作者：曹勇 曹永輝 黃橋高 屈毅林 潘光

海洋覆蓋著地球表面的71%，據(jù)不完全統(tǒng)計，海洋中的魚類超過1.2萬種。LINDSEY根據(jù)不同推進部位將魚類推進模式分為2大類：身體或尾鰭推進（BCF）、中央鰭或?qū)捦七M（MPF）。根據(jù)已有的生物學(xué)信息可知：自然界中85%的魚類以BCF模式游動?；贐CF模式游動具有快速性、高效性，同時，存在著穩(wěn)定性不佳、低速時效率較低等缺點?；贛PF模式游動的魚類由成對的胸鰭、背鰭、臀鰭的拍動或波動產(chǎn)生推力。近年來，基于MPF模式游動的魚類以其優(yōu)異的機動性和穩(wěn)定性逐漸受到科研工作者的關(guān)注。 ?

蝠鲼，又被稱為魔鬼魚，是一種典型的基于MPF模式游動的魚類，屬于脊索動物門、軟骨魚綱、燕魟目、蝠鲼科、蝠鲼屬；其頭側(cè)有一對向前突出的由胸鰭分化的頭鰭，胸鰭呈翼狀，尾細且具尾刺。蝠鲼的身體部分扁平，呈菱形，具有一對尺寸較大而且運動較為靈活的近三角形的胸鰭。蝠鲼在運動過程中，胸鰭基部變形較小，而胸鰭遠端因為不受身體的約束，會產(chǎn)生較大的變形，這種柔性變形是其推力產(chǎn)生的主要來源。蝠鲼的運動效率較大程度上依賴于胸鰭的柔性變形。蝠鲼在游動時，僅需拍動胸鰭即可實現(xiàn)矢量推進的效果，蝠鲼擁有如此高超的巡游能力離不開其獨特的運動系統(tǒng)。蝠鲼除了具有高效的巡游能力之外，還具有較高的機動性，其具體表現(xiàn)為：低速巡游過程中的快速轉(zhuǎn)彎、高速巡游過程中的懸停以及懸停過程中的原地翻轉(zhuǎn)等。

一水下仿生撲翼機器人的驅(qū)動與樣機研究

自然界中，牛鼻鲼、蝠鲼、鷹嘴鰩等的推進方式為擺動推進；黃貂魚、尼羅河魔鬼、南美刀魚等的推進方式為波動推進。相比于BCF模式，MPF模式具備更強的穩(wěn)定性和機動性。隨著仿生機器魚領(lǐng)域研究的不斷深入，MPF模式逐漸成為仿生機器魚領(lǐng)域的研究熱點。國內(nèi)外很多研究機構(gòu)根據(jù)MPF模式的運動特點陸續(xù)開發(fā)出多款仿生機器魚。

⒈擺動推進的仿生胸鰭結(jié)構(gòu)

2008年，德國FESTO公司、EvoLogics公司與柏林科技大學(xué)3家單位合作開發(fā)了一款名為AquaRay的仿蝠鲼機器魚，如圖1所示。該機器魚采用無刷電機驅(qū)動的水泵為2對液壓裝置提供動力，并通過線繩驅(qū)動胸鰭骨架上下?lián)鋭印Ｔ摍C器魚還在胸鰭結(jié)構(gòu)中采用了FinRay結(jié)構(gòu)，可以使仿生胸鰭的運動形態(tài)與真實生物更加貼合。利用位于鰭尖的單臺舵機使胸鰭產(chǎn)生弦向扭轉(zhuǎn)變形，從而產(chǎn)生推進力。同時，利用尾鰭實現(xiàn)上浮下潛運動。 ?

該機器魚可以實現(xiàn)以0.5m/s的速度進行游動。2010年，ZHOU等人開發(fā)了一款名為RoMan-II的仿蝠鲼機器魚。該機器魚采用多個獨立電機驅(qū)動，并列兩側(cè)的胸鰭由3根獨立的柔性鰭條驅(qū)動，每根鰭條都有單獨的驅(qū)動源提供動力，機器魚的升沉運動采用類似魚鰾的給排水裝置進行控制，可實現(xiàn)最大0.3m/s的水下巡游速度。2016年，CHEW等人研制了一款采用單鰭條驅(qū)動的仿生蝠鲼機器魚。該機器魚單側(cè)胸鰭的展長為194mm，最大弦長為200mm，鰭條位于仿生胸鰭的最前端，鰭面其余部分為柔性橡膠材料。通過舵機驅(qū)動單鰭條使柔性鰭面變形進而為機器魚提供推力。同時，研究人員還針對不同厚度柔性胸鰭的推進效果進行了實驗研究，發(fā)現(xiàn)該機器魚最快可以達到0.5m/s的游動速度，約為體長的1.78倍。 北京航空航天大學(xué)機器人研究所的畢樹生等人自2007年起，做了大量MPF模式的仿生魚研究，研制了五代樣機（RoboRay系列），其中，游動速度最快可以達到0.9m/s。樣機多采用多電機帶動多鰭條的胸鰭結(jié)構(gòu)形式，在運動形態(tài)和整體結(jié)構(gòu)上，仿生機器人與自然界中真實蝠鲼的相似度已逐漸提高。2011年，國防科技大學(xué)楊少波等從仿生學(xué)層面系統(tǒng)地開展了牛鼻鲼胸鰭推進模式的研究，研究團隊基于流固耦合的方法分析了牛鼻鲼胸鰭推進時的水動力學(xué)特性，并研制了一款名為CownoseRay的仿牛鼻鲼機器魚，如圖2所示。 ?

團隊通過樣機的航行實驗研究了不同的運動參數(shù)下潛水器的推進性能，該機器魚可以在1Hz的撲動頻率下以0.18m/s的速度游動。2022年，中國科學(xué)院的喻俊志等研制了一款后掠角可變的MPF仿蝠鲼機器魚。該機器魚展長723mm，最大弦長381mm，最大可以實現(xiàn)每秒1.07倍體長的游動速度，基于后掠角可變的胸鰭結(jié)構(gòu)，該機器魚的機動性得到了大幅的提升，可實現(xiàn)快速的俯仰機動，其半徑為205mm。同時，研究團隊針對該樣機提出了基于準穩(wěn)態(tài)方法的動力學(xué)模型。同年，洛桑聯(lián)邦理工的SUN等通過多個齒輪泵構(gòu)建了柔性致動器，可產(chǎn)生最大約25N·m的力矩，并在此基礎(chǔ)上開發(fā)了一款胸鰭推進的仿生機器魚。該樣機展長1.93m，其撲動頻率達到了0.5Hz，游動速度約0.29m/s。該機器魚的驅(qū)動方式為設(shè)計工程實際中所需求的大尺度軟體機器人提供了新的研究思路。西北工業(yè)大學(xué)的曹勇等采用單舵機驅(qū)動單根鰭條、多臺舵機驅(qū)動并聯(lián)多根鰭條、雙驅(qū)動帶動多連桿等結(jié)構(gòu)方式開發(fā)了多臺仿蝠鲼機器魚，如圖3所示。其研發(fā)的翼身融合水下滑翔工程樣機完成了多次湖、海試驗工作，并實現(xiàn)了最大1025m的下潛深度，是目前國內(nèi)外唯一具備大深度水下工作能力的仿生潛水器。 ? 根據(jù)以上列舉的研究成果，可以發(fā)現(xiàn)，擺動推進的仿生機器魚在航行性能以及與生物的相似程度在逐步提升，同時也逐漸從實驗室研究階段走向工程應(yīng)用階段，具備較好的應(yīng)用前景。擺動推進的仿生機器魚展弦比通常處于1～2之間，因此兩側(cè)胸鰭在存在推力差時，對于轉(zhuǎn)彎機動性有較為明顯的提升，尤其是在機器魚處于低速巡游情況下。但擺動推進的機器魚存在縱向穩(wěn)定性差的問題，這主要是因為胸鰭撲動過程中產(chǎn)生的水動力是周期性變化的，這也對胸鰭驅(qū)動結(jié)構(gòu)設(shè)計以及運動控制提出了新的挑戰(zhàn)。

⒉波動推進的仿生胸鰭結(jié)構(gòu)

HU等參照“尼羅河魔鬼”（Gymnarchus Niloticus）的長條狀背鰭，開發(fā)了一款名為RoboGnilos的波動仿生鰭裝置。該樣機由并列排布的9臺舵機驅(qū)動，每臺舵機帶動獨立鰭條，鰭條間通過柔性薄膜進行連接，通過調(diào)節(jié)舵機之間的相位差可以實現(xiàn)柔性薄膜波動波長的調(diào)節(jié)，該裝置可以達到約0.35m/s的游動速度。CURET等參照南美刀魚的腹鰭，開發(fā)了一款名為Robotic Knifefish的仿生波動鰭裝置。該裝置由并列排布的32臺舵機驅(qū)動，由于該裝置驅(qū)動數(shù)目的增加，在運動過程中胸鰭可以產(chǎn)生連續(xù)性更好的行波。CURET利用DPIV方法，對裝置的波動傳遞方式差異引起的渦結(jié)構(gòu)、推力以及側(cè)向力變化進行了分析。結(jié)果表明，該裝置產(chǎn)生的最大射流速度可達0.5m/s、最大升力可達0.4N。 LIU等同樣參照南美刀魚的腹鰭，開發(fā)了一款可自主游動的仿生波動鰭機器魚，如圖4所示。該機器魚采用單驅(qū)動形式，在波動鰭前緣，由一臺連續(xù)轉(zhuǎn)動的電機驅(qū)動曲柄搖桿機構(gòu)往復(fù)運動，并帶動柔性鰭面運動。由于該機器魚僅在前緣進行驅(qū)動，鰭面的波動呈現(xiàn)由前緣至后緣振幅逐漸衰減的趨勢。相較于多驅(qū)動結(jié)構(gòu)的波動鰭裝置，單驅(qū)動結(jié)構(gòu)由于完全依賴鰭面的被動變形，因此不會產(chǎn)生額外的運動消耗，在推進能耗上有大幅下降，但逐漸衰減的波動振幅也限制了機器魚推進能力的進一步提升。經(jīng)測試，該機器魚可達到約0.25m/s的游動速度。LIU等人開發(fā)了一款名為KnifeBot的仿生波動鰭機器魚，該機器魚可實現(xiàn)最大約0.35m/s的游動速度。該機器魚由并列排布的16臺舵機驅(qū)動，通過調(diào)節(jié)舵機相位差調(diào)節(jié)鰭面波長以及波動傳遞方向，其利用DPIV方法對該機器魚的不同波動傳遞方式進行了研究，得益于該機器魚的自主游動能力，除游動速度外，還可獲得不同波長、撲動頻率對俯仰角、橫滾角、偏航角的影響規(guī)律。

圖4 仿刀魚波動鰭機器魚

國防科技大學(xué)與PliantEnergySystems公司分別開發(fā)了2款可實現(xiàn)水陸兩棲的仿生波動鰭機器人，如圖5所示。二者分別采用橡膠以及硅膠作為鰭面材料，其中，由于前者鰭面材料硬度更高，使得其可在水下、沙地、冰面以及雪地等多種地形條件下實現(xiàn)快速運動，后者爬行速度約為0.1m/s，游動速度為0.3m/s。

圖5 水陸兩棲仿生波動鰭機器魚

根據(jù)以上列舉的研究成果，可以發(fā)現(xiàn)，波動推進的仿生魚逐漸脫離了仿生對象的束縛，從單波動鰭過渡到多波動鰭，并利用波動傳遞的特性，使波動鰭機器魚具備了水–陸兩棲的功能，具備較好的應(yīng)用前景。波動推進的仿生機器魚展弦比通常處于小于1，且鰭面存在的無量綱波數(shù)大于1，這就使得其產(chǎn)生的推力是連續(xù)的，因此也具備更好的穩(wěn)定性。但波動推進機器魚由于采用多個驅(qū)動裝置，且驅(qū)動裝置之間通過柔性材料連接，在運動過程中會存在運動和變形相互制約，相互影響的情況，因此功耗較高，對能源系統(tǒng)提出了新的挑戰(zhàn)。

⒊采用軟體驅(qū)動器的胸鰭推進機器魚

軟體驅(qū)動器是指全部或部分由柔性材料制成、能夠?qū)崿F(xiàn)連續(xù)變形的驅(qū)動器，相比于傳統(tǒng)剛性驅(qū)動器，其具備極高的運動自由度和極強的環(huán)境適應(yīng)性，還可實現(xiàn)自組裝、自修復(fù)、自感知等功能，在胸鰭推進的仿生機器魚領(lǐng)域有巨大的應(yīng)用空間。已經(jīng)研制的胸鰭推進式軟體機器魚所采用的驅(qū)動方式包括：氣動、形狀記憶合金（SMA）、離子聚合物–金屬復(fù)合材料（IPMC）、介電彈性體驅(qū)動（DEA）和生物融合驅(qū)動。 氣動指在軟體結(jié)構(gòu)中充入氣體，通過改變氣體體積或內(nèi)部壓力，使結(jié)構(gòu)產(chǎn)生運動與變形的一種驅(qū)動方式。日本岡山大學(xué)SUZUMORI等及北京航空航天大學(xué)CAI等都先后研制了胸鰭推進的氣動軟體機器魚。2022年，CHI等采用氣動驅(qū)動并結(jié)合多穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)成功研制了胸鰭推進的蝶泳式機器魚，游動速度可達每秒3.74倍體長，是目前世界上游動最快的軟體機器魚。氣動具有驅(qū)動力強、運動靈活等優(yōu)勢；其發(fā)展較早且十分成熟，但通常需要外接氣源，因此不適用于無纜的自主游動。 基于SMA材料驅(qū)動器的基本原理是：通過電流、光照等方式加熱使SMA產(chǎn)生相變，同時產(chǎn)生變形。KIM等研發(fā)了一種基于SMA驅(qū)動的仿生海龜。WANG等[99]設(shè)計研究了一種基于SMA驅(qū)動的擺尾機器魚和仿蝠鲼機器魚?；赟MA的驅(qū)動器具有驅(qū)動力大、變形量大等優(yōu)勢；但由于其散熱較慢，驅(qū)動后較長時間才能夠恢復(fù)至初始狀態(tài)，導(dǎo)致驅(qū)動頻率較低。 IPMC是一種電活性聚合物材料（EAP）。在IPMC的電極兩端施加電壓時，水合陽離子在電場作用下移向負極，負極產(chǎn)生拉伸變形，同時，正極發(fā)生收縮變形，材料整體則發(fā)生彎曲變形。HUBBARD等將IPMC應(yīng)用于仿生機器魚胸鰭和尾鰭的驅(qū)動設(shè)計。SHEN等通過模仿海豚的游動方式，使用IPMC研發(fā)了一款仿生機器魚，并研究了其水動力性能。弗吉尼亞大學(xué)的研究者基于IPMC驅(qū)動研發(fā)了一款仿生蝠鲼機器魚，該機器魚的胸鰭由兩側(cè)的IPMC鰭條驅(qū)動，身長80mm，翼展180mm，最大游動速度為4.2mm/s。IPMC具有變形靈活、位移大、驅(qū)動電壓低、響應(yīng)速度快等優(yōu)點。由于其驅(qū)動需要液體環(huán)境，因此IPMC與機器魚適配性強。但IPMC仍存在輸出力度小、響應(yīng)頻率低等不足，在實現(xiàn)復(fù)雜運動和高效控制方面仍面臨一些挑戰(zhàn)。 以介電彈性體薄膜結(jié)構(gòu)為例，可以對DEA的驅(qū)動原理進行簡單說明：在介電彈性體薄膜上下兩側(cè)的電極上施加電壓，介電彈性體薄膜在Maxwell應(yīng)力的作用下發(fā)生變形，例如薄膜厚度減小，橫向產(chǎn)生擴張等。近期，LI等研制了介電彈性體驅(qū)動的仿生獅子魚，完成了馬里亞納海溝的深海驅(qū)動實驗，并實現(xiàn)了全局視覺下軟體機器魚集群運動實驗。介電彈性體驅(qū)動器具有極高的能量密度和良好的頻率響應(yīng)特性，在許多領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。但由于其機理復(fù)雜，在設(shè)計仿生運動時仍有很大挑戰(zhàn)。 生物融合驅(qū)動指：將生物材料如動物肌肉組織作為驅(qū)動器整合到軟體機器人系統(tǒng)中，使其針對外界刺激（如電場、光刺激等）做出反應(yīng)的一種驅(qū)動方式。2016年，PARK等利用大鼠心肌細胞研制了一種生物融合驅(qū)動的黃貂魚機器人，所研制的機器人能夠通過光趨近進行導(dǎo)航。2022年，ZHANG等成功研制了一種肌肉組織驅(qū)動的仿蝠鲼機器人，其僅由一塊肌肉組織驅(qū)動就可以實現(xiàn)有效推進。生物融合驅(qū)動的生物兼容性強，能對外界刺激（光信號、電場等）做出反應(yīng)，但其制備困難，對環(huán)境要求高，該領(lǐng)域的研究目前仍處于起始階段。 除此之外，軟體驅(qū)動還包括燃燒（化學(xué)驅(qū)動）、電液壓驅(qū)動等驅(qū)動方式。其中，燃燒能夠在短時間內(nèi)爆發(fā)大量能量，但二次驅(qū)動效果差，在彈跳機器人、跨介質(zhì)機器人領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。針對軟體機器魚的設(shè)計而言，不難看出，化學(xué)驅(qū)動在快速逃逸、躍出水面等研究方向具備巨大潛力。2018年，ACOME等提出的HASEL驅(qū)動器（HASEL Actuator）是一類典型的電液壓驅(qū)動器，能夠?qū)崿F(xiàn)拉伸、彎曲、旋轉(zhuǎn)、扭轉(zhuǎn)等多種運動及變形形式。其能量密度高、輸出能力強、易于快速制備，在設(shè)計具備復(fù)雜仿生運動能力的胸鰭推進軟體機器魚方面具備廣闊的前景。 根據(jù)以上所列舉的研究成果，可以看出，大部分研究工作主要關(guān)注具體軟體驅(qū)動機理，所研制的機器魚樣機運動形式單一、操控性差，難以實現(xiàn)復(fù)雜仿生運動。在撲翼軟體機器魚的研究過程中，還面臨著許多挑戰(zhàn)：例如，在驅(qū)動器層面，如何設(shè)計和研制能夠滿足胸鰭推進特性的軟體驅(qū)動器；在系統(tǒng)層面，如何根據(jù)魚類胸鰭運動變形特性，采用一種或多種軟體驅(qū)動方式設(shè)計具備復(fù)雜仿生運動能力的仿生胸鰭推進系統(tǒng)；在運動控制層面，如何根據(jù)軟體驅(qū)動器驅(qū)動特性設(shè)計運動控制系統(tǒng)，實現(xiàn)復(fù)雜仿生運動控制?？偠灾谶\動效果和應(yīng)用能力方面，與傳統(tǒng)機器魚相比，軟體機器魚仍有較大的提升空間。

二水下仿生撲翼機器人的控制研究

本節(jié)根據(jù)水下?lián)湟頇C器人的控制目標，將水下?lián)湟頇C器人的控制研究內(nèi)容分為以下幾大類：①撲翼驅(qū)動控制；②俯仰與深度控制；③轉(zhuǎn)彎與航向控制；④路徑點與路徑跟蹤；⑤避障與自主游動；⑥基于相似度的運動參數(shù)優(yōu)化。針對以上研究內(nèi)容，本節(jié)主要闡述面向不同控制任務(wù)的控制要求與難點，討論不同控制器對同一控制目標的應(yīng)用特點，為水下?lián)湟頇C器人的控制器設(shè)計提供參考。

⒈撲翼驅(qū)動控制

水下?lián)湟頇C器人的游動借助成對撲翼的拍動或波動，通過撲翼運動過程中與水的相互作用，推進自身游動。目前，撲翼驅(qū)動控制的方法要有基于運動學(xué)模型的方法、基于動力學(xué)模型的方法以及基于中央模式發(fā)生器（CPG）的方法等。 針對基于運動學(xué)模型的方法，LOW等利用模型的運動學(xué)方程，導(dǎo)出了2種形式的多鏈機器魚步態(tài)規(guī)劃的一般解，該解被用作六鏈體尾鰭式機器魚、八鏈胸鰭式機器魚游動試驗的步態(tài)控制輸入，實現(xiàn)了對RoMan-III兩側(cè)柔性胸鰭的驅(qū)動，實驗表明其開環(huán)游動的最大速度為0.45m/s。WU等提出了一種基于連桿機構(gòu)的新型仿蝠鲼機器人，作者對連桿機構(gòu)的運動學(xué)模型進行了分析，并進行了仿生機器人的水下實驗，其胸鰭的運動軌跡與蝠鲼胸鰭的運動軌跡相近。LIU等對仿蝠鲼機器人進行了運動學(xué)和水動力學(xué)的仿真分析，并在水池中進行了測試，該機器人能通過改變兩側(cè)胸鰭的幅值實現(xiàn)簡單的橫滾和俯仰運動，從而實現(xiàn)游動和轉(zhuǎn)向。WANG等提出了一種基于波動式胸鰭的仿蝠鲼機器人，并對波動式胸鰭的運動學(xué)模型進行了分析，實現(xiàn)了前后游動、俯仰、轉(zhuǎn)彎3個基本動作并進行了評價。 針對基于動力學(xué)模型的方法，CAI等、MENG等建立了仿生胸鰭的簡化水動力學(xué)模型，測試了所設(shè)計的胸鰭機構(gòu)及仿蝠鲼機器人的運動性能，但仿真結(jié)果與實驗結(jié)果之間仍有明顯的誤差。目前，由于剛體與柔性耦合變形的水動力分析十分復(fù)雜，建立一個精確的胸鰭動力學(xué)模型是非常困難的。因此，基于動力學(xué)模型的驅(qū)動控制方法仍然較少。 基于目前的情況，更加穩(wěn)定、可靠且無需節(jié)奏信號反饋的CPG方法開始被大量運用。CAI等開展了仿蝠鲼機器魚的CPG多運動模態(tài)協(xié)調(diào)控制研究，進行胸尾鰭結(jié)構(gòu)的驅(qū)動，實現(xiàn)了撲動前游、倒游、原地轉(zhuǎn)彎等運動姿態(tài)；ZHANG等設(shè)計了一個CPG模型，實現(xiàn)了仿生機器魚的多模態(tài)機動運動，實驗表明利用胸尾鰭一體化推進機構(gòu)，機器魚可以更穩(wěn)定、更高效地進行靈活的機動游動；CAO等改進了基于相位振蕩器的CPG模型，引入了空間與時間上的非對稱效應(yīng)，完成了對多鰭條胸鰭結(jié)構(gòu)的驅(qū)動，并進行實驗測試了其運動性能。

⒉俯仰與深度控制

上浮與下潛2種運動狀態(tài)是水下?lián)湟頇C器人完成深度控制的基礎(chǔ)。水下?lián)湟頇C器人機械機構(gòu)設(shè)計的差異會導(dǎo)致其實現(xiàn)2種運動的方式不同。例如，只擁有浮力系統(tǒng)的機器人可以在速度為零的情況下實現(xiàn)運動深度的改變，而只擁有重心調(diào)節(jié)機構(gòu)的機器人則需要在機器人具備一定前游速度的基礎(chǔ)上，通過調(diào)節(jié)重心位置改變俯仰力矩，進而改變俯仰角，最后實現(xiàn)運動深度的調(diào)節(jié)。同時，擁有可上下偏轉(zhuǎn)的尾鰭的機器人也可以在具備一定的前游速度的基礎(chǔ)下通過調(diào)節(jié)尾鰭的偏置角度改變運動的深度。當尾鰭向上偏置時，尾部受到的力會使得機器人產(chǎn)生抬頭力矩，機器人呈現(xiàn)上浮運動狀態(tài)，進而運動深度變??；當尾鰭向下偏置時，尾部受到的力會使得機器人產(chǎn)生低頭力矩，機器人呈現(xiàn)下潛運動狀態(tài)，進而運動深度變大。

由于尾鰭具有不占用額外的艙內(nèi)空間、且結(jié)構(gòu)設(shè)計相對簡單的優(yōu)點，因此在進行水下?lián)湟頇C器人設(shè)計時，小尺寸樣機通常只包含尾鰭機構(gòu)，而大尺寸樣機通常同時包含重心調(diào)節(jié)機構(gòu)與浮力系統(tǒng)。 針對水下?lián)湟頇C器人深度控制，研究人員以盡量快速的按照平滑軌跡到達某一固定深度，并保持在這一深度游動為目標開展了相關(guān)研究。NIU等通過調(diào)節(jié)尾鰭的偏轉(zhuǎn)角度，采用基于模糊邏輯的方法實現(xiàn)了機器人的深度控制，并通過實驗驗證了基于模糊邏輯的深度控制方法的有效性；WANG等通過實驗研究了“RobCutt-I”的運動速度與波形傳動的運動學(xué)參數(shù)之間的關(guān)系，包括向前/向后游泳、潛水/上升和轉(zhuǎn)彎3個運動狀態(tài)，在此基礎(chǔ)上提出了將自抗擾控制（ADRC）與模糊策略相結(jié)合的混合控制，以實現(xiàn)深度和航向的閉環(huán)控制；德國EvoLogicsGmbH公司與呂貝克應(yīng)用科學(xué)大學(xué)研制的MantaRayAUV包括2個噴氣發(fā)動機、4個垂直推進器、2個機翼伺服系統(tǒng)、2個扭轉(zhuǎn)機翼伺服系統(tǒng)和1個尾部伺服系統(tǒng)，這種配置使得它具備動態(tài)深度控制能力，可以實現(xiàn)高精度的深度保持控制，同時具備迅速完成潛水或爬升動作的能力；CAO等設(shè)計了一種仿牛鼻鲼機器人Robo-ray，通過2個尾鰭來實現(xiàn)該機器人的控制深度，基于CPG-模糊算法提出了開環(huán)速度控制、閉環(huán)深度控制和航向控制方法。閉環(huán)實驗結(jié)果表明，機器人的深度控制誤差小于6.1cm，航向控制誤差小于6°；XIE等考慮到未知的動力學(xué)和外部環(huán)境干擾，設(shè)計了一個基于CPG的經(jīng)典高木–關(guān)野（Takagi-Sugeno，T-S）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器用于仿蝠鲼機器人的航向和深度控制，并通過水池測試驗證了控制器的有效性，其深度跟蹤和航向跟蹤控制誤差分別為±6cm和±6°；HE等為了提高仿蝠鲼機器人的深度跟蹤能力，考慮仿蝠鲼機器人的縱向運動特性，設(shè)計了一個基于非對稱輸出S平面的深度控制器。最后，通過水池實驗驗證了仿蝠鲼機器人深度控制器的可行性和可靠性。實驗結(jié)果表明，深度控制誤差在±5cm以內(nèi)。

⒊轉(zhuǎn)彎與航向控制

水下?lián)湟頇C器人的撲翼在撲動過程中的波動，可以簡單地分解為弦向的波動和展向的波動。水下?lián)湟頇C器人主要通過3種方式進行轉(zhuǎn)彎：兩側(cè)非對稱振幅方式和兩側(cè)鰭條間非對稱弦向相位差方式，以及非對稱振幅和非對稱相位差結(jié)合的方式。 基于非對稱振幅的轉(zhuǎn)彎方式，一側(cè)撲翼的撲動振幅大于另一側(cè)，撲動振幅較大的一側(cè)產(chǎn)生更大的推進力，導(dǎo)致兩側(cè)撲翼的推進力不同，形成轉(zhuǎn)彎力矩，從而使機器人轉(zhuǎn)向振幅小的或無拍動振幅的一側(cè)，實現(xiàn)航向的調(diào)整。基于非對稱振幅的轉(zhuǎn)彎模式具有較慢的轉(zhuǎn)彎角速度和較大的轉(zhuǎn)彎半徑，因此該方法適用于小范圍內(nèi)的航向調(diào)整。 基于非對稱相位差的轉(zhuǎn)彎方式，撲翼的波動傳遞方向或快慢不同，因此兩側(cè)撲翼的推進力大小不同，形成一個大的轉(zhuǎn)彎力矩。該轉(zhuǎn)彎方式主要用于快速響應(yīng)時的機動轉(zhuǎn)向。因此，基于非對稱相位差的轉(zhuǎn)彎模式適用于轉(zhuǎn)彎角速度快、轉(zhuǎn)彎半徑小的大航向調(diào)整。 航向控制的主要任務(wù)是通過調(diào)節(jié)兩側(cè)胸鰭非對稱振幅及相位差，使機器人的實際航向趨近于期望航向。

基于上述目標，WANG等提出了一種ADRC與模糊控制策略相結(jié)合的混合控制方法來進行航向控制，該方法在實驗樣機RobCutt-I、RobCutt-II上進行了實驗，設(shè)定航向從70°調(diào)整到210°，穩(wěn)定時間約為12s，且超調(diào)量較小。針對單一依靠非對稱振幅及相位差進行航向調(diào)整存在的問題，HAO等結(jié)合2種轉(zhuǎn)彎方式的特點，利用非對稱相位差快速調(diào)整航向，利用非對稱振幅精確調(diào)整航向，實現(xiàn)了閉環(huán)航向控制。通過航向干擾實驗，驗證了2種轉(zhuǎn)彎方式結(jié)合比單一方式更有效，并通過矩形軌跡游動實驗驗證了該機器人在2種轉(zhuǎn)彎方式結(jié)合下的機動性。此外，非對稱振幅可以提前改變預(yù)期的相位差，確保輸出的平穩(wěn)過渡，實現(xiàn)快速準確的調(diào)整。針對上述航向控制方法精度不高的問題，XIE等提出了一種將CPG和基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的控制相結(jié)合的控制方案，該方法基于實驗數(shù)據(jù)構(gòu)建航向數(shù)據(jù)集，并使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)集完成對所建立的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，提出了基于CPG網(wǎng)絡(luò)的航向控制器，其中參數(shù)由T-S神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取，最后，實驗結(jié)果表明該仿蝠鲼機器人的航向控制誤差為±6°，航向控制精度有所提高，驗證了該控制器的有效性和魯棒性。 HE等以仿蝠鲼機器人在航向角變化較大的情況下實現(xiàn)良好的航向跟蹤效果為目標，結(jié)合模糊控制器和航向過渡目標值函數(shù)，基于S平面控制方法設(shè)計了仿蝠鲼機器人的航向控制器，最后，通過水池實驗驗證了蝠鲼機器人航向控制器的可行性和可靠性。實驗結(jié)果表明，航向控制誤差在±5°以內(nèi)，與經(jīng)典S面航向控制器相比，改進S面航向控制器的超調(diào)量較小，且航向切換后的誤差較小。

⒋路徑點與路徑跟蹤

根據(jù)不同的控制目標，跟蹤問題可分為路徑點跟蹤和路徑跟蹤。路徑點跟蹤的含義為機器人經(jīng)過一系列給定的路徑點游動，路徑跟蹤的含義為機器人按照制定的最優(yōu)幾何參考路徑游動。 在運用路徑規(guī)劃算法規(guī)劃好一條從起點到目標點的最優(yōu)路徑后，機器人從起點出發(fā)，按照某種控制規(guī)律進行運動，到達該最優(yōu)路徑并實現(xiàn)對其的跟蹤。如何讓機器人跟蹤該最優(yōu)路徑，是路徑跟蹤需解決的關(guān)鍵問題。路徑跟蹤的實質(zhì)是通過控制水下機器人的運動來減少機器人與參考軌跡之間的空間誤差。若考慮軌跡跟蹤，則需包含時間上的誤差。然而，水下?lián)湟頇C器人的模型不確定性和來自波浪和水流等環(huán)境的干擾在很大程度上影響著機器人的運動控制性能，進而影響跟蹤精度。 針對上述路徑點跟蹤問題，BI等提出了一種路徑點跟蹤控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括2層：速度控制層和航向控制層。速度控制層基于實驗樣機與路徑點的距離調(diào)節(jié)機器人的最大撲動振幅，航向控制層采用模糊控制方法來獲得轉(zhuǎn)向運動的轉(zhuǎn)向因子。 為了驗證控制系統(tǒng)的有效性，進行了路徑點跟蹤實驗，實驗結(jié)果表明，在任意設(shè)置路徑點或隨機給定路徑點的情況下，實驗樣機均能自主游動到達目標區(qū)域；WANG等提出了基于有限狀態(tài)機（FSM）的視線（LOS）制導(dǎo)系統(tǒng)的路徑點跟蹤方法，基于RobCutt-I實現(xiàn)了6個路徑點的跟蹤。 針對上述路徑跟蹤問題，WANG等提出了一種用于三維點跟蹤的切換控制方法，并設(shè)計了一個模擬實際水下作業(yè)過程的實驗。實驗結(jié)果表明，RobCutt-II能夠跟隨參考路徑，且最大交叉軌跡誤差為0.1m。隨后，在該方法的基礎(chǔ)上進行改進，提出了一種將視覺系統(tǒng)與反步控制相結(jié)合的路徑跟蹤方法。仿真和實驗結(jié)果表明，RobCutt-II能夠在水下空間中自主地沿著直線和圓形路徑游動。此外，與傳統(tǒng)比例–積分–微分（PID）方法相比，該方法減小了軌跡交叉誤差，軌跡跟蹤效果更加理想。同時，由于采用了航向補償，該方法具有較強的抗干擾能力。

⒌避障與自主游動

水下?lián)湟頇C器人的高機動性使它們能夠在復(fù)雜和狹窄的環(huán)境中工作。同時，自主工作的前提條件是機器人能夠自主檢測和避開障礙物。目前，水下?lián)湟頇C器人大多采用紅外傳感器、超聲波、攝像頭進行障礙物的檢測。ZHANG等綜合昆蟲翅膀和魚鰭的優(yōu)點開發(fā)了一款仿生機器魚，其頭部安裝了3個對前的紅外傳感器，包括上前、中前、下前3個方向，利用3個紅外傳感器的信息作為CPG網(wǎng)絡(luò)的反饋，機器人可以通過改變步態(tài)或動作來避開障礙物，實現(xiàn)自主游動。Festo公司仿生學(xué)團隊設(shè)計Bionic FinWave的靈感來自于波浪狀鰭魚類的運動，該自主水下機器人能夠與外界進行無線通信，并將傳感器記錄的溫度和壓力值等數(shù)據(jù)傳輸?shù)?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/tag/1247/" target="_blank">電腦上。此外，機器人前部還裝有壓力傳感器和超聲波傳感器以不斷地測量其與障礙物之間的距離，從而防止其與障礙物發(fā)生碰撞。 XIE等針對仿蝠鲼機器人自主游動的問題，在利用胸鰭相位差進行左右轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)上引入飽和函數(shù)，使得機器人能夠根據(jù)障礙物的距離改變轉(zhuǎn)彎的速度。YANG等針對已知結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的繞池壁自主游動問題，采用基于CPG、模糊控制與策略的控制方法，完成了仿蝠鲼機器人的水池繞壁自主游動。

⒍基于相似度的運動參數(shù)優(yōu)化

隨著水下?lián)湟頇C器人研究的深入，機器人在模仿真實生物時的重點由“形似”逐漸過渡到追求“神似”。通過提高仿真度，可以顯著提升仿生機器人的穩(wěn)定性、機動性和游動效率。為了解決如何提高機器人運動姿態(tài)仿生相似度的問題，亟需建立基于仿生水下機器人的相似度評價體系，有效改善仿生機器人的運動特征和控制策略，進行機器人的運動相似度參數(shù)優(yōu)化。 基于上述問題，MA等通過特征點軌跡提取和動態(tài)時間歸整（DTW）算法建立了運動姿態(tài)的相似度評價規(guī)則。通過引入偏置方程和時間非對稱系數(shù)，建立了表征蝠鲼胸鰭運動時間和空間非對稱性的相位振蕩器模型，構(gòu)造了基于相位振蕩器的CPG拓撲網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上，建立了運動姿態(tài)相似度的適應(yīng)函數(shù)，并提出了CPG網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的遺傳粒子群優(yōu)化算法，通過水池實驗驗證了基于相似度優(yōu)化運動參數(shù)優(yōu)化的控制的有效性。實驗結(jié)果表明，優(yōu)化后的仿蝠鲼機器人前游運動姿態(tài)與蝠鲼的相似度提高到88.53%；隨后，該團隊研究了仿蝠鲼機器人胸鰭鰭條相位差變化的優(yōu)化方法，以輸出信號的平滑性和快速性為優(yōu)化目標，采用非支配排序遺傳算法（NSAG-II）對CPG參數(shù)進行優(yōu)化，得到最優(yōu)參數(shù)組合。仿真和實驗結(jié)果驗證了優(yōu)化后的CPG控制器輸出信號在相位切換過程中能夠平穩(wěn)、快速地轉(zhuǎn)換。水下仿生撲翼機器人近年來發(fā)展情況如表1所示。

表1 水下仿生撲翼機器人近15年發(fā)展情況概述

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綜上所述，基于CPG模型的方法被越來越多地使用到水下仿生撲翼機器人的胸鰭驅(qū)動上，該模型能夠在簡單的激勵輸入下模擬復(fù)雜的節(jié)律信號，具有很強的環(huán)境適應(yīng)性，將傳感器信息耦合進CPG模型是水下仿生撲翼機器人撲翼驅(qū)動控制研究的新方向。在此基礎(chǔ)上，研究人員針對水下?lián)湟頇C器人的深度與航向控制問題，基于傳感器反饋采取合適的控制策略或無模型控制方法，通過改變水下?lián)湟頇C器人的俯仰與轉(zhuǎn)彎狀態(tài)實現(xiàn)深度與航向調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)深度與航向的控制。進一步地，水下?lián)湟頇C器人的路徑跟蹤與自主游動還需考慮機器人動力學(xué)模型的非線性與環(huán)境的不確定性，因此目前的研究成果多集中于單平面內(nèi)的路徑跟蹤，而三維空間內(nèi)的跟蹤問題仍處于初始階段。另一方面，仿生相似度評價方法的研究主要集中在仿生陸地生物和仿生機器人，對于運動機構(gòu)具有明顯的主被動變形的水下?lián)湟頇C器人，完整的相似度評價體系還有待建立，且基于仿生相似度的運動姿態(tài)優(yōu)化也存在較大的研究空間。 未來，水下仿生撲翼機器人的多載荷應(yīng)用、任務(wù)規(guī)劃與執(zhí)行將是其成為海洋重要裝備的關(guān)鍵，其所涉及控制問題也值得研究人員去探索。

三水下仿生撲翼機器人集群

與常規(guī)推進方式相比，魚類游動具有更高的效率、機動性、生物親和性和隱蔽性。近些年來，仿生集群逐漸成為水下機器人領(lǐng)域的一個研究熱點。 STEVENS等對蝠鲼種群進行了長達數(shù)十年的個體記錄與行為觀察，詳細闡明了蝠鲼個體與群體行為特征，根據(jù)蝠鲼的個體數(shù)量與運動類型，總結(jié)了蝠鲼個體與群體捕食策略，對于了解蝠鲼個體與群體行為特性提供了重要依據(jù)。 GAO等和MA等采用數(shù)值模擬的方法研究了串聯(lián)、并排與垂直隊形下距離與攻角對蝠鲼個體與整體滑翔水動力性能的影響。從阻力性能方面，雙蝠鲼的串聯(lián)與并排隊形可以顯著降低整體阻力；垂直滑翔中，隨著攻角的變化，個體獲得阻力交替減小的效果。在升力性能方面，無論何種排列方式，滑翔時的整體升力與單體升力基本相同。 國內(nèi)外一些機構(gòu)針對仿蝠鲼機器人的集群控制開展了相關(guān)研究。德國EvoLogics公司研發(fā)了BOSS-MantaRay，搭載多型傳感器，技術(shù)成熟度較高。采用水聲通信方式，實現(xiàn)了3臺以上BOSS-Manta水下組網(wǎng)與集群，如圖6所示，具備水文信息剖面測量、海底繪圖、協(xié)同監(jiān)測和搜索等作業(yè)能力。 ?

2021年，浙江大學(xué)設(shè)計了由介電彈性體和伺服電機混合動力驅(qū)動的軟體蝠鲼機器魚，并提出了一種基于全局視覺定位的機器人集群系統(tǒng)，實現(xiàn)了對自然界生物平行、圍捕和環(huán)繞3種典型的群集行為的模仿。2022年，北京大學(xué)喻俊志團隊提出了一種基于視覺的仿蝠鲼機器人水下跟蹤方案，采用基于顏色的水下目標識別與定位方法，解決了機器人距離控制與方位控制耦合的問題，并通過水下實驗驗證了跟蹤方案的有效性和魯棒性。2023年，西北工業(yè)大學(xué)將仿蝠鲼機器人的跟隨問題轉(zhuǎn)變?yōu)閷?dǎo)引問題?；隰~群行為啟發(fā)，制定了基于跟隨區(qū)域劃分的群游跟隨導(dǎo)引策略，利用水下動作捕捉系統(tǒng)實現(xiàn)了仿蝠鲼機器人的跟隨游動控制，如圖7所示。 ? 由于水下環(huán)境對感知和移動帶來了巨大挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的地面通信方法（如無線電）在水下表現(xiàn)不佳，而GPS等定位方法不可用。同時，水下移動面臨速度與加速限制等問題。目前，水下仿生撲翼機器人集群研究仍處于初始階段。

編輯：黃飛

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