日期：2026-04-12　　阅读()　　发布：小编

　　不同于传统的海面舰船和潜艇等海洋航行器，海洋自主水下航行器是一种具有高度智能化，拥有水下高精度导航技术，能够实现深潜、长距离潜航、全天候水下作业的高度智能化自主水下无人系统。海洋自主水下航行器是一种具有六自由度的欠驱动系统，由于具有高度非线性、参数摄动、多目标控制及控制量受限等因素，因而其水下导航控制十分困难。海洋自主水下航行器的数学模型主要包含两个方程：动力学方程和运动学方程。基于北东地坐标系和体坐标系，研究了海洋自主水下航行器主要导航控制技术，深入分析其水下导航控制系统的基本架构，探讨了水下导航控制关键技术，并且进对其主要水下导航实现方式进行细致分析，从而为海洋自主水下航行器的水下航行提供一个技术实施方案。最后对已经取得的导航技术进行总结，并对今后的研究方向进行展望。

　　【关键词】海洋自主水下航行器；水下导航控制；六自由度; 运动学方程; 动力学方程; 导航算法

　　引用格式：谭拂晓,吴华锋. 海洋自主水下航行器导航控制与关键技术分析[J]. 移动通信, 2024,48(11): 14-19.

　　海洋面积大约占地球表面积的70％，海洋蕴含着丰富的资源。随着科学技术的发展，海洋将成为人类生存与发展的新空间，当前世界各国正在加强对海洋勘探、海洋开发、海洋装备和海洋技术的科研投入。随着人工智能理论、水声通讯技术、新材料、导航和自动控制技术等不断发展，作为海洋装备技术的重要标志，具有感知、通讯和决策能力的海洋自主水下航行器（MAUVs, Marine Autonomous Underwater Vehicles）具有很高的科学研究价值和广泛的应用前景，并且已经得到广泛的关注[1-3]。

　　在无人参与下，MAUVs可以在海面和水下自主航行运动。在复杂海洋环境下，MAUVs具有较强的海洋环境适应能力、较大的水下活动范围、较好的水下灵活和隐蔽性[4]。MAUVs具有高度感知能力，通过各种传感器数据自身可以对于航向、航速、航深进行自主控制。由于具有良好的水动力外形、水下航行阻力小等特点，MAUVs可以在无人参与下进行深度潜航，对水下目标进行探测和侦查，自主完成水下作业任务[5]。MAUVs已经广泛应用于海洋大范围调查、海底资源勘探、海底地形测绘、海洋中继通讯、水下信息采集、深海探测、科学采样、水下管道的铺设和维护、海洋环境监视、隐蔽打击、海洋搜寻和救援等领域，有着巨大的应用价值[6]。

　　MAUVs是一种具有六自由度的欠驱动系统，并且由于具有高度非线性、参数摄动、多目标控制要求及控制量受限等特点，因而对其导航控制十分困难[7]。由于MAUVs所受外界环境的干扰很难精确描述，动力学系统模型为水下六自由度三维空间运动，并且各自由度之间具有强耦合性，因而MAUVs很难实现精准水下导航和跨介质通讯[8]。

　　良好的导航控制是MAUVs实现水下航行的关键技术[9]。复杂海洋环境下，MAUVs精确的定深、定高、悬停定位、航向等位姿控制、较强的水下抗干扰和水下通讯能力是实现MAUVs水下作业任务的前提条件。在MAUVs控制器设计中，控制策略的选取将直接对MAUVs克服复杂海洋水下环境的影响，提高MAUVS系统运动控制精度、水下运动稳态性能产生直接影响[10]。

　　在MAUVs导航控制策略选取中，通常从以下几个方面进行分析和设计[11-13]：1）MAUVs动力学系统是六自由度的空间运动体，因而系统模型十分复杂。2）由于速度、航向与深度之间具有较强的耦合性，在MAUVS定深控制的过程中受到纵向速度、航向变化的影响较大。3）MAUVs系统受到海流、海浪、海涌等外界干扰较大，使得MAUVs航向与深度控制品质变差。

　　基于体坐标系和北东地坐标系，本文系统研究了MAUVs的数学模型和导航控制技术。在此基础上，本文深入分析MAUVs导航控制系统的基本架构，并且进一步研究了导航控制的重点和难点，最后对已经取得的研究成果进行了总结，并对今后的研究方向进行了展望。

　　MAUVs导航与控制系统主要有三个子系统构成：制导系统（Guidance System）、导航系统（Navigation System）和控制系统（Control System），如图1所示[14]。三个子系统相互作用，从而构成了MAUVS的整体自治架构。

　　（1）MAUVs的制导系统负责生产航行器所需的水下航行轨迹，该项工作通过采取所需的航点定义的预先使命，并且在包括海洋外部环境干扰情况下，为MAUVs生成一个需要跟踪的路径, 以便到达每个连续航点。由于包含水下航行器所需的位置、航向、速度和加速度信息，水下航迹就形成了航行器的期望状态。MAUVS的制导系统通常与水下姿态控制系统（又称水下自动航行仪）相互耦合。制导系统一般由测量机构（探测）、制导计算装置（决策）和执行机构组成。其工作原理是测量水下航行器相对于目标或某一基准的位置和速度，按预定算法进行计算，形成制导指令，通过控制器对MAUVS进行姿态控制，使得MAUVS按照适当的水下航迹进行航行。

　　（2）导航系统任务是为MAUVs提供当前状态的最优估计值，从而确定MAUVs的当前状态。对于地面、陆地和空中智能无人系统，全球卫星定位系统是很容易获得导航信号，可以实时为导航控制系统提供连续精确的定位信息。然而，由于卫星定位信号在水中的传播极其有限，从而在很大程度上无法适用水下航行器。由于海洋水下环境的复杂性以及信号传输方式和传输距离的受限性，MAUVs水下导航更加困难和具有更大的挑战。

　　（3）控制系统负责提供校正信号以使航行器能够遵循期望路径进行航行。控制装置通过从制导系统接收到的航行器期望状态和从导航系统接收的航行器的当前状态进行控制。即使存在未知干扰，控制系统使用MAUVs上的各种执行器来计算并施加校正力矩，最小化期望状态和当前状态之间的差值，使得MAUVs能够跟踪期望轨迹航行。

　　精准的水下导航不仅是MAUVs实现完全自主水下航行的前提，而且还是MAUVs实现水下姿态稳定的关键因素。并且MAUVs精确的定深、定高、悬停定位、航向等姿态控制性能以及较强的抗干扰能力是高效完成水下作业任务的前提条件。由于MAUVs所受外界环境的干扰很难精确描述，动力学系统模型为水下六自由度三维空间运动，并且各自由度之间具有强耦合性，MAUVs实现水下精准导航十分困难[17-18]。

　　尽管MAUVs是完全实现自主航行，但是由于真实海洋环境十分复杂，所以许多MAUVs系统严重依赖水面舰艇或海底基础设施帮助获得精确地导航控制[3-5]。经典的MAUVs导航系统主要分为三大类：监督导航（Supervised Navigation）、半自主导航（Semi-Autonomous Navigation）和全自主导航（Fully Autonomous Navigation）。

　　当需要高精度导航时，监督导航仍然是一种广泛使用的导航模式。MAUVs在监督导航水下航行时候，水面舰艇跟随MAUVs，根据全球导航卫星系统（GNSS, Global Navigation Satellite System）所确定的水面舰艇位置和MAUVs相对于水面舰艇的声学定位的组合为MAUVS提供精确导航。

　　MAUVs相对于水面舰船的定位, 主要选用水声超短基线（USBL, Ultra-sShort Baseline）定位。在监督导航模式下，只要水面舰艇具有GNSS覆盖，那么就会产生无漂移的MAUVS导航位置。然而使用水面舰船跟随MAUVS的成本昂贵，并且会束缚水面舰船的其他工作任务。近年来使用水面无人艇（USV, Unmanned Surface Vehicle）代替水面舰艇实现MAUVs的监督导航已经得到广泛的关注。但是USV-MAUVs监督导航不利于水下无人航行的隐蔽性。

　　在半自主导航下，MAUVs不依赖水面船舶的辅助，而是预先在海底部署导航设施来限制MAUVs导航漂移。这可以通过使用水声长基线（LBL, Long Baseline）导航或水下应答器（UTP, Underwater Transponder Positioning）定位进行实现。在海底部署必要的基础设施后，MAUVs可以实现完全自主地执行水下航行任务。由于海底基础设施部署成本十分昂贵和复杂，因此该导航方案需要导航精度非常高的情况下使用，例如海洋水上水下施工现场或者海洋管道检测。

　　（1）水声导航。水声导航是基于测量声学信号传播时间，从声学信标获取或者对水声学信号算法进行求解得到位置信息进行导航。主要包括短基线（SBL, Short Baseline）、超短基线（USBL, Ultra Short Baseline）和长基线（LBL, Lone Baseline）三种水声学导航定位算法。但是水声导航需要预先在MAUVs工作海域布置声学基阵，因而布设、校准和维护十分困难，并且机动性和灵活性较差，从而限制了MAUVs在广阔海洋中的应用。

　　（2）重力/地磁导航。重力/地磁导航是依照所需地球物理参数的不同分为3大类：地形匹配导航、海洋地磁导航和重力导航。地磁导航的原理是把传感器测得的MAUVs所在地球物理信息与预先获得的地球物理数据库进行匹配，从而确定MAUVs位置信息。由于受到测量精度、测量算法和测量方式的限制，基于地球物理导航的MAUVs很难获得实践。随着多波束探测系统的发展，可以获得高精度海底地形测量数据。采用海底地形匹配导航（STMN, Seabed Terrain Matching Navigation）可以满足MAUVs水下高精度导航。

　　（3）惯性导航。惯性导航系统（INS, Inertial Navigation System）通过对加速度获取的数据和陀螺仪数据进行两次积分，求解出当前位置信息。但是INS导航的主要缺陷是陀螺仪存在随机飘移，需要进行有效校准，降低导航误差。目前INS的主要方向是融合多普勒测速仪（DVL, Doppler Velocity lLog）、差分全球定位系统（DGPS, Differential Global Positioning System）、卡尔曼滤波等。它们与INS构成组合导航系统，从而提高惯性导航精度。当前，MAUVs大多使用INS组合导航系统，根据陀螺仪和加速度计等惯性传感器的测量数据，并帮助传感器来矫正纯水下惯性导航估计算法中固有的漂移。

　　MAUVs的惯性导航系统由三个速率陀螺（Gyros）、三个线加速度计（Accelerometer）和微型计算机组成。三个陀螺仪和三个加速计通常组装一起形成一个惯性测量单元（IMU, Inertial Measurement Unit）。目前常用的IMU都是捷联惯性测量单元（Strapdown, IMUs），将惯性传感器（陀螺仪和加速度计）刚性连接到航行器上，从而完成导航和制导任务[19-20]。

　　实际海洋工程应用中，MAUVs是一种欠驱动系统，即系统的独立控制变量个数小于系统自由度个数的一类非线性系统。由于欠驱动系统输入个数少于状态，所以不能化为完整约束导航控制。同时由于MAUVs系统的高度非线性、参数摄动、多目标控制要求及控制量受限等原因，欠驱动系统非常复杂，而很难设计一种有效的导航算法去实现水下长航要求[21-22]。

　　（1）MAUVs自身是一种强耦合的非线）海洋水下环境复杂多变, 盐度和洋流难以预测。

　　（3）MAUVs水下航行过程中，系统本身受形体和重浮力等因素的变化使得导航控制非常复杂。

　　（4）MAUVs数学模型的复杂性，水下导航控制和优化策略很难进行在线实时调整，从而导致MAUVs导航控制品质难以改善和提高。

　　由于检测装置的测量结果被集成在导航方程中，因而陀螺仪和加速度计的测量误差会导致速度、位置和方向的无限漂移。为了减少或停止这种漂移，还需要其他辅助惯性导航（AINS, Aided INS）以提高导航精度。现代MAUVs采用多普勒测速仪DVL的AINS可以有效解决水下导航漂移。DVL测量精度依赖于声学频率，频率越高，精度越高，该装置可以集成各种形式的位置测量更新。但是较高的频率以降低测量范围为代价，从而产生更好的精度[23-24]。

　　（1）惯性元件的精度。惯性元件的误差将对MAUVS导航精度产生直接影响。陀螺仪精度直接影响MAUVs水下航行可靠性，主要包括：漂移率、力矩器、标度因数线性度、加速度计等，其中加速度计的精度主要包括零偏稳定性、最小敏感量和标度因数等。

　　（2）初始对准。为了MAUVs导航系统正常工作，因而需要对导航系统进行初始对准。如果导航系统初始条件不准确，那么MAUVs就会产生初始误差。MAUVs的初始条件主要包括水下初始方位、水平姿态和初始速度。

　　（3）姿态估计算法。当使用卡尔曼滤波器进行惯性导航时，通常是首选的MAUVs系统误差状态估计。使用MAUVs导航控制方程减去辅助传感器测量值作为状态误差作为卡尔曼滤波器的测量值，实现MAUVs完整状态的估计。由于MAUVs在水下航行存在导航漂移，因而需要引入全新的在线最优估计算法提高姿态估计精度。

　　（4）水下信息融合技术。由于海洋环境十分复杂，单一的导航系统很难完成MAUVs可靠性和高精度的水下导航，因而需要把多种导航设备进行有效的信息融合，从而提高MAUVs水下容错能力和导航定位精度。

　　本文基于六自由度的MAUVs数学模型，研究了MAUVs导航控制数学方程、基本坐标系和导航控制算法。在复杂海洋水下环境中，由于海水介质的特殊性，使得MAUVs很难实现水下精确导航控制。为了实现MAUVs具有高导航精度的水下完全自主航行能力，其导航控制系统需要使用多种先进水下导航技术构成组合导航控制和算法设计，并且对导航误差进行实时修正，从而实现MAUVS速度、姿态和水下方位精准导航控制。

　　未来研究重点主要有以下几个方面。首先是把最新辅助导航技术引入到MAUVs的导航控制系统，提高导航控制精度。其次，把深度学习等人工智能技术引入到水下导航控制系统，实现MAUVs水下自主学习和水下导航控制，构建完全智能化的水下导航控制系统。最后，对现有水下组合导航算法进行优化，把在深度强化学习和自适应算法引入到MAUVS导航控制和算法设计，从而提高MAUVs水下自适应导航精度和水下长航目标。

　　,殷敬伟,韩笑,等. 潜航器水声通信导航定位一体化技术进展[J].哈尔滨工程大学学报, 2023,44(1): 1-10.[6]

　　,霍雨佳,赵海阔,等. 数据驱动的水下潜航器在线建模及运动控制技术[J]. 数字海洋与水下攻防, 2021,4(6): 431-438.[14]