“智链风帆”——基于算法优化的水下机器人取样先锋者，开启海洋探索新纪元

2025年5月11日，北京 —— 随着全球海洋探索和资源开发的日益增多，水下机器人（UUV）作为重要的技术工具，已经在深海勘探、数据采集、海洋救援等领域展现出巨大的应用潜力。然而，随着任务的复杂性不断提升，水下机器人在轨迹跟踪、定位精度以及快速响应方面的要求也日益严苛。针对这一挑战，一项名为“智链风帆”的创新项目近日发布，旨在基于先进的控制算法优化水下机器人的性能，为海洋探索领域带来更多突破。

项目背景

水下机器人在海洋领域的应用越来越广泛，包括深海勘探、海洋生物监测、石油开采等。随着这些任务的复杂度提升，水下机器人不仅需要具备高精度的轨迹跟踪能力，还需具备在动态、复杂环境中快速响应和高抗干扰能力。受限于水下环境的复杂性和机器人控制系统的非线性，如何实现高精度的轨迹控制成为了当前水下机器人领域的一大难题。

“智链风帆”项目提出了一种基于MPC（模型预测控制）和SMC（滑模控制）相结合的混合控制策略，旨在解决水下机器人在多源扰动下的轨迹跟踪和抗干扰问题，通过优化控制算法，提升水下机器人在复杂动态环境中的表现。

项目创新

“智链风帆”项目的核心创新在于将MPC与SMC相结合，设计了全新的控制架构，显著提升了水下机器人的性能。MPC通过滚动时域优化策略，能够实时调整控制输入，并根据变化的环境进行动态修正，有效应对水流、温度变化等外部干扰。而SMC的加入则加强了控制系统的鲁棒性和抗干扰能力，确保机器人在遭遇未知扰动时，依然能够保持精确的轨迹跟踪。

此外，本项目还设计了前馈-反馈协同机制，通过MPC优化期望速度，结合SMC的滑模控制生成实际推力，增强了系统的鲁棒性和对长期干扰的抑制能力。这一双重控制策略有效解决了水下机器人在复杂海洋环境中精确控制和稳定运行的问题。

实用性验证与成效

目前，基于MPC-SMC混合控制策略的算法已成功在“潜鲛P100”水下机器人平台上进行了仿真验证，实验结果表明，该策略在轨迹跟踪精度和抗干扰能力上显著优于传统PID控制和自适应滑模控制方法。通过这一技术，水下机器人能够更精准地完成任务，即便在复杂且不断变化的水下环境中，也能保持稳定的表现。

未来展望

随着实验的深入，未来“智链风帆”项目的算法有望在实时响应速度和计算效率上进行进一步优化，以适应更加复杂的水下任务场景。为增强水下机器人在未知环境中的自主决策能力，团队计划将深度强化学习（DRL）等智能控制技术与现有算法相结合，实现更高水平的自主作业。此外，项目还计划提升控制系统的硬件适应性和能效，以支持长时间的水下作业需求，助力未来海洋探索和资源开发任务。