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SeaVis：用于海底可视化和测绘的遥控拖曳式车辆的建模与控制
SeaVis: Modeling and Control of a Remotely Operated Towed Vehicle for Seabed Visualization and Mapping

作者: Abdelhakim Amer, Aske Alstrup, Frederik Rasmussen 等6人
arXiv: 2605.14683v1
分类: cs.RO, eess.SY
📝 论文摘要
高分辨率海底测绘需要水下机器人提供稳定且精确的定位。本文针对SeaVis型遥控拖曳式载具提出了一种新型数学模型，并开发了用于鲁棒深度和姿态控制的增益调度线性二次型调节器。我们通过高保真仿真对该方法进行了验证，并以具有挑战性的海底地形剖面为基准，将LQR与传统PID控制器进行对比。结果表明，LQR具有更优越的性能：对扰动的鲁棒性显著增强，控制效率更高，且襟翼作动大幅减少。增益调度机制还证实了该控制器在全工作速度范围内的有效性。完整的仿真环境及控制器均已开源。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 高分辨率海床测绘需要水下机器人具备**稳定且精确的定位** 能力 - 现有**远程操作拖曳式车辆(ROTV)** 在复杂海床环境下，深度和姿态控制面临挑战，鲁棒性和控制效率不足 - 缺乏完整的系统动力学模型与适用于全速度范围的控制器设计
🔧 核心方法
- 建立**SeaVis ROTV的数学模型**，描述其动力学行为 - 设计**增益调度线性二次型调节器(Gain-Scheduled LQR)**，结合不同运行速度调节控制器参数，实现深度和姿态的鲁棒控制 - 在高保真仿真环境中，将所提LQR与**传统PID控制器** 进行对比验证，测试于具有挑战性的海床剖面
💡 核心创新
- **首次建模**：为SeaVis ROTV提出了完整的数学模型，填补了该类系统的动力学建模空白 - **增益调度应用**：将**增益调度LQR** 应用于拖曳式车辆控制，确保在全运行速度范围内控制器有效性 - **性能优势验证**：证明所提LQR相比PID具有显著更强的**扰动鲁棒性**、更高的控制效率以及更低的**襟翼驱动** 能耗
🏆 总体贡献
- 为远程操作拖曳式ROTV的建模与控制提供了新的**基准框架** - 在高保真仿真中获得了优于传统PID的**深度与姿态控制性能**，提升海床测绘稳定性 - **开源** 了完整的仿真环境和控制器代码，促进社区复现与后续研究