智能水下机器人的研究是近年来海洋科技领域的重要方向之一，其中，滑模控制技术是智能水下机器人实现高精度轨迹跟踪的关键技术。滑模控制是一种非线性控制方法，它通过构建滑模面和设计滑模控制律来使系统状态达到并保持在滑模面上，从而实现对不确定动态系统的鲁棒控制。智能水下机器人的运动控制面临许多挑战，其系统具有高度非线性、时变性、强耦合性和复杂的工作环境，这些特性使得传统的控制方法难以获得良好的控制效果。
本文主要探讨了智能水下机器人在四自由度（进退、横移、升沉、艏摇）上的运动控制问题。研究者采用了基于指数趋近律和准滑动模态的滑模控制算法。指数趋近律是指滑模面的趋近速度随离滑模面距离的增加而呈指数形式增长，这种方法可以在保证快速趋近滑模面的同时，尽量减少抖振现象，提高系统的动态性能。准滑动模态控制则是通过设计一种接近滑模面但不完全达到滑模面的控制策略，从而在消除抖振的同时，保持系统的鲁棒性。
为了设计适用于智能水下机器人的滑模控制器，文章首先对四自由度AUV系统模型进行了可控正则化处理，将其分解为四个独立的子系统，针对每个子系统设计了滑模控制器。通过这种方法，可以有效简化控制设计过程，并增强控制系统的适应性和灵活性。
仿真结果显示，基于准滑动模态的滑模控制器能够有效地削弱系统抖振，提高轨迹跟踪的性能。这一点对于水下机器人的精确控制尤为关键，因为在水下作业时，任何微小的误差都可能导致作业失败。此外，滑模控制的鲁棒性意味着即使在复杂的海洋环境中，水下机器人也能够维持稳定的操作性能。
在水下机器人控制领域，除了滑模控制之外，还有其他几种智能控制方法也显示出良好的应用前景。例如，模糊控制能够处理不确定和模糊信息，适用于精确数学模型难以建立的情况；自适应控制通过调整控制参数以适应系统参数的变化；神经网络控制则利用神经网络对复杂系统的非线性进行建模和控制。近年来，研究者们还尝试将这些智能控制方法与滑模控制相结合，以期获得更好的控制性能。
本文作者徐璐瑜和张永林，来自江苏科技大学电子信息学院，他们的研究工作展示了智能水下机器人控制领域的新进展。通过采用先进的控制算法，智能水下机器人在执行复杂任务时将能更加高效和可靠，这对于海洋资源的开发和探索，以及海洋环境监测等领域都具有重要意义。
