大连海事大学、宜昌测试技术研究所和内华达大学里诺分校联合研究团队在今年的ICRA大会上发表论文《Model Predictive Control for an Autonomous Underwater Robot with Fully Vectored Propulsion》。
本文设计并制造了一种具有八个向量分布式推进器布局的机器人（全矢量推进结构的自主水下机器人），并构建了自主水下操控所需的硬件平台和软件架构。此外，本文作者基于模型预测控制（MPC）构建了机器人的控制系统。仿真和现实实验结果表明，机器人具有精确运动能力，在海洋操控任务中有应用潜力。
研究背景
在近海工业中，潜水作业可能会损害潜水员的健康。20世纪90年代，遥控潜水器(ROV)的出现代替人力进行水下作业，节省成本并提高了安全性。然而，使用ROV通常需要熟练的操作员和母舰及电缆的支持，这限制了它们的操作范围和应用场景。因此，开发具有操控能力的自主水下机器人具有重大的实际意义。
研究亮点
一、本文作者提出一种全矢量推进自主水下机器人，提高了推进器效率、增强机器人在水下目标上的灵活性和敏捷操控能力。结合机载边缘计算设备、传感器和执行器，开发的机器人可以实现自主操控能力。
本文提出的水下机器人的组成
二、基于ROS构建了机器人的软件架构，确保了感知、规划和控制模块之间的高效信息传输。
本文提出的水下机器人的软件和硬件框架
三、本文作者进行了理论建模、参数识别，并基于物理约束的模型预测控制方法进行了全矢量机器人状态的实时预测和优化，以实现自动控制。
据本文作者所知，目前还没有这样的全矢量推进自主水下机器人。
验证实验
一、数值仿真实验：
实验结果表明了本文提出的MPC控制器的有效性，并证明了将模型预测控制应用于设计的全矢量推进水下机器人的可行性。
二、现实实验：
现实实验在一个5米×3米×1.5米的室内矩形水池中进行，NOKOV度量动作捕捉系统中的六个水下摄像头设在水池周围，系统的采样率为100 Hz，位置和速度数据可达到亚毫米级精度。此外姿态数据基于AHRS。
机器人在真实水池中的测试环境：（a）配备NOKOV度量动作捕捉系统的矩形水池（b）机器人原型（c）水池中的机器人。{Xw, Yw, Z} 和 {Xt, Yt, Z} 分别代表AHRS坐标系和水池坐标系。
最终，通过机器人点对点移动实验，证明了机器人系统设计的可行性和控制器的有效性。
NOKOV度量动作捕捉水下镜头为机器人提供亚毫米级位置和速度数据，助力验证机器人系统设计的可行性和控制器的有效性。
作者介绍
高天铸，大连海事大学信息科学技术学院，辽宁省水下机器人工程研究中心博士研究生在读。主要研究方向为：水下机器人，模型预测控制。
骆煜东（通讯作者），大连海事大学信息科学技术学院，辽宁省水下机器人工程研究中心副教授。主要研究方向为：智能无人系统，机器人自主操作，水下机器人。
吕超，大连海事大学信息科学技术学院，辽宁省水下机器人工程研究中心硕士研究生在读。主要研究方向为：水下机器人，行为决策与运动规划。
罗伟荣，大连海事大学轮机工程学院，机电一体化实验室硕士研究生在读。主要研究方向为：大跨度绳驱动并联机器人运动控制。
付先平，大连海事大学信息科学技术学院，辽宁省水下机器人工程研究中心主任，博士生导师。主要研究方向为：水下机器人，计算机视觉。
赵娜，大连海事大学信息科学技术学院讲师，硕士生导师。主要研究方向为：智能无人系统，多模态机器人，机器人动力学与控制。
骆曦，宜昌测试技术研究所，水下无人航行器主任设计师，高级工程师。主要研究方向：水下无人航行器动力推进，多源融合态势感知。
Yantao Shen, Professor, University of Nevada, Reno. Research Areas: Biomimetic Robots, Sensors and Instruments.
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