[发明专利]一种水下机器人六自由度推力分配优化方法

说明书

本发明提供一种水下机器人六自由度推力分配优化方法，属于水下机器人技术领域，本发明建立水下机器人推力分配的数学模型，对等式约束求解，使用随机黑洞算法求解k的最优值，利用k解算各推进器推力u及转角α。本发明对姿态角动力定位更加灵活，降低了优化算法的复杂度，加快了计算速度，避免了传统优化方法迭代计算复杂的弊端，加快了寻优速度，避免了陷入局部最优。

技术领域

本发明属于水下机器人技术领域，具体涉及一种水下机器人六自由度推力分配优化方法。

背景技术

随着智能控制技术的不断发展，水下机器人在海洋探测和海洋作业应用愈加广泛，为了实现水下机器人作业所需要的六自由度姿态精确控制，需要提出一种基于冗余推进器布置的六自由度推力分配方法。

冗余推进器推力分配采用伪逆法、序列二次规划(SQP)方法和智能算法，在推力分配优化算法中应用最多的是SQP，但它存在着鲁棒性差、局部收敛等缺点。伪逆法和智能算法常出现不能计算出满足约束条件的结果,只能求得相似解。

本水下机器人配置有四个矢量推进器，以十字型分配在前后左右四个方位。相比于六推进器的水下机器人，不仅减小了整体的体积，在成本和能耗方面也具有经济性优势。这四个推进器不仅能输出满足高层控制器给出的预期推力，也可以在满足预计推力的基础上降低机器人整体的能耗。

结合水下机器人推进器布置的特点，在满足六自由度推力分配的基础上，建立了以能耗最小为寻优目标的优化方法，提出了采用随机黑洞智能算法的推力分配方法。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种水下机器人六自由度推力分配优化方法，并在冗余推进器布置的基础上采用随机黑洞算法以能耗最低为目的进行优化。

本发明的目的是这样实现的：

一种水下机器人六自由度推力分配优化方法，具体的实现步骤为：

步骤1.建立水下机器人推力分配的数学模型；

步骤2.对等式约束求解；

步骤3.使用随机黑洞算法求解k的最优值；

步骤4.利用k解算各推进器推力u及转角α。

步骤1所述的水下机器人推力分配的数学模型为：

τ＝B(α)u

其中B表示推力分配的空间位置约束，τ＝{τ_x,τ_y,τ_z,τ_p,τ_q,τ_r}为控制器输出的六个自由度上的力和力矩，u＝{u₁ u₂ u₃ u₄}为推进器的推力，α＝{α₁ α₂ α₃ α₄}为推进器转角，

其中l_xi为第i个推进器在x方向上距离机器人重心的距离，l_yi为第i个推进器在y方向上距离机器人重心的距离。

步骤2所述的对等式约束求解的过程中为：

步骤2.1.将推进器推力依照水平方向和垂直方向分解u_hi＝u_icosα_i，u_zi＝u_isinα_i，i＝1，2，3，4，水下机器人推力分配的数学模型为