仿生流场适应性控制——仿生水下机器人的新方向
随着世界各国海洋开发战略和军事战略的发展，水下机器人作为海洋开发的平台和现代水中兵器的裁体，技术研究重点既延续了自冷战以来对巡航速度性能的追求，又扩展了冷战后对机动和自治性能的关注。受鱼类游动启发的仿生水下机器人应运而生，它采用集推进与操控于一体的新型水下推进技术，有望从自治性、机动性、隐蔽性等方面有效地补充传 统水下推进器。 本文阐述了尾鳍、波动鳍、胸鳍三类模式仿生水下推进器的既有成果和发展概况，从仿生学角度分析了该领域面临的主要挑战。针对既有仿生水下机器人以模仿鱼类外在运动形式为主的现状，提出仿生流场适应性控制方法，借鉴鱼类不断调整致动策略顺应流场环境的基本技能，将仿生水下机器人研究从模仿鱼类运动形式向揭示流场适应性机制深入，提高仿生水下机器人对水流环境的适应性和相容性。立足于现有技术水平，阐述了仿生水下机器人流场适应性控制的内涵，提出了基于内部状态感知和基于外部流场信息感知的两类研究思路，探索了从“形仿”提升到“神 仿”的新思路，为各类仿生水下机器人的性能改进提供新途径。结合研究组在仿生波动鳍推进领域的研究成果，给出仿生水下推进器流场适应性控制的应用实例。因受流场信息感知和流场重构技术的限制，基于外部流场信息感知的方法尚待研究，引入迭代学习方法，采用基于内部状态感知的仿生流场适应性控制方法，有效改善了仿生波动鳍的波动推进性能，典型参数下，仿生波动鳍波动推进速度可提高近40％。
水下机器人 仿生波动鳍 仿生流场适应性 学习控制 流场信息感知
沈林成 胡天江 张代兵 谢海斌
国防科技大学机电工程与自动化学院，湖南 长沙 410073
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2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）