徐 强，章家岩，杜翠翠，冯旭刚

(安徽工业大学电气与信息工程学院，安徽马鞍山243032)

基于遗传算法的水下机器人滑模变结构控制策略

徐 强，章家岩，杜翠翠，冯旭刚

(安徽工业大学电气与信息工程学院，安徽马鞍山243032)

针对水下机器人需快速、准确跟踪目标的要求，在分析其非线性四自由度动力学模型的基础上，运用李雅普诺夫稳定性分析法，提出一种基于遗传算法的水下机器人滑模变结构控制方法。设计遗传-滑模控制器，利用遗传算法对控制器参数进行优化以消减抖振，并通过动态选优，选取全局最优解，进而提高收敛速度，实现运动状态的实时调整。仿真结果表明，该控制方法能够高效地获取全局最优解，并具有较强的自适应能力，能够有效地实现水下机器人的轨迹跟踪。

水下机器人；遗传算法；滑模控制；轨迹跟踪

水下机器人(AUV)是一种能够进行轨迹跟踪并完成水下观测作业的自动化装置，被广泛应用于海洋勘探、海洋石油开发、海上抢险打捞等领域[1-2]。实现AUV控制系统的高精度轨迹跟踪是确保其在水下进行复杂作业并稳定可靠工作的关键，也是目前水下机器人的一个重要研究方向。

AUV具有很强的非线性、耦合性、时变性和参数的不确定性，难以获得精确的水动力系数，而来自水流和波浪等外部扰动使路径规划建模变得较为困难[3-5]。目前，多采用模糊控制[6]、非线性控制[7]、自适应控制[8-9]和神经网络控制[10]进行AUV的运动控制。如，文献[11]通过构建生物启发模型，结合滑模控制方法，解决AUV跟踪控制的速度跳变问题，但只讨论了二维平面情况，对于三维立体轨迹跟踪问题则没有考虑；……