考虑到以上几种控制方法的优缺点，对其做一个有效的结合，能取得较好的控制效果。K.Y.Zhuang等用模糊控制对系统的不确定向进行实时评估，实现模糊自调整，在滑模达到满足条件的情况下，减小切换增益，降低抖振[17]。WallaceM.Bessa等结合传统Backstepping方法提出一种自适应非线性控制方法，但是水下机器人在垂直方向运动时，在纵倾角上存在限制条件，可以通过简单的修正，获得自由的纵倾角运动

[18]。文献[19]设计了无抖振滑模控制器，重点就是加入了自适应项，在水下机器人运动过程中不停地补偿未知的动力学参数，仿真结果表明，该控制方法比传统的滑模控制的控制效果要好。此外，文献[20]-[23]均采用了改进的滑模控制方法。由于水下机器人存在强耦合、非线性的特点，对水下机器人的运动控制较为复杂，其控制器的设计是亟待解决的问题。

1.4本文的主要研究内容

本文共分为四章，第一章是对水下机器人的发展概况以及控制技术的发展做一个介绍，例举了国内外已研发并使用的水下机器人；

第二章是确定水下机器人的物理模型，然后根据对水下机器人详细的受力、力矩分析和刚体运动学方程推导得到水下机器人的数学模型；

第三章是通过自定义的S-函数编程，搭建模型，找出平衡点，对第二章推导的

数学模型进行正确性验证，然后加舵偏角信号开始开环仿真并进行分析；第四章是介绍Backstepping控制方法的设计原理，然后采用Backstepping控制方法，将系统分解成不超过系统维数的子系统，在Lyapunov意义稳定性的基础上设计每个子系统的Lyapunov函数，推导出子系统的虚拟控制规则，在下一个子系统中，将上一个虚拟控制规则作为该子系统的跟踪目标，依次类推，得到整个系统的实际控制规则，即整个仿真系统的最终输入。最后进行仿真验证，与期望轨迹对比，得出Backstepping控制算法对系统的控制效果；最后是对水下机器人未来发展的展望以及对整个仿真实验的总结。