基于幾何力學的水面無人艇艇群控制技術

況 陽，顧穎閩

(1.海軍裝備項目管理中心，北京 100071；2.中國船舶重工集團公司第七一六研究所，江蘇 連云港 222006)

0 引 言

人類武器裝備發展經歷了冷兵器、熱兵器、機械化、信息化4 個階段。當前世界正處于新一輪科技革命與產業變革中。人工智能技術、無人技術、新材料技術、生物技術和信息技術等交叉融合，無人化、智能化的裝備技術井噴式發展，武器裝備正逐步向智能化階段發展。無人裝備作為“機械化、信息化、智能化”融合一體的顛覆性新型裝備，具有作戰使用靈活、綜合作戰效益高、適用于危險環境、人員傷亡率低、全壽命費用低等顯著特點，被廣泛應用在軍事領域。

未來隨著無人裝備性能持續提升且大量列裝，無人作戰力量也將隨之快速增長，作戰應用的范圍與深度不斷拓展，對傳統的對抗形態、作戰方式、戰術戰法和作戰理論帶來了一系列影響。對抗形態呈現出由對抗重心轉智能較量、對抗規模趨于小型可控、對抗空間拓入全域多維等特點；作戰方式出現“人機一體”的聯合模式、“無人先導”的進攻模式、“持續打擊”的作戰形式等多種變革；戰術戰法顯現出“干擾阻斷、反制捕獲”的控制戰、“混搭編組、整體協同”的集群戰；作戰理論催生了“母艦理論”、“蜂群理論”、“遙控作戰”、“前沿發動”等新無人作戰理論，作戰運用“集群化”，在單元層級上形成自主化的作戰集群與編隊，人機協同作戰和自主對抗的“智能化戰爭”成為可能。

當前，水面無人艇以中小型規模并配合有人艦艇作戰行動為主，為彌補中小型水面無人艇存在單艇載荷配置有限、任務能力偏弱、作戰樣式相對單一等不足，為適應多樣的作戰任務，應對復雜多變的海洋環境，水面無人艇通常以艇群方式或與有人艦艇協同方式進行作戰，通過多艇聯合，能力互補，彌補單艇在高度動態的水域中的能力不足，充分發揮水面無人艇艇群靈活部署快、監控范圍廣、作戰組織靈活、抗毀重構性強等優勢。實現更高的作業效率和作業范圍，加強協同魯棒性和通信能力，適應混合兵種、多種裝備和配合協調方面的需求，具備獨立完成復雜任務的能力。

1 美國水面無人艇艇群控制技術發展現狀

目前，世界上主要水面無人艇裝備研制國家都在開展水面無人艇集群的研究，但目前只有美國具備軍事行動驗證的演示能力。近年來，美國海軍研究署牽頭成功完成了2 次海上試驗驗證。2014 年8 月，美國海軍研究署將13 艘水面無人艇組成編隊，利用“分散與自動數據融合系統”（簡稱DADFS）和“機器人智能感知系統控制體系架構”（簡稱CARACaS）兩款軟件實現單艇接收任務指令后自主行為決策，成功發現模擬敵船并攔截。但本次試驗中水面無人艇目標識別、護航、攔截等任務仍需人工指令，水面無人艇群僅實現了半自主協同作戰。

DADFS 和CARACaS 兩款軟件是水面無人艇群實現信息共享、自主任務協調與分配的關鍵。

CARACaS 是美國海軍2004 年結合美國國家航空航天局對火星探測器的研發成果開始研發的，具備高速避障及探測、多無人艇合作、探測數據融合和交互、艇上任務規劃等功能，由行為系統、動態計劃系統、感知系統3 部分構成，如圖1 所示。行為系統基于R4SA（可靠實時可重構機器人軟件架構軟件）搭建，采用多智能體控制結構，利用多目標決策理論，實現多無人艇協同控制。動態計劃系統基于CASPER（連續行為規劃計劃執行和再計劃軟件）搭建，可根據任務內容和水面無人艇當前狀態，制定水面無人艇動態行為計劃。感知系統則可繪制部署區域的環境感知圖像，作為安全導航的依據，可進行威脅探測和態勢感知，并將信息發送至實際模型中。

圖 1 CARACaS 控制系統結構示意圖Fig.1 Strcture diagram of “CARACaS” control system

DADFS 是實現多艇控制的關鍵因素，可同步各艇的狀態感知數據，并利用各艇上關聯的傳感器數據創建統一的態勢感知圖像，實現多艇感知數據的交互與融合。

此后，海軍研究署對CARACaS 進行改進，通過增加目標圖像數據庫和識別軟件，使水面無人艇具備目標自主識別能力。利用多目標決策理論構建艇間行為協調機制，實現協同決策。

2016 年10 月，美國海軍研究署再次開展水面無人艇集群試驗，在16 nm2海域內，4 艘水面無人艇集群成功實現自主目標探測與識別、跟蹤、巡邏，整個控制回路無需人工參與，首次真正實現了集群作戰，如圖2 所示。

圖 2 多水面無人艇“蜂群”戰術Fig.2 Swarm tactics of multiple USV

2 基于幾何力學的水面無人艇艇群控制總體架構與方法

2.1 水面無人艇艇群控制總體架構與方法需解決的問題

水面無人艇艇群內各平臺的差異性較大，易受到通信能力、環境因素、無人平臺及其載荷能力特征等方面因素制約，控制方式包括指揮中心集中控制、有中心的艇群自主協同和無中心的艇群自主協同等水面無人艇艇群多種協同控制方法，需要研究建立適應多種任務、環境、控制方法的水面無人艇艇群控制總體架構。

該架構重點需要解決以下幾方面問題：1）因為總體架構是基礎，不能隨意替換，在框架模型選擇上需要具有一定前瞻性，考慮支持節點數量不少于百艘。2）考慮水面無人艇艇群運行海洋環境、地理環境（障礙物）、通信環境、感知能力以及群內節點變化與擾動，使得集群控制必須能夠應對各種不確定因素條件下既確保安全又行動一致的柔性控制。3）艇群控制系統空間坐標描述上，考慮因水面無人艇個體剛體運動變換快且擾動性大的特征，對控制精度與實時性帶來較高要求，為解決大數量多自由度運動個體在空間實時坐標轉換所帶來的控制系統模型設計復雜問題，將控制系統解算坐標系建立在剛體運動坐標系，盡可能避免坐標轉換。4）開放性問題，在框架設計中，既盡可能不額外增加單艇軟硬件需求成本，又能夠支持未來協同組織、任務規劃、隊形控制等不同先進算法模型的集成。5）具備節點隨遇接入/退出的節點隨機余度控制。6）充分考慮無線網絡通信時延及不穩定等條件下，艇群安全性控制。

2.2 基于幾何力學的水面無人艇艇群控制總體架構技術優勢

針對架構需要解決的幾方面問題，本文采用基于幾何力學框架與最優控制的方法為模型基礎構建水面無人艇艇群總體架構。由于幾何力學框架在非線性系統控制中具有無坐標選取的奇異性、可利用對稱性進行約化降維等優勢，由其構造的離散空間中的最優化問題能有效替代最優控制的數值解，有效降低復雜剛體運動系統維度，解決了面向多節點、復雜不確定干擾環境的水面無人艇艇群復雜非線性系統控制問題，為支持未來大批數、異構水面無人艇艇群協同控制奠定基礎。目前，美國已經在加州海域完成了基于該技術的水面無人艇群試驗驗證。

2.3 技術實現研究方法概述

2.3.1 水面無人艇艇群控制總體架構

構建基于幾何力學的水面無人艇艇群控制總體架構，主要方法如下：1）通過障礙物幾何化技術，將不規則障礙物描述成規則圖形。2）開展艇群整體拓撲結構研究，為減少通信容量限制，將艇群分解成若干較小的群簇，群簇內節點相互通信，每個簇選擇一個節點作為簇頭，艇群內簇頭與簇頭相關通信（拓撲結構圖如圖3 所示），通過有向圖構建網絡拓撲結構動力學方程描述群內各節點的相關關系、通信關系以及內部安全機制等各種約束條件，形成艇群內部固有約束屬性。約束屬性可通過人工設置、數據庫和智能學習的方式獲取。3）通過有向圖的方式，描述各水面無人艇自身的姿態與位置，以及各節點間相對位置姿態，并定義集群相關數據存儲結構，并通過預先設置虛擬點的方式，完成節點隨機余度控制。從而為水面無人艇艇群構建剛體運動坐標體系數據，并有效支持外部信息輸入，實現各單艇控制模塊、艇群任務決策模塊與艇群總體框架的數據訪問接入。4）按照艇群幾何中心、通信能力、艇群感知能力等因素進行綜合角色決策分配，選擇各個群頭。5）利用幾何力學Hamel 框架，將水面無人艇看成剛體，利用變分公式和Hamilton原理，建立水面無人艇單艇Hamel 運動方程，在模型中除考慮自身動力以外，還需要綜合疊加考慮風、浪、流等方面環境影響力，并完善建立風、浪、流等環境影響力模型。6）利用幾何力學Hamel 框架，根據水面無人艇艇群網絡拓撲結構動力學方程和艇群相關數據存儲結構，結合單個體水面無人艇運動模型，利用基于改進人工勢場方法，構造整個水面無人艇艇群運動模型，通過艇群網絡拓撲結構、相對位置約束關系以及單艇運動模型形成水面無人艇艇群內各節點的動能和勢能函數。

圖 3 水面無人艇艇群拓撲結構圖Fig.3 Topological diagram of USV group

2.3.2 水面無人艇艇群路徑規劃技術

采用離散力學與最優控制（DMOC）路徑規劃方法，在力學模型上利用離散變分原理得到易于計算的數值格式，用來規劃水面無人艇艇群的長時間高精度的最優路徑。區別于傳統方法之處在于通過離散變分原理直接得到離散方程，再將相應的目標泛函離散，從而得到以離散方程為約束的非線性規劃問題，并用序列二次規劃（SQP）方法求解，這樣就可以用較小的計算代價來精確確定最優控制和最優軌跡。

基于DMOC 方法的水面無人艇艇群路徑規劃的本質就是帶約束離散的非線性最優控制問題，即價值泛函最小并滿足邊界、運動等約束條件。局部動態規劃主要表現為艇群位姿關系的變化，無空間坐標變換。全局艇群規劃與局部艇群規劃之間關系為全局艇群規劃需要局部調整時啟動局部動態規劃。在艇群動態規劃在現有邊界、運動等約束條件范圍能夠實現位姿的調整，則只需要局部調整艇群的位姿關系，否則需重新全局規劃，再完成艇群的位姿控制。具體算法流程如圖4 所示。

圖 4 水面無人艇艇群路徑規劃算法流程圖Fig.4 Flow chart of path planning algorithm for USV group

2.3.3 水面無人艇艇群協同控制

水面無人艇艇群協同控制包括單個體軌跡控制，編隊保持控制和避障避撞控制的方法。艇群協同控制框架如圖5 所示。

圖 5 水面無人艇群協同控制框架示意圖Fig.5 Schematic diagram of cooperative control framework of USV group

1）軌跡控制

軌跡控制是指通過對艇群中個體施加控制力及控制力矩，將個體從偏離的軌跡拉回到已經規劃好的路徑軌跡的過程。主要根據水面無人艇當前實際位姿與目標位姿的誤差，與其對應的誤差速度，形成糾偏干擾力，對水面無人艇在單艇自身航行控制力影響，當偏差量超過一定范圍，偏差量越大，干擾力越大。

2）隊形保持控制

在水面無人艇艇群控制總體架構中相應內部勢場力控制機制對水面無人艇艇群的有效控制，具備高精度的隊形保持控制能力，無需額外處理。針對通信時延的控制問題采用滑窗控制機制，即一次發送一段（多組）軌跡控制點，根據通信更新頻率動態更新。

3）避障避撞控制

與水面無人艇群避障避撞控制思路相似，均為超過一定閾值范圍，通過對水面無人艇施加回轉力進行控制，只是力的控制系統不同，總體思路與單艇避障與避撞思路相似，在策略上通過對障礙物與艇群內各艇相對姿態決策各群簇內各艇威脅程度，將威脅度動態分配簇頭，內部通過勢場力對艇群有效控制，實現艇群整體避障。為了提高大規模艇群避障效率，通過對分簇簇頭進行避障規劃，實現高效避障能力。針對復雜情況下的避障和避碰問題，采用艇群重構模式，重新調整分簇實現。

3 結 語

本文提出水面無人艇艇群系統未來發展需求，分析基于幾何力學的水面無人艇艇群控制總體架構與方法，為水面無人艇艇群協同控制技術研究提出一種新的思路，對相關技術研究和發展具有一定借鑒和參考意義。