理工学院钱辉环教授团队在 ICRA2023 发文，设计了一种帆船机器人位置保持方法

理工学院钱辉环教授团队在机器人学顶级会议 IEEE International Conference on Robotics and Automation 发表题为 Stable Station Keeping of Autonomous Sailing Robots via the Switched Systems Approach for Ocean Observation 的文章。

文章设计了稳定的帆船机器人位置保持方法并收集了大量的海洋环境数据。

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会议介绍

IEEE机器人与自动化国际会议（IEEE International Conference on Robotics and Automation，ICRA）是机器人领域最权威的顶级学术会议之一。

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研究背景

无人帆船凭借其优秀的远程航行能力和环保、节能、低噪音等特点，在海洋观测这个新兴的领域具有不可替代的优势。为实现对限定区域（如海上牧场、海上风电厂等）的观测，帆船机器人需持续航行并稳定地收集数据。现有的位置保持方法由于存在失速问题，均难以保证帆船机器人的安全性。因此，亟需一种考虑帆船死区限制且不以失速为代价的位置保持方案。为此，我们提出如图1所示的基于往复运动的帆船机器人位置保持策略。

图1 帆船机器人位置保持策略概览

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研究方法

面向给定区域的持续监测，本文定义了一个限定区域内帆船机器人进行稳定的位置保持的问题。其中，机器人在一个平滑往复的运动中保持航行和收集数据。如图2所示，往复运动的路径包括在限定的目标区域内的逆风直线航行部分和在可接受区域内的顺风转弯部分。有效数据采集主要在逆风航行部分。为保证整个往复过程中控制系统的稳定性，我们参照切换系统的方法提出了一种目标航向生成方案，用类李雅普诺夫函数证明了子系统的稳定性。所提出的稳定的位置保持方案已经在仿真和实际实验中进行。最后，我们使用名为OceanVoy460的双体船机器人在50分钟内完成了对半径为50米的目标区域的连续有效观测。

图2 位置保持策略图解

在仿真实验中，我们在Matlab中分两个场景（迎风航行靠近/远离迎风区）对所提出的方法进行了验证。我们考虑在稳定风向ψ_tw = π下实现仿真。区域中心为(0,50)，半径r_0为50m。如图3所示，两种场景中机器人均能基于求得的目标航向稳定航行并收集数据。

图3 仿真实验结果

我们在大亚湾附近的沿海海域进行了实验。观测区域中心位于(0,50)处，半径为50米。我们的机器人OceanVoy460是一艘自主双体帆船，尺寸为4.6米× 2.2米× 6.1米。实验分为两个场景且分别对应仿真中的场景。如图4所示，帆船机器人在真实的海洋环境中仍然能够稳定航行并收集数据。图5显示了所收集的数据的情况。

图4 实验结果

图5 持续50分钟的实验观测数据

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研究结论

本文设计了稳定的帆船机器人位置保持方法并收集了大量的海洋环境数据。基于切换系统的目标航向生成方案保证了机器人在目标区域和可接受区域之间航行的稳定性。迎风航行段作为主要的数据采集部分，正如预期的那样占据了往复路径的主要部分。仿真和实验验证了该稳定站保持方案的可行性和有效性。最后，OceanVoy460在半径为50米的目标区域内完成了50分钟的持续观测。未来，我们还将在长期观测中研究潮汐、变化风场、能量和转弯半径等影响因素。其中，我们在实验中注意到帆船在涨潮和退潮时容易漂移。

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作者简介

本文通讯作者为香港中文大学（深圳）理工学院助理教授、AIRS 副院长钱辉环。

钱辉环教授2004年在中国科技大学获得工学学士。他于同年加入香港中文大学自动化与计算机辅助工程学学系，担任助理研究员。2010年获得自动化与计算机辅助工程学哲学博士学位。此后在机械与自动化工程学系，历任副研究员、研究助理教授。2015年加入香港中文大学（深圳），目前兼任深圳市人工智能与机器人研究院副院长、机器人与智能制造国地联合工程实验室副主任。

钱教授发表了2部专著、1部编著、140篇国际期刊以及国际会议论文，并取得逾35项授权的专利。他主持完成了1项国家自然科学基金重点类项目、2项香港特区政府资助的项目，并作为项目第二负责人或核心成员完成了超过10项在香港和内地的项目。由于其在全方位汽车转向界面方面的工作，钱教授和他的科研团队获得IEEE/ASME 机电一体化学报2011年度最佳论文奖。他近期指导研究生和本科生在国际会议上多次获奖，包括IROS2020最佳应用论文提名奖、ROBIO2019最佳论文提名奖、RCAR2019最佳论文提名奖、WCICA2018最佳学生论文提名奖。他曾担任中国工程院院刊FITEE的机器人特刊副主编、RSS领域主席，现担任机器人顶会ICRA和IROS的副编辑。他是IEEE机器人与自动化学会广州分会副主席、深圳全球海洋中心城市建设促进会专家。

他的研究方向包括机器人与智能系统，近期专注于海洋机器人的研究。

本文第一作者为香港中文大学（深圳）理工学院在读博士四年级学生祁卫敏。

祁卫敏于2017年6月在中南大学智能科学与技术专业获得学士学位，于2019年开始攻读计算机与信息工程专业博士学位。她近期获得多项荣誉，包括IROS2020最佳应用论文提名奖、ROBIO2019最佳论文提名奖、RCAR2019最佳论文提名奖、卓越博士生等。她的研究方向是帆船机器人的安全导航。

* 相关信息由论文作者提供