船载智能水炮射流稳定补偿方法*

何浩玮 林云汉，3 纪文龙

（1.武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉 430065）

（2.智能信息处理与实时工业系统湖北重点实验室 武汉 430065）

（3.武汉科技大学机器人与智能系统研究院 武汉 430081）

1 引言

船载水炮属于船舶辅助设备，既可用于海上消防［1］，也可作为非杀伤性武器用于警示和驱逐敌方目标。然而船载水炮在船舶行进射击过程中受到海上风、浪、气流的干扰，会出现射流抖动、落点偏移、射流分散等问题［2］，因此需要对射流进行补偿，维持射流的稳定。

维持稳定的方法一般分为：通过隔离外部扰动维持稳定的方法和通过抵抗外部扰动维持稳定的方法。隔离外部扰动是将工作设备固定在一个稳定平台上［3］，无论载体姿态怎样变化，稳定平台的台面都可以保持水平，工作设备如同安装在地面上一样，保证工作的稳定。LIU F等［4］、VERMA M等［5］、陈坤等［6］将这种方法用于维持相机视轴的稳定，提高成像质量。潘良勇等［7］应用这种方法提高天线系统的跟踪精度。赵春标等［8］将稳定平台应用于机载惯导系统，提高了机载惯导的响应速度和精度。但是这种方法通常价格高昂，方式复杂，并且大型设备普遍有着较大的自重，在作业时也会产生较大的振动，因此大型设备不适用这种方法。

抵抗外部扰动维持稳定的方法多应用于只需保持工作终端稳定，工作设备本身不稳定的场景，主要是通过控制水平方位随动和竖直高低随动来达到稳定状态，广泛引用于自身具备转动关节的设备［9］。如FANG Chu 等［10］、赵磊等［11］应用这种方法有效提高了激光武器的控制精度，实现激光武器的精确毁伤。张丽莲等［12～13］使用滑模控制的随动系统法实现了舰载火炮射击线的稳定，提高了火炮的响应能力和动态精度。

船载水炮与上述武器的区别在于：水炮射流是持续打击目标的，这就具备了实时的视觉反馈的条件，因此也有人通过建立射流运动轨迹模型并进行补偿，来提高射流打击准确率。陈学军等［14］对消防水炮射流进行建模并进行定位补偿，提高了水炮的定位速度和精度。王冬月［15～16］将红外技术应用于射流定位补偿，构建了闭环水炮控制系统。LI N等［17］，ZHANG C Y 等［18］以及本团队［19］将反向传播技术应用于射流模型调整，提高了射流模型的泛化能力和打击精度。但是仅对射流运动轨迹模型调整无法快速地对载体扰动做出反应，需要控制水炮电机一起随动，抵抗载体扰动从而达到稳定射流的效果。

本文将光电成像设备和惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）应用于智能水炮系统中，并针对该系统提出了一种基于船体姿态变化与射流落点反馈的两轴水炮射流稳定补偿方法，使用IMU 采集监控船体姿态，并根据船体姿态变化控制水炮关节电机转动补偿载体姿态扰动，同时通过对射流图像信息进行射流分割与落点计算，获取射流落点的状态，计算水炮关节电机的补偿角度，对水炮进行实时的调整与补偿。经过仿真实验验证和实际实验测试，本方法有效地提高了射流的稳定性和打击准确率。

2 系统设计

本文设计的智能船载水炮系统首先对操作者选定的目标进行跟踪锁定，计算目标位置，监测船体的姿态变化，计算船体的姿态变化角度，通过视觉模块计算射流落点位置计算落点状态信息，将船体的姿态变化角度和落点状态信息反馈给控制系统，对水炮关节角，进行补偿与调整提高船载水炮的射流稳定性。

如图1（a）所示，系统采用一个光电云台和一个IMU 作为传感器，采集环境信息和船体的姿态信息，其中光电云台上除了视觉摄像头外还带有激光测距仪。采用六自由度活动平台模拟船体晃动的场景，水炮和光电云台安装在六自由度活动平台上，控制台中集成了计算机和显示设备，用于控制水炮系统和显示图像及相关数据信息。实际平台的安装与布置如图1（b）所示。

图1 智能水炮系统的硬件组成

3 方法

本文提出的基于射流落点与船体运动反馈的水炮射流稳定控制方法分为三个部分：关节角度计算、射流落点状态计算、射流稳定补偿。

首先获取目标的位置，并通过几何法计算水炮的偏航角，对应的是水炮水平关节电机的理论值，通过射流落点预测模型计算水炮的俯仰角，对应的是水炮竖直关节电机的理论值，将计算出来水炮关节角的理论值通过PID 控制器控制水炮运动，当监测到射流时，对射流图像进行分割，并计算射流落点位置，根据目标位置与落点位置，计算打击误差，并根据打击误差计算射流落点状态，然后根据射流落点状态计算水炮关节角的调整角度，当IMU监测到的船体姿态发生变化的时候，根据船体的姿态变化角度计算水炮关节角的补偿角度，将关节角的调整角度和补偿角度作为负反馈，和关节角的理论角度一起输入PID 控制器，实现水炮射流的稳定控制。

3.1 关节角度计算

本系统的水炮由两个可转动的关节电机组成，分别用于控制水炮的偏航角和俯仰角运动。

本团队早先发表的射流预测模型［19］已经完成了如式（1）所示的基于几何关系的偏航角计算和式（2）所示的基于射流模型的俯仰角计算。Gx，Gy的几何关系如图2所示。

图2 水炮与目标G的坐标关系

式（2）中x为落点到水炮坐标系原点的垂直距离。

3.2 射流落点状态计算

本文的方法中需要使用射流落点状态计算水炮关节补偿角，为了提供准确的落点状态信息，本文设计了一种射流落点状态计算方法。

在射流分割与落点计算模块中采用Deep-LabV3+网络进行射流语义分割，通过对分割出来的射流进行边缘检测，计算出射流落点的位置L(Lx，Ly)。

目标识别模块与目标跟踪模块计算出待打击目标区域G(Gx，Gy，length，width)。其中(Gx，Gy)表示目标中心位置的坐标，（length，width）表示打击区域的长和宽。本文假设射流落点落在以(Gx，Gy)为中心，长length，宽width的区域内即为打中目标，不需要进行调整。如图2所示。

定义落点状态State(Sh，Sv，ΔSteph，ΔStepv)，其中(Sh，Sv)表示落点相对于目标中心点的方位，同时也代表了射流落点的调整方向。 (ΔSteph，ΔStepv)表示射流落点需要调整的步长。State 使用射流落点与目标位置的偏差E(Δx，Δy)进行评估，E计算方式如式（3）所示：

射流落点相对于目标的方位与调整方向根据E(Δx，Δy)的正负来确定。本文中，水炮偏航角以水炮水平顺时针旋转为正，水炮俯仰角以向上旋转为正。当Δx＞0 时，射流落点相较于目标位置偏右，应把水炮偏航角θy向水平逆时针调整，调整角度方向为负，落点的方位即可表示调整的方向，即：

当Δy＞0 时，射流落点相较于目标位置偏上，应把水炮的俯仰角θp向下调整，调整角度方向为负，即：

由于迭代调整策略依赖于射流语义分割的速度，为了保证调整的准确性，每次调整角度不能大于一次分割间隔中水炮所能运行的最大运行角度θ，如式（6）所示：

其中，vmax是水炮电机的最大运行速度，tmin是在理想环境下的射流最快分割速度。

两次射流分割间隔时间内水炮最大的调整角度对应最大调整步长，此处定义水炮一次调整即为以水炮为圆心，以水炮到目标的距离dis为半径，画了一个角度为θ的圆弧。如图3 所示圆弧两端的直线距离即为最大调整步长Stepmax，其计算方法如式（7）所示。

图3 最大步长示意图

射流落点的调整步长(ΔSteph，ΔStepv)是根据打击误差E(Δx，Δy)的大小确定的，调整步长随着误差距离的变大而变大，并呈梯度增长，但最大不能超过Stepmax。水平方向的调整步长如式（8）所示。竖直方向如式（9）所示。

3.3 射流稳定补偿方法

首先从目标识别与跟踪模块获取t时刻的目标位置G(Gx(t)，Gy(t) )，代入式（1）和式（2）计算t时刻水炮水平电机运转角度θ1(t)和竖直电机运转角度θ2(t)：

水炮在打击过程中会受到船体姿态变化的干扰，需要对船体的姿态变化进行补偿。船体的姿态变化是通过IMU采集的，采集到的原始数据中有噪声干扰，本文采用自适应卡尔曼滤波补偿算法［20］过滤IMU 的噪声，获得t时刻的船体姿态角W(t)=[wr(t)，wp(t)，wy(t)]T。然后与记录下来的船体静止状态的姿态Winit=[wr，wp，wy]T进行运算，得到船体的姿态变化角：

在安装IMU时，我们将IMU的偏航角与水炮的偏航角对应，将IMU 的俯仰角与水炮的俯仰角对应，通过标定之后，IMU 采集到的偏航角变化与俯仰角变化就等同于水炮的变化。已知船体坐标系O-XbYbZb分别绕X轴、Y轴、Z轴旋转一定角度之后可以得到水炮的坐标系O-XgYgZg，它们的关系可以描述为

其中为标定矩阵，如式（13）所示：

其中Skx、Sky、Skz为IMU 的安装误差系数，Kxy、Kxz、Kyx、Kyz、Kzx、Kzy为IMU的标定因数。

由于水炮本身仅有两个关节电机，分别对应偏航角和俯仰角，无法有效地补偿翻滚角，同时IMU无法采集到射流落点数据，无法对射流进行修正。因此，本系统引入了机器视觉进行射流分割与落点计算，并评估落点状态，提出基于IMU 的船体姿态数据和射流落点状态的稳定补偿方法，使用IMU采集到的姿态变化角计算水炮的姿态补偿角，对水炮的偏航角与俯仰角进行补偿，然后根据射流落点状态计算水炮关节调整角，对水炮进行调整，从而提高射流打击精确度。

使用式（11）求出的船体姿态变化量乘以式（13）的标定矩阵得出水炮的姿态变化量，水炮的姿态补偿角Δθ(t)=[Δθ1(t)，Δθ2(t)]T计算方法如式（14）所示。

其中Δθ1(t)表示水炮水平电机补偿角，对应偏航角补偿，Δθ2(t)表示水炮竖直电机补偿角，对应俯仰角补偿。

将式（14）计算出来的水炮水平电机和竖直电机的补偿角度作为负反馈输入到控制器中即可完成偏航角和俯仰角的补偿。关于翻滚角和其他因素的调整，本方法采用基于落点状态State 的迭代调整策略来调整：根据t时刻的计算出来的落点状态State，在射流装置当前关节角上根据需要调整的方向加上或减去调整角度Δθ′( )t。调整角度是根据State中的方向和步长ΔStep计算的。

本文的控制流程如图4 所示，将式（10）算出的水炮俯仰角和偏航角作为PID控制器的输入x(t)：

图4 控制器结构图

通过PID 控制水炮电机转动并打击目标，水炮当前角度作为水炮电机的执行量y(t)：

当监测到船体发生运动时，对IMU采集到的数据进行处理，得到船体的姿态变化角Δθ(t)：

当监控到射流时，使用3.2 节中的方法对射流图像进行射流落点与评估，求出射流落点状态State，根据落点状态计算水炮调整角度Δθ′(t)：

PID 控制器包括比例Kp、微分Ti和积分项TD，其控制器表达式为

其中u(t)为PID 控制量的输出，误差量e（t）可用下式计算：

4 实验

为了验证本系统的实际性能以及测试射流的稳定效果，本节实验从使用真实采集的船舶姿态变化扰动的仿真实验和基于图1（b）的实际平台进行实验两个方面展开。

4.1 仿真实验

本文采集了真实船舶在真实海域行驶时的船体姿态变化，并经过滤波处理，作为仿真实验的扰动输入。其中200s 的姿态变化曲线如图5（a）所示。仿真实验中，本文将目标区域固定在离水炮直线距离26m 的位置，在实际应用中，若射流落点偏移超过5m，则说明计算出来的目标位置可能有误，需要重新计算。因此，本文选择在以目标为圆心，以5m 为半径的区域内随机生成一些落点，通过随机生成落点的方法来模拟外界扰动因素造成的射流偏移和落点偏差，然后将船体扰动加入，使用射流模型补偿的方法与本文中的方法进行对比。记录200s 内的射流落点偏差，每隔20s 的射流落点不同方向上的误差如表1 所示，表中数据的符号代表落点偏离的方向，计算平均误差时取绝对值。

表1 仿真实验数据展示

图5 实验结果图

分别记录200s 内的射流落点偏差，并将水平方向和竖直反向上的误差对比结果绘制成折线图，如图5（b）和图5（c）所示。计算水平方向上落点与目标位置的平均打击误差，使用射流模型补偿方法水平方向上的平均误差约为2.17m，使用本文方法时，水平方向上的平均误差约为0.15m。计算竖直方向上的落点与目标位置的平均打击误差，使用射流模型补偿时的竖直方向上的平均误差约为2.33m，使用本文方法时，竖直方向上的平均误差约为0.13m 对比平均误差可以看出使用射流模型补偿的方法时比未使用射流补偿方法射流落点偏差有所降低，但是仍然有着较为明显的偏差，且射流偏差随船体姿态变化反复波动，无法持续、准确的打击目标。使用本文方法时，射流落点与目标位置的误差波动显著减缓，相比于使用射流模型补偿方法，使用本文方法的误差缩小了84%，有效地提高打击准确率。

4.2 实际实验

实际实验场地为校内小型人工湖，实验设备如图1（b）所示，湖中的蓝色桶状物为待打击目标。六自由度活动平台主要是为了模拟船舶在水中的运动，因此我们直接加载图5（a）的真实船舶运动。实验一共进行200s，前100s 使用未开启本文控制方法，后100s 开启本文控制方法，每秒记录一次水炮射流的落点到平台的距离，实验一共重复20 次，实际打击的效果如图6所示。

图6 实际实验场景

从图6中可以看出，前100s未开启本文控制方法时，射流落点受外界影响较大，射流落点偏移明显，后100s 开启本文控制方法之后，射流落点受外界因素影响较小，虽然落点仍稍有偏差，但偏移距离显著减少。经过统计实验结果，计算射流落点与目标位置的平均误差，使用射流模型补偿方法时的平均误差约为2.56m，使用本文方法时平均误差约为0.46m，相比于使用射流模型补偿方法平均缩小了约82%，符合仿真实验的验证结果。相比于其他稳定控制方法，在船体姿态变化时，本文的方法能较快地进行调整，显著降低船体姿态变化对射流落点的影响。同时，本文基于射流落点状态调整水炮，进一步提高了射流落点的命中率。

5 结语

本文设计了一种装备于运动船体的能精确射击运动目标的智能水炮系统。系统中使用光电云台识别目标、跟踪目标和获取射流图像，IMU 监控船体姿态变化，水炮本体喷出射流打击目标。为了提高船体运动时水炮射流对目标的射击精度，提出一种水炮射流稳定补偿方法。该方法使用IMU 采集到船体姿态变化信息，控制水炮对应电机转动进行补偿，降低了船体运动对射流的影响，并根据射流落点状态对水炮进行调整，提高了射流落点的命中率，实现了装载于运动船体的水炮对运动目标的精准、自主打击。