《無人船集群協同控制理論與實踐》針對具有非線性、強耦合、不確定、強擾動、多約束等特點的綜合復雜的多無人船集群繫統，從通信、制導、控制一體化角度出發，繫統地介紹多無人船集群協同控制理論與方法，並給出和實驗驗證結果。主要內括：無人船集群協同控制所面臨的研究挑戰和研展；無人船集群控制繫統設計與分析的基礎知識；側滑角未知的欠驅動單無人船路徑跟蹤；基於全路徑導引、單路徑導引、多路徑導引的欠驅動多無人船的協同路徑跟蹤；模型參數不確定和海洋環境擾動下的無人船動力學自適應控制和抗干擾控制。

目錄

前言

常用符號

第1章 緒論 pan>

1.1 無人船集群協同控制研究背景 pan>

1.2 無人船集群協同控制研究挑戰 6

1.3 無人船集群協同控制研究現狀 10

1.4 本書體繫結構 18

第2章 基礎知識 2pan>

2.1 穩定性定理 2pan>

2.2 圖論 23

2.3 神經網絡定理 25

2.4 投影算子 26

第3章 無人船路徑跟蹤 27

3.1 基於預估器的無人船路徑跟蹤 28

3.1.1 問題描述 28

3.1.2 PLOS制導律設計 30

3.1.3 穩定性分析 32

3.1.4 與實驗驗證 36

3.2 基於擴張狀態觀測器的無人船路徑跟蹤 44

3.2.1 問題描述 44

3.2.2 ELOS制導律設計 45

3.2.3 穩定性分析 47

3.2.4 與實驗驗證 50

3.3 本章小結 55

第4章 基於全路徑導引的多無人船協同路徑跟蹤 57

4.1 基於路徑參數一致性的多無人船協同路徑跟蹤 57

4.1.1 問題描述 57

4.1.2 控制器設計 59

4.1.3 穩定性分析 6pan>

4.1.4 相關擴展 62

4.1.5 與實驗驗證 68

4.2 基於路徑參含的多無人船協同路徑跟蹤 74

4.2.1 問題描述 74

4.2.2 控制器設計 75

4.2.3 穩定性分析 77

4.2.4 相關擴展 79

4.2.5 與實驗驗證 84

4.3 基於路徑參數循環跟蹤的多無人船協同路徑跟蹤 89

4.3.1 問題描述 89

4.3.2 控制器設計 90

4.3.3 穩定性分析 92

4.3.4 相關擴展 93

4.3.5 與實驗驗證 95

4.4 基於事件觸發通信的多無人船協同路徑跟蹤 99

4.4.1 問題描述 100

4.4.2 控制器設計 10pan>

4.4.3 穩定性分析 103

4.4.4 驗證 107

4.5 本章小結 110

第5章 基於單路徑導引的多無人船分布式協同路徑跟蹤 112

5.1 基於單路徑導引的全驅動多無人船分布式協同路徑跟蹤 112

5.1.1 問題描述 112

5.1.2 基於擴張狀態觀測器的分布式制導律設計 114

5.1.3 穩定性分析 116

5.1.4 驗證 118

5.2 基於單路徑導引的欠驅動多無人船分布式協同路徑跟蹤 12pan>

5.2.1 問題描述 12pan>

5.2.2 基於擴張狀態觀測器的分布式制導律設計 122

5.2.3 穩定性分析 125

5.2.4 驗證 126

5.3 帶避障避踫和連通保持的欠驅動多無人船分布式協同路徑跟蹤 128

5.3.1 問題描述 129

5.3.2 勢能函數 130

5.3.3 避障避踫和連通保持的分布式制導律設計 132

5.3.4 穩定性分析 133

5.3.5 驗證 135

5.4 本章小結 138

第6章 基於多路徑導引的多無人船分布式協同路徑跟蹤 139

6.1 基於多路徑導引的全驅動多無人船分布含操縱 139

6.1.1 問題描述 139

6.1.2 分布含操縱制導律設計 14pan>

6.1.3 穩定性分析 143

6.1.4 驗證 147

6.2 基於多路徑導引的欠驅動多無人船分布含操縱 150

6.2.1 問題描述 150

6.2.2 分布含操縱制導律設計 152

6.2.3 穩定性分析 155

6.2.4 驗證 158

6.3 有限時間收斂的欠驅動多無人船分布式路徑操縱 16pan>

6.3.1 問題描述 16pan>

6.3.2 勢能函數 163

6.3.3 分布式路徑操縱制導律設計 164

6.3.4 穩定性分析 166

6.3.5 驗證 170

6.4 本章小結 173

第7章 基於神經網絡的無人船動力學控制 174

7.1 基於低頻學器的無人船神經網絡航向控制 174

7.1.1 問題描述 175

7.1.2 基於預估器的航向控制器設計 175

7.1.3 穩定性分析 177

7.1.4 驗證 180

7.2 輸入約束下欠驅動無人船的神經網絡動力學控制 183

7.2.1 問題描述 183

7.2.2 基於預估器的飽和動力學控制器設計 184

7.2.3 穩定性分析 186

7.2.4 驗證 189

7.3 輸入增益未知欠驅動無人船的神經網絡動力學控制 19pan>

7.3.1 問題描述 192

7.3.2 基於積分並行學器的動力學控制器設計 192

7.3.3 穩定性分析 196

7.3.4 驗證 198

7.4 輸入約束下全驅動無人船的神經網絡動力學控制 0

7.4.1 問題描述 0

7.4.2 基於預估器的飽和動力學控制器設計 pan>

7.4.3 穩定性分析 2

7.4.4 驗證 5

7.5 基於事件觸發的全驅動無人船神經網絡動力學控制 6

7.5.1 問題描述 6

7.5.2 基於事件觸發預估器的動力學控制器設計 7

7.5.3 穩定性和芝諾現像分析 9

7.5.4 驗證 213

7.6 本章小結 217

第8章 基於擴張狀態觀測器的無人船動力學自抗擾控制 218

8.1 基於擴張狀態觀測器的無人船航向自抗擾控制 218

8.1.1 問題描述 218

8.1.2 航向自抗擾控制器設計 219

8.1.3 穩定性分析 2

8.1.4 與實驗驗證 222

8.2 基於擴張狀態觀測器的欠驅動無人船動力學自抗擾控制 225

8.2.1 問題描述 225

8.2.2 縱蕩速度和艏搖角速度自抗擾控制器設計 226

8.2.3 穩定性分析 227

8.2.4 與實驗驗證 229

8.3 基於擴張狀態觀測器的全驅動無人船動力學自抗擾控制 233

8.3.1 問題描述 233

8.3.2 動力學自抗擾控制器設計 233

8.3.3 穩定性分析 235

8.3.4 驗證 236

8.4 基於穩定擴張狀態觀測器的全驅動無人船動力學自抗擾控制 238

8.4.1 問題描述 238

8.4.2 穩定動力學自抗擾控制器設計 239

8.4.3 穩定性分析 240

8.4.4 驗證 242

8.5 本章小結 243

參考文獻 245

第1章 緒論

1.1 無人船集群協同控制研究背景

1.無人船繫統

我國既是陸地大國，也是海洋大國，有1.8萬多千米海岸線，300多方千米的海洋領土，具有廣泛的海洋戰略利益。在陸、海、空、天四大空間中，海洋蘊藏著豐富的生物資源、油氣資源、礦產資源，是人類社會可持續發展的重要戰略性空間和資源要地。隨著人口的急劇增長、陸上資源日益匱乏，世界各海洋強國高度重視和發展自入海洋空間、維護海洋空間權益、海洋空間控制等技術[1-3]，尤其是大力發展海洋航行器括無人水面船(unmanned surface vehicle， USV，簡稱無人船)和無人水下航行器(unmanned underwater vehicle， UUV)，用於海洋資源的開發和海洋權益的爭奪[2-5]。

無人船作為一種以遙控或自主方式航行的小型化、智能化、多用途無人海洋運臺，是現代多種高技術集成的產物，是一個國家海洋科技實力的重要體現。無人船具有全天候執行任務的能力，尤其是可以在惡劣的海洋環境中代替人類執行危險、耗時、費力的作業任務。在軍事領域，無人船可用於情報搜集、反水雷戰、反潛作戰、電子戰、海上攔截作戰等多種作戰任務。在民用領域，無人船可用於海洋環境監測、水文勘察、海上搜救、船隻補給等，不僅可以保證人員的，而且能夠大幅提率[1-3，6]。

在無人船研制方面，美國、以色列、歐盟等國家和地區處於世界前列，典型的代表有美國的 Spartan 號無人船、英國的 Springer 號無人船、以色列的 Protector 號無人船、的 Charlie 號無人船，如圖1.1所示。我國也相繼研制出了多種型號無人船，在無人船研制方面取得了長步。如圖1.2所示，典型的代表有上海大學“精海”繫列無人船、哈爾濱工程大學“天行一號”無人船、華技大學 HUSTER 繫列無人船、大連海事大學“藍信號”無人船等。與國外技術相比，我國在諸多基礎研究領域還存在明顯差距，迫切需要研究人行前瞻性理論和技術探索。

圖1.1 國外無人船

圖1.2 國內無人船

2.無人船集群繫統協同控制

自然界中生物群體協調現像無處不在，如鳥群、魚群、蜂群和蟻群[14-17]。生物通過簡單協調展現出令人驚嘆的整體行為模式，這種整體繫統行為對於物種的生存與延續起到了關鍵性的作用，如尋覓食物、躲避天敵、適應環境等。通過群體協調作用能夠地分配任務，完成單一個體難以完成的復雜任務，具有較強的抗干擾和環境適應能力。受生物隊形的啟發，無人繫統括無人機、無人車、無人船和無人水下航行器）的集群協同控制成為備受關注的研究熱點和前沿性課題之一[18-21]。協同控制是指通過選取合適的控制策略，使得一組由多個同類或相似個體組成的繫統保持期望的相對姿態，維持隊形的協同運動，*終完成特定的任務。集群協同繫統往往能夠勝任單一繫統無法完成的復雜任務，具有高度的適應性、容錯性、魯棒性和自組織性[19]。圖1.3和圖1.4分別為自然界中鳥類和魚類組成的隊形。

圖1.3 鳥群[22]

圖1.4 魚群[23]

由於海洋環境日益復雜、對抗性日益、作業任務日益多樣、單體能力受限，多無人船協同作業已成為無人船海洋應用的重要發展趨勢，也是網絡化、信息化發展的必然要求[3]。通過多無人船協同實現集群化作業，不僅可以顯著地減輕操作人員的負擔，而且將使海洋作業變得更加持續、更具規模、更加智能二十年來，多無人船集群協同控制受到船舶運動控制研究人員的廣泛關注，並成為船舶運動控制領域研究的核心問題之一[3]。

多無人船集群協同控制具有廣闊的應用前景。在軍事領域，多無人船集群協同已經展現極為重要的應用價值，能夠實現協同掃雷、協同護航、協同態勢感知、“蜂群”跟蹤、協圍敵方艦船等多種作戰任務。在民用領域，多無人船集群協同能夠極大地延伸海洋作業範圍，顯著地提高海洋作業效率，完成單一無人船不能有效完成或無法完成的復雜任務。相關應括協同勘測、協同搜救、協同偵察、遠洋補給、海事巡邏、協同運輸等。

1)協同勘測

海洋面積約占地球面積的71%，海洋蘊藏著豐富的生物資源、油氣資源和礦物資源，是未來人類生存及可持續發展的戰略性資源基地。各國相繼采用無人船集群協同控制技行海洋資源勘測。利用多無人行資源勘測可以提率，降低人力成本，提高自動化作業。圖1.5為由勘測主船與兩艘無人船組成的資源勘測船隊，與單艘無人船的勘測範圍相比，船隊編隊作業的資源勘測效率大幅提高。

2)協同搜救

多無人船海上協同搜救是集群協同技術的重要應用之一，無人船可搭載激光雷達、紅外探測儀、視覺傳感器、搜救裝置等設備，與載人救助船相協調開展點、面輻射式搜索，全時段、全天候地自主搜尋生命跡像，能大幅概率，解決水上搜救耗時長、風險高、人力物力消耗大等難題。圖1.6為兩艘無人船對遇難船行協同救援，可顯著提率，極大降低事故影響。

圖1.5 資源勘測[24]

圖1.6 協同救援[25]

3)協同偵察

如圖1.7所示，無人船可以與無人機和無人水下航行器組成協同偵察網絡，成為空中與水下通信的重要中繼。通過搭載多種傳感設備，實現多維度、多方向、多批次、長時間的協同偵察，通過相互印證光學偵察、電子偵察、紅外偵察及雷達偵察等多種偵察手段的結果，有效擴大偵察範圍、拓展偵察要素、提高偵察精度、動態跟蹤目標，提升對海洋的態勢感知能力。

4)遠洋補給

遠洋補給是將燃料、物資和人員由補給船傳送給受補給船，操作時需要兩艘船舶保持一定的距離做同步運動。在遠海作戰中，艦隊執行海上任務時間長，物資消耗量巨大，艦艇本身能夠攜帶的燃料、淡水、食物、備件等給養十分有限。通過利用各類補給艦船與補給設備在海上對艦行補給，艦隊在海上航行的時間可延長，間接增大了艦隊的作戰半徑，減少了艦船對港口與基地的依賴程度，從而提高遠洋艦船的生存能力，艦隊的戰鬥力。遠洋補給作為保證艦船海上持久航行和作業的重要手段，是船舶協同控制研究的一個關鍵性問題。圖1.8為一艘補給船正在給行遠洋補給，它們通過編隊維持協同運動。

圖1.7 協同偵察[26]

圖1.8 遠洋補給[27]

5)海事巡邏

海事巡邏具有監管水域廣闊、作業時間長、應急反應要求快、救助能力要求高等特點，無人船具有綜合成本低、抗風險能力強、智能化程度高、反應速度快、可以在高海況和高危情況下開展作業等優勢，是提升海事巡邏效能的重要手段。如圖1.9所示，多無人船協同能夠滿足大範圍海域的巡邏需求一步提率，具有更強的應急處理能力。

6)協同運輸

全球貿易貨運量約80%通過海運完成，我國對外貿易規模長期居，海洋運輸是國際貿易的重要橋梁和紐帶，同時也帶動著船舶制造、海洋港口、內河運輸等相關產業的發展，是拉動國家經濟增長的重要引擎。船舶航運業正處於由自動化向無人化、智能化、網絡化發展的關鍵時期，無人駕駛船舶日益崛起，必將掀起全球航運業顛覆性革命。相比於有人駕駛船舶，無人駕駛船舶具有顯著的優勢，能夠極大地提高航行、節約人力成本、提率、顯著減少碳排放。如圖1.10所示，多無人駕駛船舶協同運輸是智能船舶發展的必然趨勢。研究表明，采用多無人行協同運輸可以減小船舶之間的興波阻尼一步減小燃油消耗，從而提高遠洋運輸能力。

世界各國都加快了無人繫統集群技術研究。在國外，無人海洋航行器集群技術被美國和歐盟列入優先發展戰略規劃。美國在《無人繫統綜合路線圖 FY13—38》中明確指出，提高無人海洋航行器的相互適應性是未來的發展[9]。歐盟則在第七框架計劃(FP7)“認知繫統與機器人”中對海洋航行器協同控制相關研行了一繫列資助括 GREX、Co3AUVs、MORPH、CADDY、ICARUS 等大型研究項目，其中僅 MORPH 項目資助金額就達850，用於研究無人水面船和無人水下航行器協同控制技術。

圖1.9 海事巡邏[28]

圖1.10 協同運輸[29]

在國內，無人繫統智能技術受到高度重視。15年，印發了《》，將海洋工程裝備和高技術船舶列入十大領域。16年，國家發展改革委、科技部、、中央等聯合發布了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，提出推動人工智能技術在無人繫統領域的融合應用，發展無人飛行器、無人船等多種形態的無人設備。17年，印發了《新一代人工智能發展規劃》，將自主協同控制與優化決策理論納入新一代人工智能發展規劃的基礎理論中。18年，科技部發布了《科技創新30——“新一代人工智能”重大項目18年度項目申報指南》，將群體智能的協同與演化、決策與控制等技術列入攻關方向。

綜上所述，無人船集群協同控制研究已成為國內外研究關注的焦點，網絡化、智能化的發展趨勢使得無人船集群協同控制研究面臨著新的機遇和挑戰[3，6，30]。無人船集群協同控制涉及船舶與海洋工程、控制科學與工程、網絡科學、通信工程、人工智能、仿生學、電氣工程等眾多學科或領域，綜合多學科理論和技術對無人船集群協同控制問行研究，不僅為探索群體協作機制提供可驗證的應用領域，而且為無人船集群協同海洋作業提供新思路、新方法、新技術。因此，開展多無人船集群協同控制研究，既體現了國際學術前沿的發展趨勢，又滿足國家海洋發展戰略的需求，具有重要的研究意義和應用價值。

1.2 無人船集群協同控制研究挑戰

1.無人船運動模型

船舶在海洋上航行時，涉及縱蕩(surge)、橫蕩(sway)、垂蕩(heave)、橫搖(roll)、縱搖(pitch)、艏搖(yaw)六個自由度方向上的運動。對於無人船而言，通常忽略垂蕩、橫搖和縱搖三個自由度的運動，而考慮縱蕩、橫蕩和艏搖三個自由度的運動。如圖1.11所示，一般在兩個坐標繫下對無人船的運行描述，即 XE- YE 地球坐標繫(earth-fixed reference frame)和 XB-YB 船體坐標繫(body-fixed