gyroscopyГироскопия и навигацияGiroskopiya i Navigatsiya / Gyroscopy and Navigation0869-70352075-0927AO «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»VOBFZMgyroscopy-191Research ArticleСтатьиМетод редуцированного моделирования в задачах разработки алгоритмов управления движением автономного необитаемого подводного аппаратаSurrogate Modeling for the Development of AUV Motion Control AlgorithmsПоловкоС. А.PolovkoS. A.

Половко Сергей Анатольевич, кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник, научный руководитель центра

С.-Петербург

St. Petersburg

СеровД. К.SerovD. K.

Серов Данила Константинович, аспирант, младший научный сотрудник, и.о. начальника лаборатории

С.-Петербург

St. Petersburg

АбраменкоA. С.AbramenkoA. S.

Абраменко Анастасия Сергеевна, инженер

С.-Петербург

St. Petersburg

Центральный научно-исследовательский институт робототехники и технической кибернетикиРоссияRussian Scientific Center for Robotics and Technical CyberneticsRussian Federation20252410202533388102Copyright © Половко С.А., Серов Д.К., Абраменко A.С., 20252025Половко С.А., Серов Д.К., Абраменко A.С.Polovko S.A., Serov D.K., Abramenko A.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.gyroscopy.ru/jour/article/view/191

В настоящее время активно развивается область подводной робототехники, в частности множится количество задач, решаемых с помощью автономных необитаемых подводных аппаратов (АНПА), и, как следствие, растут требования к их автономности. Данные факторы неизбежно приводят к увеличению времени и стоимости проектирования систем управления и навигации АНПА, в связи с чем все большую роль начинает играть математическое моделирование. В настоящей статье предложен метод построения системы управления АНПА на базе редуцированных моделей, сформированных в результате численного моделирования. Новизна работы заключается в представлении динамики движения АНПА в виде модифицированных передаточных функций, содержащих нелинейные параметры, которые предлагается определять по результатам численного моделирования. Подход позволяет декомпозировать задачу синтеза алгоритмов управления и свести ее к задаче оптимизации с учетом взаимного влияния контуров управления, что может вызывать затруднения в случае применения традиционных аналитических моделей. Реализация предложенного подхода описывается на примере разработки алгоритма управления АНПА в вертикальной плоскости при движении на заданном отстоянии от поверхности морского дна. Эффективность метода подтверждена в ходе аналогичных математических экспериментов, проведенных на численных моделях.

Currently, the field of underwater robotics is actively developing. The scope of tasks performed by autonomous underwater vehicles (AUVs) is expanding, and hence, the requirements for their autonomy are growing. These factors inevitably increase the time and cost of designing control and navigation systems for AUVs; in this connection, mathematical simulation begins to play an increasingly important role. This paper proposes a method for synthesizing a control system for AUVs on the basis of surrogate models formed as a result of numerical simulation. The novelty of the work is that the AUV motion dynamics is represented as modified nonlinear transfer functions with nonlinear time-varying parameters, which are supposed to be determined from the results of numerical simulation. The proposed approach makes it possible to decompose the problem of control algorithm synthesis, reducing it to an optimization problem, taking into consideration the cross-effect of the control loops. This can cause difficulties in the cases that traditional analytical models are used. The implementation of the proposed approach is described on the example of the synthesis of the algorithm for AUV control in the vertical plane when it moves at a specified distance from the seabed. The effectiveness of the method is confirmed in the course of similar mathematical experiments conducted on numerical models.

АНПАсистема управленияредуцированная модельчисленная модельCFD-модельAUVcontrol systemsurrogate modelnumerical modelCFD-modelРабота выполнена в рамках государственного задания Минобрнауки России № 075-00553-25-00 от 25.12.2024 «Развитие теории модельно-ориентированного проектирования для задач создания трансформных робототехнических систем с использованием методов вычислительной механики и гидрогазодинамики» (FNRG-2025-0005 1024042600099-7-2.2.2;1.2.1).ReferencesFossen, I., Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control, Chichester: John Wiley & Sons, 2020, 582 p.Fossen, I., Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control, Chichester: John Wiley & Sons, 2020, 582 p.Пантов Е.Н., Махин Н.Н., Шереметов Б.Б. Основные теории движения подводных аппаратов. Л.: Судостроение, 1973. 211 с.Пантов Е.Н., Махин Н.Н., Шереметов Б.Б. Основные теории движения подводных аппаратов. Л.: Судостроение, 1973. 211 с.Лукомский Ю.А., Чугунов В.С. Системы управления морскими подвижными объектами. Л.: Судостроение, 1988. 272 c.Лукомский Ю.А., Чугунов В.С. Системы управления морскими подвижными объектами. Л.: Судостроение, 1988. 272 c.Sun, H., Wang, L., Li, D., et al., AUV Plane Track Tracking Control Algorithm Based on Three Closed Loops, Journal of Physics: Conference Series, 2025, vol. 3004, pp. 1–10, doi: 10.1088/1742-6596/3004/1/012089.Sun, H., Wang, L., Li, D., et al., AUV Plane Track Tracking Control Algorithm Based on Three Closed Loops, Journal of Physics: Conference Series, 2025, vol. 3004, pp. 1–10, doi: 10.1088/1742-6596/3004/1/012089.Liu Zh., Chen, Ch., Huang, Y., et al., TD3 compensated control for uncertain AUV trajectory tracking, Journal of Physics: Conference Series, 2025, vol. 2999, pp. 1–8, doi: 10.1088/1742-6596/2999/1/012016.Liu Zh., Chen, Ch., Huang, Y., et al., TD3 compensated control for uncertain AUV trajectory tracking, Journal of Physics: Conference Series, 2025, vol. 2999, pp. 1–8, doi: 10.1088/1742-6596/2999/1/012016.Kadri, F.Z., Hadiby, R.G., Boumediene, K., et al., Model Reference Adaptive Control based on Neural Network for Depth of anAUV, Journal of Maritime Research, 2024, pp. 2–10, doi: 10.13140/RG.2.2.27078.89924.Kadri, F.Z., Hadiby, R.G., Boumediene, K., et al., Model Reference Adaptive Control based on Neural Network for Depth of anAUV, Journal of Maritime Research, 2024, pp. 2–10, doi: 10.13140/RG.2.2.27078.89924.Guo, N., Yu, C., Xiang, X., et al., Path following control of an underactuated AUV: a prescribed performance and tunable prescribed time-based approach, Nonlinear Dynamics, 2025, vol. 113, pp. 7013–7028, doi: 10.1007/s11071-024-10717-5.Guo, N., Yu, C., Xiang, X., et al., Path following control of an underactuated AUV: a prescribed performance and tunable prescribed time-based approach, Nonlinear Dynamics, 2025, vol. 113, pp. 7013–7028, doi: 10.1007/s11071-024-10717-5.Юревич Е.И. Теория автоматического управления. Л.: Энергия. 1975. 416 с.Юревич Е.И. Теория автоматического управления. Л.: Энергия. 1975. 416 с.Balasubramaniyam, S., Umashankar, S., Ramanujam, M., et al., Performance Evaluation of Different Control Algorithms for Torpedo-shaped AUVs, Proceedings of the ASME 43rd International Conference on Ocean, 2024, pp.1–8, doi: 10.1115/OMAE2024-124617.Balasubramaniyam, S., Umashankar, S., Ramanujam, M., et al., Performance Evaluation of Different Control Algorithms for Torpedo-shaped AUVs, Proceedings of the ASME 43rd International Conference on Ocean, 2024, pp.1–8, doi: 10.1115/OMAE2024-124617.Гаврилина Е.А. Подход к построению системы управления подводного аппарата повышенной маневренности, работоспособной во всем диапазоне углов ориентации // Подводные исследования и робототехника. 2022. № 2 (40). С. 39–50. DOI: 10.37102/1992-4429_2022_40_02_05.Гаврилина Е.А. Подход к построению системы управления подводного аппарата повышенной маневренности, работоспособной во всем диапазоне углов ориентации // Подводные исследования и робототехника. 2022. № 2 (40). С. 39–50. DOI: 10.37102/1992-4429_2022_40_02_05.Киселев Л.В., Костенко В.В., Медведев А.В., Быканова А.Ю. Проблемно-ориентированная интегральная система управления движением и динамика гибридного АНПА в режиме контроля шумовой подводной обстановки // Подводные исследования и робототехника. 2023. №4 (46). С. 29–42. DOI: 10.37102/1992-4429_2023_46_04_03.Киселев Л.В., Костенко В.В., Медведев А.В., Быканова А.Ю. Проблемно-ориентированная интегральная система управления движением и динамика гибридного АНПА в режиме контроля шумовой подводной обстановки // Подводные исследования и робототехника. 2023. №4 (46). С. 29–42. DOI: 10.37102/1992-4429_2023_46_04_03.Юрканский А.В., Ремизов И.И., Половко С.А., Щур Н.А. Исследование эффективности подруливающих устройств автономных необитаемых подводных аппаратов // Робототехника и техническая кибернетика. 2024. № 4. (12). С. 305–314. DOI: 10.31776/RTCJ.12408.Юрканский А.В., Ремизов И.И., Половко С.А., Щур Н.А. Исследование эффективности подруливающих устройств автономных необитаемых подводных аппаратов // Робототехника и техническая кибернетика. 2024. № 4. (12). С. 305–314. DOI: 10.31776/RTCJ.12408.Ламб Г. Гидродинамика. М: ОГИЗ, 1947. 929 с.Ламб Г. Гидродинамика. М: ОГИЗ, 1947. 929 с.Bao, H., Zhu, H., Modeling and Trajectory Tracking Model Predictive Control Novel Method of AUV Based on CFD Data, Sensors, 2022, vol. 22, no. 4234, pp. 1–29, doi: 10.3390/s22114234.Bao, H., Zhu, H., Modeling and Trajectory Tracking Model Predictive Control Novel Method of AUV Based on CFD Data, Sensors, 2022, vol. 22, no. 4234, pp. 1–29, doi: 10.3390/s22114234.Lin, L., Chen, Y., Xiong, H., et al., Hydrodynamics Model Identification and Model-Based Control Application of a New Type of AUV, Journal of Marine Science and Engineering, 2025, vol. 13, no. 310, pp. 1–27, doi: 10.3390/jmse13020310.Lin, L., Chen, Y., Xiong, H., et al., Hydrodynamics Model Identification and Model-Based Control Application of a New Type of AUV, Journal of Marine Science and Engineering, 2025, vol. 13, no. 310, pp. 1–27, doi: 10.3390/jmse13020310.Lu, Y., Yuan, J., Si, Q., et al., Study on the Optimal Design of a Shark-like Shape AUV Based on the CFD Method, Journal of Marine Science and Engineering, 2023, vol. 11, no. 1869, pp. 1–18, doi: 10.3390/jmse11101869.Lu, Y., Yuan, J., Si, Q., et al., Study on the Optimal Design of a Shark-like Shape AUV Based on the CFD Method, Journal of Marine Science and Engineering, 2023, vol. 11, no. 1869, pp. 1–18, doi: 10.3390/jmse11101869.Горюнов В.В., Половко С.А., Щур Н.А. Технология создания кибернетических моделей для синтеза и отработки регуляторов системы управления движением автономного необитаемого подводного аппарата // Робототехника и техническая кибернетика. 2020. Т. 8. № 4. С 308–318. DOI: 10.31776/RTCJ.8407.Горюнов В.В., Половко С.А., Щур Н.А. Технология создания кибернетических моделей для синтеза и отработки регуляторов системы управления движением автономного необитаемого подводного аппарата // Робототехника и техническая кибернетика. 2020. Т. 8. № 4. С 308–318. DOI: 10.31776/RTCJ.8407.Половко С.А., Попов А.В., Серов Д.К., Щур Н.А. Модельно-ориентированное проектирование систем управления движением автономных необитаемых подводных аппаратов // Системы управления, связи и безопасности. 2024. № 3. С. 22–48. DOI: 10.24412/2410-9916-2024-3-022-048.Половко С.А., Попов А.В., Серов Д.К., Щур Н.А. Модельно-ориентированное проектирование систем управления движением автономных необитаемых подводных аппаратов // Системы управления, связи и безопасности. 2024. № 3. С. 22–48. DOI: 10.24412/2410-9916-2024-3-022-048.Борисов А.Н., Борисова А.М., Сиек Ю.Л. Структурный и параметрический синтез нейросетевого эмулятора динамики автономного необитаемого подводного аппарата // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2025. Т. 68. № 1. С. 5–12. DOI: 10.17586/0021-3454-2025-68-1-5-12.Борисов А.Н., Борисова А.М., Сиек Ю.Л. Структурный и параметрический синтез нейросетевого эмулятора динамики автономного необитаемого подводного аппарата // Известия ВУЗов. Приборостроение. 2025. Т. 68. № 1. С. 5–12. DOI: 10.17586/0021-3454-2025-68-1-5-12.Борисов А.Н., Сиек Ю.Л. Оценивание параметров движения автономного необитаемого подводного аппарата на основе полумарковского процесса // Материалы XXII конференции с международным участием «Навигация и управление движением». 2020. С. 295–297.Борисов А.Н., Сиек Ю.Л. Оценивание параметров движения автономного необитаемого подводного аппарата на основе полумарковского процесса // Материалы XXII конференции с международным участием «Навигация и управление движением». 2020. С. 295–297.Tepljakov, A., Alagoz, B., Yeroglu, C., et al., FOPID Controllers and Their Industrial Applications: A Survey of Recent Results, Proceedings of the 3rd IFAC Conference on Advances in Proportional Integral Derivative Control, 2018, pp. 25–30, doi: 10.1016/j.ifacol.2018.06.014.Tepljakov, A., Alagoz, B., Yeroglu, C., et al., FOPID Controllers and Their Industrial Applications: A Survey of Recent Results, Proceedings of the 3rd IFAC Conference on Advances in Proportional Integral Derivative Control, 2018, pp. 25–30, doi: 10.1016/j.ifacol.2018.06.014.Shtessel, Y., Edwards, C., Fridman, L., Levant, A., Sliding Mode Control and Observation: Control Engineering, NY: Springer New York, 2014, 369 p.Shtessel, Y., Edwards, C., Fridman, L., Levant, A., Sliding Mode Control and Observation: Control Engineering, NY: Springer New York, 2014, 369 p.Gad, A., Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Applications: A Systematic Review, Archives of Computational Methods in Engineering, 2022, vol. 29, pp. 2531–2561, doi: 10.1007/s11831-021-09694-4.Gad, A., Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Applications: A Systematic Review, Archives of Computational Methods in Engineering, 2022, vol. 29, pp. 2531–2561, doi: 10.1007/s11831-021-09694-4.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.