摘要：在水下机器人编队变换过程中，需要不断获得领航者与跟随者以及跟随者相互之间的距离信息。为了解决测距问题，基于STM32F103RET6单片机设计一个基于四通道超声波换能器的测距系统。该系统由单片机主控模块、电压转换模块、超声波产生与发射模块、隔离模块、前级放大模块、带通滤波模块、后级放大与比较模块、温度采集模块以及多通道测量控制模块等部分构成。在ROV运动过程中，该系统可实现距离测量，并可以根据温度修正测距结果，提高精度，辅助人工势场法实现水下机器人的编队队形控制。在清水环境下，在不同深度对测距系统进行测试，最远测量距离为200 cm，误差最大为2.2 cm，测距结果可靠。在编队性能测试中，观测到队形变换顺利且可以基本保持，验证了该测距系统符合实际ROV编队应用要求。

　　关键词：多ROV编队，超声波换能器，测距，人工势场法

　　0引言

　　目前，水下机器人（Remote Operated Vehicle，ROV）技术作为探索和开发海洋资源的关键技术，各种多机协同控制的新策略不断涌现，利用大型群体的感知能力，增强了团队的灵活性，极大地增加了探索的区域，扩大海洋作业的规模，提高了态势感知能力和对任务失败的超强鲁棒性[1]。

　　近年来，多ROV编队控制得到了广泛研究，出现了很多不同的编队方案，包括基于领航者-跟随者[2-3]、基于行为[4-5]、基于虚拟结构[6]、基于人工势场[7]、基于图论[8]等，这些方案本质上都需要得知ROV之间的距离信息，从而进行进一步的策略决定。国内外研究学者对于水下机器人编队的研究关注点主要集中在编队方案理论研究[9-11]与算法[12]精度的提升，而针对实际编队应用中距离信息获得的系统设计研究较少。

　　在水下，电磁波衰减严重，目前主流的水下测距手段包括超声波技术、光学技术、视觉技术等，由于探测原理不同，其探测效果也不同[13]，光学技术与视觉技术易受水质影响，超声波技术则更适用于不同水下环境。超声波是频率超过20 kHz，波长极短的声波，具有声波的一系列特点，但由于波长越短，衍射性越差，相比普通声波，超声波可以在介质中稳定地直线传播，且超声波信号能量高、穿透力强[14]，作为一种非接触式测量方式，广泛应用于各种场合。

　　本文设计一个基于四通道超声波换能器的测距系统，以STM32F103RET6单片机为核心，在运动过程中，采用渡越时间探测法实现领航者与跟随者之间及跟随者互相之间的主动测距，同时引入温度补偿，提高测距精度，根据所得的距离信息，协助后续编队工作，通过水池实验验证测距系统的有效性。

　　1测距系统设计概述

　　超声波测距的具体原理是通过超声波换能器发射设定频率超声波，发射的同时计时系统开始计时，超声波在直线传播过程中受物体阻挡后会产生反射回波，超声波换能器接收到反射回波时主控芯片的计时系统停止计时，根据时间差值t进行计算可确定与被测物体之间的距离。温度对超声波波速影响很大，每升高1℃,海水中的波速大约增大4.6 m/s。考虑到温度对于声速的直接影响，利用温湿度传感器采集环境的温度，主控芯片根据不同温度下的声速对结果进行修正[15]，最终将结果反馈至上位机，并且根据所得距离信息进行编队控制。

　　2四通道超声波测距系统设计

　　2.1硬件概述

　　硬件方面主要由单片机主控模块、电压转换模块、超声波产生与发射模块、隔离模块、前级放大模块、带通滤波模块、后级放大与比较模块、温度采集模块以及多通道测量控制模块等部分组成，整体电路设计如图1所示。

　　2.2硬件电路设计

　　2.2.1超声波换能器选型

　　超声波换能器是一种能量转换装置，能将电能转换为高频机械振动进而产生超声波来传递信息或者能量，反之可以将接收到的超声波转换为电能。换能器按照工作原理可分为机械式与电气式，前者通过液哨、气流旋笛产生超声波，后者利用压电陶瓷、电机以及电致伸缩效应产生超声波。目前应用最为广泛的为压电陶瓷型，当压电材料感受到声波时，会发生振动形变，使表面带电，产生正压电效应。反之在电磁场的作用下，材料也会发生振动，产生逆压电效应，利用这两种效应使超声波换能器具备了生成与接收超声波的功能[16]。通过对比量程、工作温度、测量精度、角度和尺寸等多项参数，选定型号为DW-110的收发一体式超声波换能器，实物如图2所示。

　　该换能器发射频率为110 kHz，带宽为±5.5 kHz，最远测距30 m，满足水下机器人编队的设计要求。且其体积较小，直径为30 mm，便于安装在水下机器人框架上。外壳防护等级为IP68，有防水耐腐蚀的能力。

　　2.2.2最小系统模块

　　最小系统模块主要包含STM32F103RET6单片机及其外围电路，包含时钟、下载、复位、电源模块，保证整个系统的正常运行。将设计的超声波测距模块电路板有序与系统板连接，满足系统的测距要求。

　　2.2.3超声波测距模块

　　采用渡越时间探测法进行测距，测距模块主要由超声波产生与发射电路、接收测量电路组成，考虑到水下环境复杂，同时设计了超声波隔离与前级放大电路、带通滤波电路、后级放大与比较电路和温度采集电路，以提高测距的准确性和精度。

　　（1）超声波产生与发射电路

　　超声波产生与发射电路主要包括信号的产生、驱动和发射3个部分。由MCU直接发出频率为110 kHz的PWM信号，此时驱动发射器的能力不够，经过并联反相器MM74C04输出为方波，起到高低电平转换、输出电流加倍和增强信号驱动能力的作用。

　　每个超声波换能器各自对应一个发射电路，经过驱动电路的方波信号需要经过高频脉冲变压器对其功率进行放大，由于超声波换能器为容性负载，为了消除介电损耗，采用电感式变压器EE19。经过放大的信号输入超声波换能器中，产生与压电陶瓷谐振频率相匹配的激励信号，即频率为110 kHz的超声波，并将其发射出去。

　　（2）超声波隔离与前级放大电路

　　由于超声波换能器为收发一体式，需要设计隔离电路，防止探头发射时的高压损坏前置放大器。将2个1N4148二极管反向并联并接地实现隔离作用。当超声波发射时，高压脉冲信号直接通过并联二极管对地放电，防止影响接收信号放大电路。

　　在水下传播过程中超声波能量会衰减，需要设计放大电路。接收到的回波信号经过隔离电路后由三极管S9013构成的共射放大电路接收，完成初步放大。

　　（3）二阶带通滤波电路

　　为了过滤其他频段的杂波信号，设计两级多路负反馈二阶有源带通滤波电路，主要由运算放大器M33078和RC有源滤波电路组成。由于集成运放开环电压增益高、输入阻抗高且输出阻抗低，还具有一定的电压放大和缓冲作用，通过中心频率、带宽以及增益计算得到各电容电阻值。

　　（4）超声波后级比较电路

　　接收到的回波信号经过放大滤波后，首先经过对数放大器AD8310，之后进入比较电路，作为电压比较器，LM358将接收的电压信号与设置的电压阈值进行比较，当幅值大于阈值时，输出低电平，并传递给主控芯片来触发外部中断，开始执行中断的同时停止计时，通过发送到接收的时间差，得出所测距离。

　　（5）多通道测量电路

　　多通道测量电路可控制4个超声波换能器的发射与接收，即可实现4个通道切换测距。采用具有公共使能控制位的两路四选一74HC4052芯片作为模拟开关，使能位为低电平时芯片使能，芯片通过控制引脚A和B高低电平，选通不同的超声波通道。使能位为高电平时所有的开关都被断开。在设计中，74HC4052芯片使能位接地，始终有效。这种设计可以使多个超声波探头共享一套滤波后级放大电路，大大节约了电路成本。

　　（6）温度采集电路

　　为了矫正超声波波速受温度影响而造成的测距误差，设计温度补偿电路。根据水下环境条件，选用防水型数字温度传感器探头DS18B20，并将其灌封于温度传感性较好的密封胶中，在进一步提升防水性的同时，保证温度传感器的高灵敏性。通过软件为DS18B20提供9个存储单元作为高速暂存器，使用单总线的方式进行数据传输，使其具有良好的环境适应性与较强的抗干扰能力。

　　2.3超声波测距系统软件设计
       2.3.1主程序设计

　　四通道超声波换能器各个通道的功能相同，可以通过选定某通道而获得某个换能器所在位置的距离信息，也可以不断循环4个通道，持续获得水下机器人周围的动态距离信息。

　　一个完整的测距过程包括超声波发射、超声波接收、距离计算、传送至上位机显示4个部分。主要流程：单片机初始化后，收到测距指令，根据指令情况进行四通道循环或某通道单独测距；调用发射子程序，由超声波换能器发产生并发射激励信号，即超声波；发射的同时开始计时，由于刚发射后有余波存在会干扰回波信号的接收，经过一定盲区延时时间后，启动接收子程序，接收到外部中断信号时停止计时，计算从开始计时到停止计时的总时间t作为超声波信号往返传输的时间；调用温度补偿子程序，采集此时的环境温度作为声速的参考温度，计算出声速c。调用测距计算子程序，根据时间和声速计算出与被测物体之间的距离，将测量结果存储并传送到上位机进行显示，此时一个通道的测量完成。具体流程如图3所示。

　　2.3.2超声波发射与接收子程序设计

　　单片机接收到测距指令后，调用超声波发射与接收子程序，该子程序首先根据指令选择通道，之后由单片机串口发射频率为110 kHz的PWM信号，信号经过放大驱动超声波换能器发产生并发射激励信号，即超声波。发射的同时定时器开始计时，为了防止虚假回波信号干扰，此时外部中断关闭，经过一段时间后打开，通过程序设定该盲区延时为1.5 ms。盲区延时结束后启动接收程序，判断回波信号的收到与否，将单片机的引脚设置为输入中断，作为回波信号接收的标志。当接收到外部中断信号时，引脚由高电平变为低电平，同时定时器停止计时，计算从开始计时到停止计时的时间t作为超声波信号往返传输的时间，其中盲区时间计算在测距总时间里。发射与接收流程如图4所示。

　　2.3.3温度补偿程序设计

　　由于温度对超声波波速影响很大，准确的温度补偿可以保证超声波测距的精度。该设计采用DS18B20测量温度，可以将温度转化为数字量输出，通过配置寄存器可编程分辨率9~12位。DS18B20的测温流程需要先对DS18B20初始化，再进行ROM操作命令，才能对存储器进行数据读写操作。注意每一次读写之前都要对DS18B20进行复位，复位成功后发送一条ROM指令，接下来才能进行预定的操作[17]。读取温度值后，计算得到经过了温度补偿的超声波速度，再通过单片机进行距离计算。温度补偿流程如图5所示。

　　3系统功能测试及分析

　　3.1编队问题描述

　　使用3台ROV组成三角形编队，编队中包含1个领航者L，2个跟随者F1和F2，在编队开始时，领航者与跟随者之间的连线分别为LF1、LF2，2个跟随者之间的连线为F1 F2，此时，队形为D=[|LF1|,|LF2|,|F1 F2|]，期望形成的编队队形为D=[|LA 1|,|LA2|,|A 1 A2|]，如图6所示。

　　在编队过程中，通过超声波测距，跟随者F1、F2可以获得彼此间的距离，且每个跟随者均可获得与领航者L之间的距离|LFi|(i=1,2)。

　　工作过程中，领航者匀速行驶在2个跟随者前方。跟随者通过距离、姿态信息获得领航者的状态，不断调整自身状态，从而达到期望的编队队形。

　　3.2编队队形保持

　　针对队形保持问题，提出基于图论的领航者-跟随者与人工势场法结合的编队策略。为了提高编队的控制精度，对水下机器人首先进行定深控制，由于可以通过深度传感器获取其深度信息，可以使其艏向和深度不同时改变[18]，将模型从三维平面转化为二维平面。

　　人工势场法是一种虚拟力方法，将ROV的运动环境设想成一个充满虚拟人工势场的环境，在此环境中运动，目标点和障碍物会对ROV分别产生引力和斥力，最后通过对合力进行求解来控制ROV的运动[15]。ROV运动速度与方向受目标点引力场和障碍物斥力场的总场强影响。

　　编队运行过程中可以将要与之保持一定距离的水下机器人设置为障碍物[19]，假设在k时刻ROV探测出环境内存在多个障碍物，xobs为障碍物的坐标，则障碍物会对ROV产生一个斥力影响Rj，其满足：

　　式中：M为障碍物数量；dj(k)=ⅡxR-xj(k)Ⅱ;dM为探测距离；δ为常数。

　　此时水下机器人收到避障相应的影响，速度会相应降低，使其更好地维持编队队形的稳定[20]。编队中跟随者、领航者的控制算法分别为：

　　3.3水池实验

　　开展水池实验对超声波测距编队实际效果进行测试，实验在长2 m，宽2 m，高0.8 m的矩形水池内进行，测试水质为清水，由于水体温度变化缓慢，可以忽略水温的微小变化以及盐度。

　　该设计为每台水下机器人配备了4个超声波换能器，分别安装在水下机器人框架的左前方、右前方、左侧和右侧。其中，前方，2个换能器与机器人水下主对称轴呈45°夹角安装，对于跟随者来说，前方换能器用来测量和领航者之间的距离，左、右侧换能器用来测量和另一台跟随者之间的距离。

　　3.3.1系统精度测试

　　使用2个超声波换能器共同测量2 m长水池的长度。将2个超声波换能器反向安装在泡沫板上，换能器距离泡沫板顶部15 cm，分别测量到两边水池壁的距离。将泡沫板垂直放置于水中，顶部与水面齐平，在实验过程中，不断调整泡沫板到水池壁的距离，在距离水池壁60、80、100、140 cm处分别进行5次测距，将2个换能器测量距离相加与水池实际长度进行比较，得出测量精度。系统精度测试如图7所示。

　　将上位机显示的测量结果进行存储，测试结果如表1所示。从测试结果中可以得出2个换能器测距误差加和最大为2.2 cm，测距结果相对可靠。分析导致测距误差产生的原因可能为单片机回波时间t测定不够准确，水池壁膜布不平或被水撑涨后会向外扩张，受反射角度以及多次反射的影响。

　　3.3.2编队性能测试

　　实验中，水下机器人速度设定为0.2 m/s，在领航者的带领下，按照直线形运动，设置编队间距为40 cm，如图8所示。按照三角形队形运动，分次设置跟随者与领航者之间的距离为30、50 cm，如图9所示。

　　水下机器人之间的距离通过上位机显示，并实时存储。行进过程中，可以观测到直线形和三角队形基本保持不变。实验后将部分测量数据与实际数据进行比较，结果如表2所示。

　　本实验为原理验证性实验，由于编队过程中水下机器人队形基本保持不变，没有发生严重偏移现象，所设计的超声波测距系统经验证可以用于水下机器人编队测距。

　　4结束语

　　本文以STM32F103RET6单片机为核心，设计水下机器人的测距系统，以辅助编队的形成与保持。实验验证了设计方案的合理性与有效性，还根据误差来源进行了合理的误差分析。在不同深度对系统进行重复测试，在距离为200 cm时，误差不超过0.2 cm，在水池编队实验过程中进行测试，距离为30 cm时，误差最大不超过0.3 cm，可以满足水下机器人编队的测距要求。该系统可用于水下机器人在浅水测距，为水下机器人的编队、避障、路径规划等水下任务提供方案。该设计中仍有许多不足，例如固定角度的超声波换能器不能满足非固定形状编队的要求，水下测距的目标易丢失、水下机器人外壳不平整所带来的测距误差没有解决等，后续可以通过加入更高精度、更大角度的换能器来满足更高的工程设计要求。同时可以配合网络摄像机实现视觉功能，完善对于被测对象的识别与捕捉。

　　参考文献：

　　[1]彭周华,吴文涛,王丹,等.多无人艇集群协同控制研究进展与未来趋势[J].中国舰船研究,2021,16(1):51-64.

　　[2]CAO X,GUO L Q.A leader–follower formation control ap-proach for target hunting by multiple autonomous underwater ve-hicle in three-dimensional underwater environments[J].Interna-tional Journal of Advanced Robotic Systems,2019,16(4):172988141987066.

　　[3]CHEN G Z,SHEN Y,QU N Z,et al.Path planning of AUV dur-ing diving process based on behavioral decision-making[J].Ocean Engineering,2021,234:109073.

　　[4]LEE G,CHWA D.Decentralized behavior-based formation con-trol of multiple robots considering obstacle avoidance[J].Intelli-gent Service Robotics,2018,11(1):127-138.

　　[5]HACENE N,MENDIL B.Behavior-based autonomous navigation and formation control of mobile robots in unknown cluttered dy-namic environments with dynamic target tracking[J].Internation-al Journal of Automation and Computing,2021,18(5):766-786.

　　[6]ZHEN Q Z,WAN L,LI Y L,et al.Formation control of a multi-AUVs system based on virtual structure and artificial potential field on SE(3)[J].Ocean Engineering,2022,253:111148.

　　[7]PAN Z H,ZHANG C X,XIA Y Q,et al.An improved artificial potential field method for path planning and formation control of the multi-UAV systems[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems II:Express Briefs,2022,69(3):1129-1133.

　　[8]PANG S K,LI Y H,YI H.Joint formation control with obstacle avoidance of towfish and multiple autonomous underwater vehi-cles based on graph theory and the null-space-based method[J].Sensors,2019,19(11):2591.

　　[9]张福斌,马朋,刘书强.基于距离测量的双领航AUV间协同导航算法[J].系统工程理论与实践,2016,36(7):1898-1904.

　　[10]李娟,袁锐锟,张宏瀚.基于领航跟随法的多AUV编队控制算法研究[J].仪器仪表学报,2019,40(6):237-246.

　　[11]阎述学,李一平,封锡盛.基于水声通信的多AUV队形控制实现[J].控制工程,2017,24(S1):118-122.

　　[12]陈杨杨,朱大奇,李欣.多AUV的自组织人工势场编队控制方法研究[J].控制工程,2019,26:1875-1881.

　　[13]方贺,谢涛,杜路遥,等.一种用于观测北极海冰侧边界融化的水下超声波测距系统[J].仪表技术与传感器,2018(9):45-50.

　　[14]赵毅能,师文庆.基于单片机的超声波测距仪设计开发[J].机电工程技术,2023,52(2):252-256.

　　[15]何鸣飞,王利恒.水下超声波测距误差补偿方法研究[J].自动化与仪表,2020,35(12):63-67.

　　[16]刘宁庄,文迪雅,段富才,等.压电换能器等效参数测量方法对比研究及验证[J].压电与声光,2021,43(5):710-714.

　　[17]孙成娇.基于声学测距的水下协同导航状态估计方法研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学,2019.

　　[18]魏延辉,贾献强,高延滨,等.基于NDO的ROV滤波反步轨迹跟踪控制[J].仪器仪表学报,2017,38(1):112-119.

　　[19]黄朝熙,潘伟,陈杰,等.基于单波束测距声呐的水下机器人避障仿真研究[J].厦门大学学报(自然科学版),2014,53(4):484-489.

　　[20]赵蕊,许建,向先波,等.多自主式水下机器人的路径规划和控制技术研究综述[J].中国舰船研究,2018,13(6):58-65.