水面无人艇集群编队控制技术综述

随着海上作业任务的日渐复杂以及水面无人艇控制理论的发展，单水面无人艇航行控制能力的局限性逐渐显现，集群编队控制技术得到了广泛关注。针对水面无人艇集群编队控制技术，分析了当前国内外应用情况与技术研究现状，重点从典型编队队形适用性、编队控制系统结构形式、编队协同控制方法、编队控制通信技术及异构条件下协同控制技术等方面分析了水面无人艇集群编队控制技术的研究进展。最后，进行了总结和展望，以期为水面无人艇集群编队控制技术的研究提供有益的参考。     

无人水面艇自主导航技术

作为无人水面艇的关键技术之一，自主导航技术决定着无人水面艇自主航行能力的高低。结合无人水面艇在实际航行和作业过程中自主导航所面临的问题，对无人水面艇组合导航及完好性监测技术、协同导航技术、路径规划技术和环境感知技术目前的现状、不足和发展趋势进行了总结和分析。为了更加精确、可靠地进行安全导航定位，即插即用全源导航是无人水面艇可采用的一种导航方式，并在此基础上开展了组合导航完好性监测工作。多目标规划综合最优及基于分层策略的自适应路径规划方法是解决动态时变环境下路径规划问题的有效途径。深度学习、数据挖掘、信息融合等人工智能技术将在提高环境感知信息的本质特征表述、充分挖掘多元异构数据间的有效信息，以及构建信息全面、立体、可靠的三维环境模型方面发挥主导性作用。     

无人水面艇自适应路径跟踪算法

路径跟踪作为无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle, USV）控制系统中必不可少的底层模块，受到国内外无人水面艇研究人员的普遍关注。为了提高无人水面艇路径跟踪的准确性和自适应性，提出了一种基于Mamdani模型的自适应模糊LOS控制策略(Mamdani Based on Line-of-Sight，MLOS）。相比传统LOS控制策略，该算法通过模糊控制修正LOS控制参数，削减了速度与LOS制导律之间的耦合，确保了路线跟踪的完成度，并且避免了传统LOS各项参数固定、不能实时调整而导致的船舶操纵性无法被充分利用的缺点。基于欠驱动水面滑行艇数学模型，通过理论分析和仿真试验证明了该算法的优越性和有效性。     

基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法

为高效引导无人机（UAV）集群搜索未知任务区域内的动态目标，同时兼顾最大化覆盖搜索效能，提出一种回访机制驱动的UAV集群分布式协同搜索决策（RM-DCSD）算法。首先，基于栅格化方法构建了包含3种属性的综合态势信息图模型及其更新机理，为UAV进行实时在线搜索决策奠定基础；其次，以最大化搜索效率为优化目标，同时兼顾UAV的飞行安全与能耗代价，建立了UAV搜索效能函数，在此基础上，基于滚动优化思想进一步构建了UAV局部有限时域滚动优化模型；然后，综合考虑动目标的实际搜索需求以及传感器虚警和漏检情况，分别设计了信息素引导的回访机制与权系数动态切换引导的回访机制；接着，借鉴分布式模型预测控制思想，设计了基于信息融合的UAV集群分布式协同搜索决策机制，在确保集群分布式协同最优决策的基础上实现了对UAV成员态势信息图的解耦式更新，进一步增强了系统鲁棒性；最后，通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行全面验证。仿真结果表明，RM-DCSD算法对动态未知搜索环境表现出良好的适应性，能够在引导UAV集群对未知区域进行最大化覆盖搜索的同时，通过回访机制驱动，有效兼顾对地面动目标的搜索需求。     

无人艇集群协同定位算法误差分析

无人艇以集群方式被广泛应用于各个领域。无人艇集群完成任务的前提是获知相对的位置关系。为此,针对无人艇集群协同定位算法误差进行了全面分析。首先,给出了基于数据链协同定位原理。在此基础上,深入剖析了协同定位误差种类、特点及影响。最后,针对协同定位算法中对协同定位精度影响较大的 3个因素进行了仿真分析。分析结果表明,伪距测量误差和几何精度因子对协同定位误差影响最大。协同定位误差增大比例与伪距测量误差增大比例基本一致,大于几何精度因子增大比例;协同定位误差增幅小于源节点位置误差增幅。     

基于辅助变量最小二乘的无人艇模型辨识方法

无人艇模型是无人艇运动控制研究领域的核心,模型的精确性对控制算法的设计及验证有很大的影响.为了解决有色噪声对无人艇模型参数辨识时的干扰问题,提出了一种辅助变量最小二乘算法对无人艇模型参数进行辨识.对离散KT方程加入噪声,得到无人艇时间序列分析模型,根据Tally原理引入辅助变量对最小二乘算法进行完善并辨识模型参数.所做理论分析及仿真结果表明:该算法可以准确估计无人艇时间序列分析模型参数,并能对无人艇下一时刻航向角做出准确预报,有效解决了有色噪声所带来的"参数有偏估计"问题.实船实验结果表明:相比一般最小二乘算法,所提算法的辨识收敛时间可减少50％,航向角预报误差减小约40％,有效预报时长提升一倍以上.该算法对无人艇时间序列分析模型的辨识更加准确,具有很高的实际应用价值.     

无人艇航行规则及运动学约束下的改进RRT轨迹规划方法

现有的RRT算法没有考虑无人艇的运动特性,难以解决无人艇轨迹规划问题,也没有基于无人艇航行规则来考虑无人艇的动态避碰。针对上述问题,在无人艇航行规则及运动学约束下,提出了改进的双层RRT动态轨迹规划方法。在第一层框架中,改进了探索点及步长选择策略,并结合国际海上避碰规则公约与最短会遇时间建立最优位置窗口来构造四向扩展随机树,从而可以在考虑海事规则的前提下快速搜索出联通路径。在第二层框架中,考虑到无人艇的运动学约束,将上一层的联通路径点作为分段启发点,然后结合速度运动模型来限制无人艇的拐角与转弯半径,并基于速度运动模型得到的弧长计算出每一个节点的代价值,最终在动态障碍物环境中得到一条可行平滑轨迹。仿真与实船实验均验证了该改进算法的有效性,实验表明该改进算法可以有效地解决传统RRT算法离障碍物过近、路径不平滑、不符合无人艇运动学与无人艇航行规则等问题。其中,轨迹转折数目为0,与障碍物最近距离是传统RRT算法的两倍以上,最大转折角度指标远好于传统RRT算法。     

无人机-无人车异构时变编队控制与扰动抑制

研究了无人机-无人车异构系统时变输出编队控制与扰动抑制问题，要求多无人机与无人车在受到未知外部扰动的情况下，保持设计的输出时变编队构型。首先，对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模，同时建立扰动模型，并引入代数图论概念，建立异构集群系统的协同控制模型。然后，对各无人机-无人车设计了具有分层架构的分布式时变输出编队控制器，包含基于一致性理论的编队中心估计项和基于内模原理的扰动抑制补偿项。进一步分析异构系统实现输出时变编队的可行性条件，给出了分布式编队控制器的参数选取算法，并证明了时变编队控制器构成的闭环系统的稳定性。最后，通过仿真算例来验证所设计的编队控制器的有效性。     

多UAV集群固定拓扑分布式控制方法研究

通过定高飞行假设,建立了集群运行的简化空间模型、基于静止坐标系和运动坐标系的集群控制模型和分布式控制结构。将既定加速度量和势差加速度量按比例结合,控制UAV跟踪轨迹形成并保持集群状态。基于UAV模型和智能体的仿真结果表明,该模型及算法能够实现稳定的UAV固定拓扑集群行为,且具有优越的队形保持和速度控制性能。     

切换拓扑下异构无人集群编队-合围跟踪控制

针对异构无人集群存在层内不同协同控制目标以及层间协同耦合的控制问题，提出了“编队-合围跟踪”控制的定义与框架，采用具有时变输入的跟踪-领导者来生成集群系统的整体参考轨迹，克服了现有编队-合围控制中无法有效控制集群整体宏观运动的缺陷。对于存在切换拓扑的高阶异构集群系统，基于分布式鲁棒自适应估计技术以及预先定义的合围控制策略，利用邻居局部信息交互构造了分布式编队-合围跟踪控制器，给出了分层耦合情况下控制器的多步设计方法。采用共同李雅普诺夫稳定性理论，证明了切换拓扑条件下异构集群实现输出编队-合围跟踪的充分条件。通过无人机-无人车异构集群的仿真例子，验证了所提出的编队-合围跟踪控制方法的有效性。