水下机器人是海洋工程领域中一种重要的无人作业平台，其运动控制系统的高精度和高可靠性对于实现水下搜索、探测、避障及定点悬停等任务至关重要。由于海洋环境的复杂性，以及水下机器人自身固有的非线性和时变性特点，其控制系统的设计面临着严峻挑战。传统的控制方法往往难以适应这些需求，因此探索新的控制策略显得尤为重要。
滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）是一种非线性鲁棒控制策略，它通过设计控制律使得系统状态在有限时间内到达并维持在一个预先定义的滑动面上，从而保证系统的鲁棒性和稳定性。这种方法对于消除非线性和耦合效应的影响特别有效，但存在的一个问题是在滑模控制过程中会伴随出现一种称为抖振（chattering）的现象。抖振是由于系统高频切换控制动作引起的，它对系统的稳定性和执行器寿命都可能产生负面影响。
针对上述问题，论文提出了一种新的控制方法，即模糊滑模控制（Fuzzy Sliding Mode Control, FSMC），旨在通过引入模糊逻辑调整滑模控制器中的指数趋近率参数来抑制抖振。模糊逻辑系统能够根据实时的系统状态和外部环境变化动态调整控制器的参数，从而提高控制系统的鲁棒性和响应特性。
在论文的研究中，首先建立了水下机器人的水动力模型，然后将模糊逻辑与滑模控制相结合，构建了控制器的设计方案。通过仿真试验和水池实验验证了该控制器的有效性。结果表明，所提出的模糊滑模控制器不仅能够有效消除滑模控制中的抖振现象，还能够对外部扰动表现出良好的鲁棒性，并具有优越的响应特性。
文中提到的AUV（Autonomous Underwater Vehicle，自主式水下机器人）的数学模型包含了水下机器人在水中的五自由度运动，分别是：纵向运动、横向运动、垂直运动、偏航运动和滚动运动。由于研究中考虑到所研究的AUV的横摇运动较小，因此可以忽略不计，从而采用了一个五自由度的简化模型进行控制器的设计。
水下机器人的运动控制问题属于船舶与海洋工程领域的研究范畴，这要求相关工程师和研究者不仅需要掌握控制理论的知识，还需要对水下动力学和海洋环境有深入的理解。通过这项研究，可以看出采用先进的控制理论与方法对于解决复杂海洋工程问题的重要性，以及智能控制技术在这一领域中所展现出的巨大潜力。
