陈鹏云 张鹏飞 赵兴成 常建龙 原梅妮 沈 鹏

1.中北大学，山西太原 030051 2. 国家深海基地管理中心，山东青岛 266327

作为一种新型智能化无人设备，UAV在军事、民用和科学研究领域得到了广泛应用。随着技术的进步和UAV飞行任务的多样化，人们对UAV精确制导和控制的要求不断提高，如何实现准确、高效的控制成为UAV技术发展的关键技术之一[1-3]。

UAV的运动为空间六自由度运动，具有很强的非线性，各自由度之间相互耦合，极易受环境干扰，以及难以获得精确的运动模型等特点，因此较难实现精确的运动控制[4]。目前，PID控制[5]、模糊控制[6]、神经网络控制[7]及鲁棒控制[8]等多种控制算法已被应用于UAV的运动控制研究中。对于UAV这种容易受外界干扰的被控对象，PID控制需要不断改变控制器参数以适应飞行条件的要求，因此难以达到理想的控制效果；模糊控制不需要精确的数学模型，鲁棒性较强，但其需要不断切换输出比例因子，容易引起算法震荡甚至收敛困难；神经网络控制拥有很强的非线性拟合能力，鲁棒性强，但控制算法复杂，控制过程中容易丢失信息；鲁棒控制性能较高，但其需要对UAV建模，飞机设置若有较大变动需要重新建模。

一般来说，控制模型越简单，控制精度越高，越能满足UAV这一特殊载体的需求[9]。与UAV类似，水下机器人的运动也具有强非线性和高度耦合性等特点，因此理论上二者的控制算法要解决的关键问题一致。针对水下机器人的运动控制问题，刘学敏[10]等提出的S面控制器，具有结构简单、参数少、易调整及应用方便等特点，成功应用于多型水下机器人的运动控制，取得了良好效果。……