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本发明涉及水下机器人姿态控制技术。目的是提供一种基于滑模控制的水下多足机器人的姿态控制方法，该方法应能提高水下多足机器人的姿态控制精度和抗干扰能力。技术方案是：一种基于滑模控制的水下多足机器人的姿态控制方法，包括以下步骤：步骤1、建立机器人的运动学模型；①首先建立机器人的D‑H模型；②建立关节角速度和姿态角速度之间的关系；步骤2、选择滑模变量；步骤3、通过带负指数的双幂次趋近律设计滑模控制率；步骤4、姿态控制。

本发明涉及机器人智能控制技术领域，特别涉及一种多模态传感器融合的仿河狸机器人航行路径控制方法，包括：通过多模态传感器组实时采集水下环境数据和仿河狸机器人运动姿态数据；对所述水下环境数据和仿河狸机器人运动姿态数据进行预处理；基于所述水下环境动态模型，采用改进路径规划算法生成全局航行路径，本发明通过多模态传感器融合技术，集成声呐、双目视觉摄像头、深度传感器、惯性测量单元等多种传感器，实现水下环境和仿河狸机器人运动姿态数据的全面采集，有效解决了传统单一传感器感知不全面的问题，使障碍物检测率大幅提升，环境感知精度显著提高，且提高了仿河狸机器人在复杂水下环境中的航行效率和安全性。

本发明针对传统编队中易发生内部碰撞、队形切换不稳定以及避障无法保持队形等难以自适应的问题，公开了一种多UUV队形切换与编队避障的自适应方法，具体包括：首先在三维环境下对障碍物进行栅格化建模，对UUV进行速度约束，然后与人工势场法相结合在编队中对UUV增加斥力势场，避免形成编队过程中UUV内部之间碰撞，通过引入队形距离系数，增强UUV编队在不同海洋地形下的自适应性，最后针对不同大小的障碍物，采用优先避障和队形变换两种策略，使UUV编队在栅格地图中顺利避开障碍物，到达目标点。仿真结果表明，本发明提出的方法有效改善了传统编队方法易发生内部碰撞和队形切换不稳定的问题，并提高了编队避障的自适应性。