李泽宇, 刘卫东, 李乐, 张文博, 郭利伟

(西北工业大学 航海学院, 陕西 西安 710072)

水下回收技术极大地提高了AUV续航能力，路径精确跟踪是实现水下回收的关键[1]。欠驱动AUV通过速度和姿态角耦合控制调整自身航行位置，从而实现路径跟踪控制。在回收的不同阶段，AUV的实际航行速度会产生较大变化，为路径精确跟踪带来困难[2-3]。

许多传统控制算法都曾被应用到AUV路径跟踪控制问题当中，Min等[4]设计了AUV路径点跟踪PD控制器，鲁棒性较差；张磊[5]采用遗传算法对模糊跟踪控制器进行了优化，算法性能对专家知识依赖较大；王宏健等[6]采用二阶滤波避免了反步法解析求导的复杂过程，能够实现AUV路径的精确跟踪，但系统鲁棒性较弱；王金强等[7-8]针对一种新型飞翼式AUV的位置跟踪问题，采用自适应神经网络对滑模控制器进行优化补偿，但未考虑AUV航速变化对路径跟踪控制的影响，且一组控制参数难以满足不同航行工况的控制需求。近年来随着相关技术进步，模型预测和强化学习等基于数据的算法同样被应用到AUV的跟踪控制当中。Shen等[9]采用滚动优化方法对AUV进行了路径优化与跟踪控制一体化设计；Sun等[10]采用深度强化学习方法设计了AUV三维路径跟踪控制器；Shi等[11]采用多逆伪Q学习算法设计了轨迹跟踪控制算法；姚绪梁等[12]采用模型预测控制与滑模控制方法对AUV直线路径进行了仿真跟踪。这些方法对AUV模型准确性依赖较低，对外干扰也具有良好的鲁棒性，但算法结构复杂，经大量运算才能得到最优控制律，难以直接应用到工程实践。……