)果比較接近．文獻[19]中對4 500 m深海ROV縮比模型進行了水平面內(nèi)的斜航拖拽試驗，利用大振幅水平平面運動機構(gòu)(LAHPMM,圖5),對模型進行低速大漂角水動力試驗．采用多元回歸法來處理試驗數(shù)據(jù)以得到相應(yīng)的非線性水動力系數(shù)．

系統(tǒng)辨識方法是對水下機器人實航數(shù)據(jù)的分析計算以及對水阻力系數(shù)的修正處理,能充分利用傳感器數(shù)據(jù),成本低且重復(fù)性好,提出后被廣泛應(yīng)用．文獻[20]中使用虛擬系統(tǒng)來捕獲ROV平面運動在時域上的圖像,用機載壓力傳感器來記錄ROV的升沉運動．通過比較相同輸入下數(shù)學(xué)模型和機器人響應(yīng)可以估算求得水動力系數(shù)．文獻[21]中利用辨識試驗數(shù)據(jù)和最小二乘法獲取了水下機器人回轉(zhuǎn)水動力系數(shù),其他水動力系數(shù)采用近似公式及圖譜根據(jù)疊加原理和等效原理進行近似估算得到．文獻[22]中根據(jù)能量守恒和動量定理提出了一種水下機器人水動力參數(shù)估計方法,適用于線性和非線性系統(tǒng)．文獻[23]中采用平面運動機構(gòu)進行了強制振蕩試驗,并利用加權(quán)的兩種參數(shù)辨識方法估計阻力系數(shù)計算了長續(xù)航水下航行器的水動力系數(shù)．

圖5 大振幅平面運動機構(gòu),上海交通大學(xué)Fig.5 VPMM & LAHPMM, SJTU

CFD仿真計算為水下機器人的水阻力特性研究提供了一種易于實現(xiàn)的手段[24]．文獻[25]中通過求解 RANS 方程得到了兩種典型結(jié)構(gòu)的水下機器人橫向運動時受到的阻力系數(shù)和力矩系數(shù)．文獻[26]中通過計算流體力學(xué)軟件仿真得到水下機器人的粘性類水阻力系數(shù),分別采用標(biāo)準(zhǔn)k-ε湍流模型和k-ω湍流模型計算位置力系數(shù)和旋轉(zhuǎn)導(dǎo)數(shù),并且獲得水阻力系數(shù)．文獻[27]中等利用CFD技術(shù)研究了水下機器人PICASSO的阻力性能,根據(jù)CFD計算的阻力以及設(shè)備的限制設(shè)計水下機器人的載體外形,并通過試驗驗證了有效性．文獻[28]中以具有五個自由度的盤形水下機器人為研究對象,并基于BANS方程用FLUENT進行了阻力計算．文獻[29]中基于CFD方法利用粘流求解器建立了昆蟲級水下機器人(VISOR3)的水動力模型,預(yù)測操縱系數(shù)．建立了考慮水動力項的六自由度ROV非線性運動微分方程,采用REFRESCO求解器求解穩(wěn)態(tài)和非穩(wěn)態(tài)Navier-Stokes方程,然后將CFD仿真PMM運動機構(gòu)得到的數(shù)據(jù)構(gòu)建水動力模型．仿真模型中考慮了3種不同情形,包括不同漂移角和定?；蚍嵌ǔＭ廨d荷等對流場的影響．

臍帶纜作為彈性梁耦合到機器人本體動力學(xué)方程中,是目前水下機器人動力學(xué)研究取得的重要進展．而CFD方法已表現(xiàn)出在水動力性能預(yù)估方面的潛力．

2.3 水下機器人動態(tài)定位和運動控制

動態(tài)定位和運動控制在水下機器人的關(guān)鍵技術(shù)中應(yīng)處于較高位置,是與母船控制高度耦合的重要模塊．臍帶纜動力學(xué)與本體水動力性能響應(yīng)為該模塊提供輸入?yún)⒖?同時,模塊的輸出也將直接影響到本體及其擴展裝備的工作效率．ROV本體中包含控制模塊,用于接受母船命令并根據(jù)當(dāng)前傳感器信息控制水下推進器和機械手．母船指令要到達操縱采油樹閥門的機械手需要經(jīng)過ROV本體,即機械手的絕對運動事實上是一種復(fù)合運動．其中單個運動控制必須精確到位,才能保證指令的準(zhǔn)確執(zhí)行．

水下機器人運動控制算法主要包括:類PID、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)以及滑?？刂?SMC)3大類．PID是一種監(jiān)視設(shè)定值和測量值之間殘差的閉合反饋控制算法,單次循環(huán)增量基于比例、積分以及差分函數(shù)實現(xiàn)．這種方法簡單有效,在工業(yè)各領(lǐng)域有著最為廣泛的應(yīng)用．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于多例學(xué)習(xí)的一套控制算法,學(xué)習(xí)規(guī)則指定了網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重如何隨著時間推進而調(diào)整．大多數(shù)情況下,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在外界信息的基礎(chǔ)上改變內(nèi)部結(jié)構(gòu),是一種自適應(yīng)系統(tǒng)．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法在水下機器人運動控制方面日益成熟．而滑模控制方法通過結(jié)構(gòu)變量將系統(tǒng)多模態(tài)化,在滑模面上尋找穩(wěn)定性邊界．與傳統(tǒng)控制器不同,滑?？刂票举|(zhì)上是研究變結(jié)構(gòu)非線性系統(tǒng),利用約束條件確定系統(tǒng)目標(biāo)狀態(tài)．由于該控制器不需要結(jié)構(gòu)本體的響應(yīng)輸入,在水下機器人控制中得到了發(fā)展．

由于深海工況復(fù)雜,水下機器人運動控制面臨挑戰(zhàn)．文獻[30]中基于變結(jié)構(gòu)控制算法為ROV的動態(tài)定位提出一種自適應(yīng)控制策略．該策略僅需輸入位置傳感器數(shù)據(jù),可以放寬機器人本體響應(yīng)模型精度要求．文獻[31]中較早地開展了水下機器人運動控制系統(tǒng)研究,提出了由感知層、控制層和執(zhí)行層構(gòu)成的PCE運動控制體系結(jié)構(gòu)．從理論上探討了并行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和滑?？刂品椒?解決了前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢的問題．文獻[32]中在計及臍帶纜拖拽動態(tài)效應(yīng)前提下,建立了高精度四自由度ROV本體動力學(xué)模型,基于多層徑向基函數(shù)發(fā)展了一種非線性自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,用于機器人水下軌跡追蹤．文獻[33]中研究了六自由度ROV動態(tài)建模和軌跡控制技術(shù),給出了結(jié)合模糊控制技術(shù)的滑模策略．模糊算法應(yīng)用于外界實時干擾和系統(tǒng)非線性項評估．文獻[34]中以浙江大學(xué)“海王一號”六自由度系統(tǒng)為研究對象,基于滑?？刂评碚撎岢隽艘环NROV全狀態(tài)反饋多變量非線性姿態(tài)魯棒控制方法,解決了具有較強不確定性的作業(yè)型水下機器人動力定位和軌跡跟蹤問題．設(shè)計的自適應(yīng)平滑增益滑模觀測器,克服常規(guī)滑模觀測器中所存在的高頻顫振現(xiàn)象．文獻[35]中基于高增益觀測器和多輸入多輸出的PID算法,建立了偵查型ROV有軌跡跟蹤能力的運動控制系統(tǒng)．文獻[36]中設(shè)計了一款中小型ROV,并基于二階滑模控制器建構(gòu)了本體運動控制系統(tǒng)．在沒有加速度測試數(shù)據(jù)和機器人動力學(xué)模型的情況下,該系統(tǒng)仍然能夠完成軌跡定位．

近幾年來,水下機器人動態(tài)定位和運動控制研究有算法混合運用的趨勢．文獻[37]中針對四自由度ROV軌跡跟蹤問題,結(jié)合自適應(yīng)滑模觀測器開發(fā)了自動輸出反饋的多變量滑?？刂扑惴ǎ摲椒ㄔ谙到y(tǒng)不確定因素未知的前提下,能夠有效降低滑模控制的顫振問題．文獻[38]中針對ROV處于深海環(huán)境中受到外界干擾的伺服控制問題, 建立推進器推力分配結(jié)構(gòu),構(gòu)造模糊PID控制器,實現(xiàn)消除外界干擾恢復(fù)靜止穩(wěn)定狀態(tài)的伺服控制．文獻[39]中同樣基于模糊PID控制原理,為ROV定向、定高和定深的航行需求構(gòu)建了精度高、響應(yīng)快速的控制系統(tǒng),文獻[40]中建立了基于觀測器的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軌跡跟蹤控制算法,提出了一種能夠快速學(xué)習(xí)的當(dāng)?shù)厣窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)．由于引入滑模狀態(tài)觀測器評估環(huán)境干擾,控制系統(tǒng)無需測量數(shù)據(jù),推力模型也不必精確．文獻[41]中提出一種包括引導(dǎo)、自航和控制的完整算法,并在偵查型ROV上實現(xiàn)．文中采用擴展式Kalman濾波獲得低噪、高刷新率的狀態(tài)評估,其評估準(zhǔn)確率通過了高精度光學(xué)運動捕捉系統(tǒng)水池實驗驗證．文獻[42]中以“海馬一號”為研究對象,針對電液比例閥驅(qū)動的水下推進系統(tǒng)存在液壓系統(tǒng)強非線性、易受外界溫度壓力以及水動力性能變化引起的參數(shù)不確定性的問題,提出一種基于Backstepping算法的自適應(yīng)反演滑模控制方法,展示出自適應(yīng)滑?？刂葡鄬τ趥鹘y(tǒng)PID的明顯優(yōu)勢(圖6)．文獻[43]中為了解決水下機器人姿態(tài)控制易受環(huán)境影響等問題,將環(huán)境干擾力和力矩分離,并分析其變化特性,然后采用模糊邏輯系統(tǒng)進行逼近,最終基于模糊補償方法設(shè)計了ROV自適應(yīng)姿態(tài)控制器．由于水動力性能與纜繩和機械手的非線性耦合效應(yīng)和水下暗流擾動的不確定性,基于運動補償技術(shù)的控制方法仍有提升空間[44]．

表1列出了目前ROV運動控制方面的主要技術(shù)．可以看出:① 由于依賴結(jié)構(gòu)運動反饋,且經(jīng)驗參數(shù)過多,PID控制器逐漸不被采用．結(jié)合其他算法(比如模糊控制)設(shè)計新的類PID控制器是該類算法的一個發(fā)展趨勢．② 滑?？刂评碚摬恍枰珳?zhǔn)的運動響應(yīng)和傳感器的實驗數(shù)據(jù),較適合于水下環(huán)境作業(yè)的機器人運動控制,在ROV運動控制應(yīng)用中越來越占據(jù)主導(dǎo)地位．③ 由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)目前仍處于快速發(fā)展階段,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器設(shè)計比較前沿,潛力有待進一步挖掘．

表1 ROV運動控制主要方法概要Table 1 Review of control methods for ROV

2.4 水下機器人深海作業(yè)裝備研究

帶纜水下機器人是深海采油作業(yè)的輔助型工具,在油氣管道鋪設(shè)監(jiān)測[45]、水下采油樹安裝[46]以及閥門開閉等任務(wù)中發(fā)揮著不可替代的作用．水下機器人深海采油作業(yè)系統(tǒng)主要包括機械手和擴展裝備．由于攝像機、照相機以及其他采樣器等作業(yè)工具均有行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),一般只需要按照水深和作業(yè)精度選擇即可．而面向深海采油樹閥門控制的線性工具和扭轉(zhuǎn)工具需要特別設(shè)計,相關(guān)研究并不多見．

2.4.1 水下機械手結(jié)構(gòu)設(shè)計

在結(jié)構(gòu)設(shè)計方面,深海ROV通常配備有左右兩個機械手．在作業(yè)時,左右機械手分工合作．比較典型的一種配合是一個機械手作為支點固定于結(jié)構(gòu),另一個則負(fù)責(zé)真正的作業(yè)．目前較主流的作業(yè)型機械手采用六或七功能(6個運動自由度或1個抓取功能)設(shè)計,以應(yīng)付水下各項任務(wù)．以七功能設(shè)計為例,機械結(jié)構(gòu)主要由基座、肩部、大臂、肘部、前臂、腕部以及手爪等部分組成．這些部分的連接除前臂、腕部回轉(zhuǎn)外,其他部分均是由安裝在基座、肩部、肘部和腕部擺動關(guān)節(jié)部位的可軸向轉(zhuǎn)動的不銹鋼轉(zhuǎn)軸實現(xiàn)的．除了不銹鋼以外,現(xiàn)代手下機械手還用到極化處理過的鋁合金或鈦合金(Ti 6-4)等材料,以保證足夠的深海結(jié)構(gòu)強度和抗腐蝕性．為了減輕總重和驅(qū)動系統(tǒng)壓力,懸浮材料也有少量試驗性應(yīng)用．深海環(huán)境所限,機械手作業(yè)范圍局限于0.5～2.4 m,扭矩8～50 N·m,負(fù)載5～500 kg．整體尺寸和重量對于深海作業(yè)至關(guān)重要．機械手重量占比必須設(shè)計盡量小,以減少與ROV本體的動態(tài)耦合效應(yīng),從而增加操縱效率[47]．

水下機械手自從20世紀(jì)中葉隨著水下機器人一同問世以來,已經(jīng)發(fā)展到相當(dāng)高的工業(yè)水平．國外用于ROV的水下機械手中較主流有美國Schilling公司的Orion和Titan系列、澳大利亞ROV Innovations公司的ARM 系列以及英國Hydro-Lek公司的HLK系列等．

Orion 7R是一款靈巧的七功能速率型機械手,工作深度6 500 m,工作范圍1.5 m,夾具標(biāo)準(zhǔn)開口97 mm,最大推力和扭矩分別為4.4 kN和205 N·m．由于重量較輕、價格低廉,適合在運載體積有要求的小型水下機器人上使用．Titan 4是七功能高精度位控型機械手,采用液壓驅(qū)動,由鈦合金材料制成,工作深度4 000 m,工作范圍近2 m,夾具標(biāo)準(zhǔn)開口99 mm,最大推力和扭矩分別為4 000 N和170 N·m,可用于重型作業(yè)型水下機器人．Cybernetix公司開發(fā)的六個自由度Maestro水下機械手,同樣采用鈦合金材料,可由反饋式液壓伺服機構(gòu)驅(qū)動,下潛深度6 000 m,作業(yè)半徑2.4 m,最大推力和扭矩分別為1 000 N和190 N·m,能夠在各種極端環(huán)境中(比如高溫實驗室)使用,完成拆卸、清理、維修或監(jiān)測等任務(wù)．ARM系列機械手均配備有可拆換夾具頭,使用更為便利．ARM 5E是輕量級五功能機械手,最大工作深度6 000 m,工作范圍1 m,擁有優(yōu)化的推重比,主要用于負(fù)載較小的水下機器人．ARM 7E是重量級七功能機械手,最大工作深度6 000 m,工作范圍1.8 m,擁有較強勁的工作能力．HLK-HD6W是一種六功能機械手,可以承擔(dān)較重的工作負(fù)荷,肩部可實現(xiàn)360°旋轉(zhuǎn),支持兩種不同的裝載方式,可用于ROV左手或右手,適用于中型作業(yè)級ROV．為完成水下更為復(fù)雜的任務(wù),日本立命館大學(xué)機器人學(xué)院開發(fā)了雙臂機械手的水下機器人原型機[48](圖7),在日本最大淡水湖Biwa湖中進行了控制試驗．該ROV空重56kg,單臂空重5.5kg,具有5個自由度．試驗結(jié)果驗證了力學(xué)與控制算法對于ROV及其機械手運動性能的重要性．國內(nèi),華中科技大學(xué)較早開展了液壓驅(qū)動和電力驅(qū)動的機械手研制[49]，為自主開發(fā)做出了重大貢獻．近幾年來,哈爾濱工程大學(xué)[50]和天津工業(yè)大學(xué)[51]等分別設(shè)計了用于ROV的水下機械手,并研究了相關(guān)水動力特性和運動控制技術(shù)．總體上,目前商業(yè)公司對水下機械手采取專項任務(wù)專項設(shè)計的策略,可應(yīng)對各類水下任務(wù)．

圖7 日本立命館大學(xué)雙臂機械手ROVFig.7 ROV with dual arms, Ritsumeikan university, Japan

2.4.2 水下機械手操作控制

在操作控制方面,機械手一般由液壓、電動或氣動裝置等驅(qū)動．其中,液壓驅(qū)動臂力較大、結(jié)構(gòu)緊湊、剛性和驅(qū)動效率較高,是作業(yè)型ROV首選驅(qū)動方式．伺服控制器與ROV本體運動控制方式類似,其中類PID仍在工業(yè)應(yīng)用中占主導(dǎo)地位．國外學(xué)者針對機械手伺服控制設(shè)計開展了研究．文獻[52]中基于神經(jīng)網(wǎng)格-模糊控制(Neuro-Fuzzy)方法針對水下機械手設(shè)計了一種智能控制方法．該控制器主要由帶優(yōu)化反饋的模糊PID算法構(gòu)成,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為補償系統(tǒng)能提升控制器應(yīng)對不確定性因素的能力．文獻[53]中對纜繩、機器人本體和機械手整體系統(tǒng)進行了建模和控制研究．文中將纜繩視為離散多質(zhì)量結(jié)構(gòu),并由粘彈性彈簧連接,考慮結(jié)構(gòu)彎曲和扭轉(zhuǎn)自由度,建立中繼纜動力學(xué)模型;在本體和機械手耦合控制器設(shè)計中計及纜繩的運動影響,采用基于模型的單輸入單輸出(SISO)滑?？刂扑惴?引入基于機器人和機械手響應(yīng)的人工肢體算法預(yù)測外載荷．文獻[54]中建立了自治型機器人和機械手的耦合動力學(xué)仿真模型,分析了機械手對本體的運動耦合效應(yīng)．

近幾年來,國內(nèi)水下機械手的控制技術(shù)逐步興起．文獻[55]中較早對深海ROV及其作業(yè)系統(tǒng)作了綜述,分別針對水下機械手的研制思路和水下作業(yè)工具的研究狀況及難點等進行了分析與評述,并給出了相關(guān)建議．文獻[56]中建立了水下液壓機械手非線性結(jié)構(gòu)動力學(xué)和水動力學(xué)模型,并基于該模型設(shè)計了機械手自適應(yīng)控制器．該控制器具有精確跟蹤能力,能夠處理水下擾動和系統(tǒng)參數(shù)變化等情況．文獻[57]中設(shè)計了深海作業(yè)七功能主從式液壓機械手,解決了機械手直線工具和扭轉(zhuǎn)工具的關(guān)鍵技術(shù)．為了達到平滑控制效果,在從動機械手上應(yīng)用了帶變增益的PI控制器,并通過試驗驗證了機械手設(shè)計和控制的合理性．文獻[58]中設(shè)計了一套虛擬系統(tǒng),用于全方位模擬水下1 000 m作業(yè)機器人和主從式液壓七功能機械手的耦合運動,編寫了兩套作業(yè)任務(wù),主要用于操作訓(xùn)練．文獻[59]中針對4 500 m深海液壓機械手負(fù)載重、壓力補償?shù)葐栴},基于Backstepping算法提出了一種自適應(yīng)魯棒跟蹤控制技術(shù)．文獻[60]中針對ROV液壓伺服推進器辨識問題,提出了采用改進遺傳算法進行控制模型參數(shù)辨識．為解決遺傳算法易早熟、難以找到精確解等問題,采用一種基于均勻設(shè)計的種群初始化方法和一種改進變異方式的深度捕食策略,有效提高了變量液壓推進器伺服控制模型辨識算法的全局收斂性和搜索效率．

2.4.3 ROV深海作業(yè)其他外接裝備

深海采油采氣等工業(yè)過程主要包括三步,即上游尋找和開采原始油氣資源,中游預(yù)處理和轉(zhuǎn)儲這些資源,下游提煉、分配以及銷售．帶纜水下機器人能夠在上游和中游段發(fā)揮工作,其中在上游段工作最為重要．除了機械手之外,通過外接其它各類輔助裝備能使ROV功能得到極大豐富,在采油采礦以及維護運輸管道等方面起到不可替代的作用．

外接工具是擴展深海機械手功能的強有力補充,可替代潛水員完成簡單的海底操作．按照運動方式,可將外接工具分為直線型、旋轉(zhuǎn)型和沖擊型．某些任務(wù)需要工具作復(fù)合運動,如采油樹閥門開閉等操作(圖8)．圖9顯示了ROV外接裝備后在深海礦業(yè)勘探工業(yè)中能夠發(fā)揮巨大作用．鉆桿系統(tǒng)重達數(shù)噸,通過螺栓與ROV連接,可避免焊接或調(diào)整機器人本體結(jié)構(gòu)[61]．ROV在鉆探工業(yè)中已發(fā)展為深海鉆探的主要工具之一[62]．ROV機械手還可借助外接液壓剪剪切海底管道犧牲鋼纜等．

圖8 作業(yè)型ROV在深海采油樹閥門上操作(圓圈內(nèi))Fig.8 Work-class ROV operates valves on deep-sea Christmas tree (in red circle)

海底地質(zhì)探明是深海資源開發(fā)的必要步驟．裝備有多波束測控儀或側(cè)掃聲納的ROV能夠極大地提高海床地圖測繪的便捷性．低成本ROV在深海礦物(熱液噴口附近的海底塊狀硫化物)探明與監(jiān)控方面的應(yīng)用廣泛．由于材料科學(xué)的發(fā)展、外接設(shè)備的開發(fā)以及其它相關(guān)技術(shù)的進步,深海工業(yè)市場上將會出現(xiàn)越來越多、經(jīng)濟上可承擔(dān)的水下機器人,也將有更多企業(yè)愿意加入深海淘金大軍．

表2詳細(xì)列舉了深海作業(yè)型ROV的更多功能．從表中可以看出,外接工具是擴展功能的必要補充,與ROV的連接方式也需要單獨設(shè)計;而機械手的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)相對統(tǒng)一．在功能多樣的前提下,如果可以統(tǒng)一部分工業(yè)接口,將進一步降低水下機器人的生產(chǎn)與設(shè)計成本,有利于促進全球深海作業(yè)型水下機器人在新時代的大發(fā)展．

表2 深海作業(yè)型ROV機械手與擴展部分功能列表Table 2 Functions of work-class ROV manipulators and intervention tools

3 發(fā)展趨勢

ROV在深海資源開發(fā)中發(fā)揮著越來越多的作用,相關(guān)技術(shù)也得到了較快發(fā)展．綜合四方面關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀,總結(jié)發(fā)展趨勢如下：

(1) 下潛深度提高、設(shè)計成本降低

美國、日本、德國和俄羅斯等國都開發(fā)6 000 m深海技術(shù)為目標(biāo)的水下機器人．日本的“海溝號”更是將下潛深度刷新到11 000 m．下潛深度給ROV綜合設(shè)計帶來了挑戰(zhàn)．目前專用設(shè)計較為多見,而通用設(shè)計略顯不足．如何根據(jù)工業(yè)需求平衡二者的市場比例和統(tǒng)一設(shè)計接口仍需要從業(yè)人員共同努力．隨著新材料與制造工藝的成熟,設(shè)計與開發(fā)成本下降是系統(tǒng)總體的一個重要發(fā)展趨勢,能為商業(yè)化鋪平道路．

(2) 耦合運動與阻力性能預(yù)報面臨挑戰(zhàn)

臍帶纜繩具有一定的剛度和浮力特性,本質(zhì)上是各向異性材料構(gòu)成的細(xì)長大變形梁．借鑒復(fù)合材料梁領(lǐng)域的研究成果,精準(zhǔn)描述纜繩運動非線性幾何學(xué)．在深海中水流作用下,纜繩與ROV本體的相互作用能較大程度上影響到水下機器人的運動預(yù)報精度．由于水流的不確定性,水動力系數(shù)的準(zhǔn)確獲取方法仍處于發(fā)展與完善之中．勢流理論逐漸被CFD仿真計算取代．但CFD本身仍有亟待解決的問題,阻力性能計算甚至不如傳統(tǒng)方法．有效解決方案是結(jié)合水池實驗數(shù)據(jù)綜合預(yù)測水動力性能．

(3) 滑模控制算法成為運動控制主流

在ROV動態(tài)定位和運動控制方面,多種算法并行發(fā)展,包括類PID、滑?？刂婆c神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)．與新方法(比如模糊控制等)結(jié)合,傳統(tǒng)PID算法能夠有效控制靜水機器人的運動．由于深海暗流撓動,ROV運動響應(yīng)較難預(yù)測,類PID控制精度有限．而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)依賴前期大量訓(xùn)練,研究處于起步階段．滑模控制算法不需要精準(zhǔn)的運動響應(yīng)和傳感器的實驗數(shù)據(jù),較適合于水下環(huán)境作業(yè)的機器人運動控制,逐漸占據(jù)水下運動控制的主導(dǎo)地位．確定滑模臨界條件本質(zhì)上是求解非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性邊界,可能需要借鑒數(shù)值計算領(lǐng)域的成果．

(4) 深海作業(yè)裝備專業(yè)化多樣化

在深海作業(yè)裝備方面,水下機械手通過外接工具擴展自身功能,是所有裝備中的關(guān)鍵部件．目前水下機械手設(shè)計大多具有6個運動自由度和1個抓具自由度．新材料(鋁或鈦合金)提高了水下機械手的耐腐蝕性和強度,也使得重量占比更小、更易于控制．機械手作業(yè)效率主要依賴運動控制算法和承載能力．外接設(shè)備呈現(xiàn)多樣化發(fā)展趨勢．深海采礦采油、閥門開關(guān)、海底測繪、海水采樣或纜繩剪切等各項任務(wù)均超出水下機械手的作業(yè)能力,需要設(shè)計專有工具完成．這些工具與機器人本體的連接方式并不統(tǒng)一,價格昂貴．市場化是水下機器人降低成本的有效渠道．