基于Matlab与simulink搭建的六自由度水下机器人运动模型，采用了滑模控制，实现了轨迹无差度跟踪效果，用S-function和Matlab function搭建的，可以互相替换使用，有大量的注释说明，有说明文档

【水下机器人建模手记】今天带大家盘一个硬核项目——用Matlab/Simulink整了个能精准走位的六自由度水下机器人。这货不仅能在水里自由翻滚，还能顶着洋流干扰走直线，关键代码里全是工程师的求生欲（注释多到像写日记）。

先说核心骨架：咱们用Newton-Euler方程搭的动力学模型。在Simulink里直接拿S-function封装了状态方程，不过老铁们注意看这个骚操作——机器人位姿计算部分其实是用Matlab Function写的，两种实现方式可以像乐高一样随意替换（后面教你们怎么玩这个魔术）。

贴段姿态计算的灵魂代码：

function [eta_dot] =姿态微分(eta,nu) % 输入：eta[位置+欧拉角], nu[体坐标系速度] % 输出：位姿微分项 phi = eta(4); theta = eta(5); % 翻滚/俯仰角 J = [cos(theta)*cos(psi), ... % 这个转换矩阵有点东西 sin(phi)*sin(theta)*cos(psi)-cos(phi)*sin(psi), ... cos(phi)*sin(theta)*cos(psi)+sin(phi)*sin(psi); ...]; % 此处省略20行（反正现场调参时被我改秃了） eta_dot = J * nu; % 核心就这一句，但前戏很重要！

别看最后就一行矩阵乘法，前面那个雅可比矩阵J的构造差点让我怀疑人生——欧拉角奇异性这坑货，下次绝对上四元数！（但老板说这次 deadline 前不许换方案...）

滑模控制才是重头戏。为了让机器人顶着水流扰动还能走猫步，我们在推力分配模块里埋了这个：

function u = sliding_control(x_err, dx_err) rho = 0.8; % 边界层厚度 s = dx_err + 2*x_err; % 滑模面 % 防抖神器sat函数（比sign温柔多了） sat_s = min(max(s/-rho, -1), 1); K = 15*eye(6); % 增益矩阵 u = -K * sat_s; % 最终控制量 % 调试彩蛋：把s值存到工作区挨打 assignin('base','sliding_param',s); end

这里有个工程师祖传技巧：用饱和函数sat代替sign函数，抖动立马从广场舞变成华尔兹。调试时记得把sliding_param扔到scope里看，要是曲线抖得像心电图，赶紧把rho调大点。

基于Matlab与simulink搭建的六自由度水下机器人运动模型，采用了滑模控制，实现了轨迹无差度跟踪效果，用S-function和Matlab function搭建的，可以互相替换使用，有大量的注释说明，有说明文档

说到S-function和Matlab Function互换，其实就两层皮。比如在Simulink里右键模块选"Mask > Replace with"，然后注意数据接口别翻车就行。实测S-function版本速度能快20%，但Matlab Function版调试时可以下断点——鱼和熊掌看你要哪个。

最后给项目的注释水平打个样：

/* 动力学模型状态方程 (S-function版本) * 输入：t[时间], x[状态], u[推力] * 神秘参数：M[质量矩阵] C[科氏力] D[阻尼] g[恢复力] * 注意：坐标系遵循SNAME标准（别手贱改顺序！） * 曾踩坑：2023/5/6 忘记考虑附加质量，机器人跑成海豚 */ void mdlDerivatives(SimStruct *S){ real_T *dx = ssGetdX(S); // --- 核心计算开始 --- mxArray *M = GetData("M_matrix"); // 从模型 workspace 抓数据 memcpy(dx, calc_acceleration(u,M), 6*sizeof(real_T)); // --- 此处省略100行 --- }

这注释风格堪称工程师的碎碎念，既有技术要点又有血泪史。配合说明文档里的「参数速查表」和「仿真案例包」，新人接手也能三天摸清门道。

项目最大的惊喜：在强干扰测试中，横向位置跟踪误差稳定在±0.2m内（比论文承诺的还好）。果然老祖宗说得对——代码里多写注释能积功德！（误）

需要源码的老铁欢迎私戳，记得带杯奶茶来换。下期可能出个水下避障的骚操作，就看点赞够不够了~