多UUV協調控制技術研究現狀及發展趨勢

嚴浙平,劉祥玲

(哈爾濱工程大學 自動化學院,黑龍江 哈爾濱,150001)

0 引言

無人水下航行器(unmanned undersea vehicle,UUV)是一種利用各種傳感器及其他任務模塊執行掃雷、偵察、勘測及情報搜集等任務,通過其自身搭載的能源設備、導航設備和執行機構來進行自主導航、自主決策與自主控制的水下運載器[1]。隨著海洋任務需求的增加,單一航行器面臨著冗余性差、任務范圍小和工作效率低等局限性[2]。利用多 UUV系統執行共同的任務能夠很好地克服上述問題,多 UUV協作可以增加系統的冗余性和魯棒性,提高任務執行效率,降低成本,因此多 UUV協作系統得到了越來越多的科研機構和學者的重視[3]。多UUV系統具有空間分布、時間分布、信息分布、資源分布及功能分布等特點[4]。

水下環境相比于陸地和空中環境而言,干擾較多,存在洋流、斷層及海底復雜地形等各種情況。水下有效的通信方式是水聲通信,但聲波傳播速度比電磁波要低 5個數量級,導致信息傳輸速度低,時延嚴重,還有丟包及衰減快等問題[5]。在復雜的海洋環境中,多 UUV協作將提高多個個體單獨執行任務的智能性和效率,能夠更好地完成單個個體無法完成的任務。Curtin等[6]最早提出利用多個UUV并行作業來提高效率的UUV協作思想。然而,單依靠并行作業仍很難完成復雜的任務,因而需要多UUV間的協調合作。文中將在整理分析多UUV協調控制現階段研究成果的基礎上,綜述該領域的研究現狀,并提出多UUV協調控制存在的關鍵性問題以及未來發展方向。

1 多UUV協調控制關鍵技術

多 UUV系統在執行任務期間所采用的協調策略跟據系統任務的不同而定。近年來,國內外在多 UUV協調控制方面做了大量的理論和試驗研究,其研究的關鍵技術主要有編隊控制、任務分配、協調路徑規劃和圍捕問題等。

1.1 編隊控制

多 UUV系統執行任務時保持一個相對固定的隊形結構會增加系統的安全性、穩定性以及協調性。編隊控制是當前多 UUV系統協調控制的熱點研究問題。編隊控制指多個 UUV形成的團隊按照預先指定的幾何結構向特定的目標運動的過程。UUV編隊控制依賴于各航行器快速準確獲取其運動狀態信息以及 UUV之間的局部信息交互,而特殊的水下通信條件和工作環境增加了UUV編隊控制的難度。

編隊控制主要研究內容有隊形保持、隊形重構和協同避障等。文中將重點介紹以上三方面以及編隊衍生出的集群控制等問題。

1)隊形保持

隊形保持是指多 UUV在執行任務過程中需保持特定的隊形。目前,隊形保持控制方法主要有領航者-跟隨者法[7]、基于行為法[8-9]、虛擬結構法[10]和基于一致性法[11-12]等幾種。

領航者-跟隨者法是目前多 UUV編隊控制中最常用的方法。指定隊伍中一個航行器作為領航者,其他作為跟隨者,領航者跟蹤預先給定的路徑,跟隨者與領航者保持一定的隊形并達到一致的速度。Cui等[7]基于領航者-跟隨者法研究了欠驅動多自主水下航行器(autonomous undersea vehicle,AUV)編隊控制問題,提出一種不需要領航者速度與加速度信息的編隊控制方法,構建了一個虛擬航行器,使其運動軌跡收斂到跟隨者的參考路徑,然后跟隨者采用反步法跟蹤虛擬航行器。

基于行為法的思想是將編隊控制分解為一系列基本行為,包括隊形形成、跟隨和避障等行為,通過行為的綜合來實現編隊運動控制,這使得系統中每個個體都能夠根據自身決策來與其他個體協同完成任務。基于行為法可以實現分布式控制,能夠提高多 UUV系統的并行性和實時性。但該方法是根據預先設定的信息和觸發條件來形成控制指令,因而降低了系統的靈活性和適應性。

虛擬結構法是一種集中式控制結構方法,由Lewis等[10]提出,其主要思想是將多UUV系統看作一個虛擬的剛性結構,每個 UUV都是剛性結構上相對位置固定的一個點,系統中所有 UUV都參照虛擬幾何中心運動。該方法的優點在于,可以通過定義剛體中心的運動來實現整個團隊的運動,但由于整個團隊必須按一定的剛體結構運動,因此限制了其應用范圍。

一致性法是指 UUV利用與其通信的相鄰個體的狀態信息更新自身的狀態信息,進而使系統中所有UUV達到狀態一致,是一種分布式結構。Saber等[13]提出了多智能體收斂的充要條件是系統的拓撲圖是連通的。Ren等[14]將一致性理論應用到多智能體編隊控制當中,分別對時不變通信拓撲和動態變化拓撲2種情況進行了一致性協調控制算法研究。王銀濤等[15]將一致性應用于多AUV系統編隊跟蹤控制,使得AUV編隊可以在只有部分航行器能獲得參考速度信號的條件下完成編隊跟蹤控制。Zhao等[16]提出基于神經網絡的反步法控制方法來進行多AUV一致性跟蹤控制。基于分布式結構的一致性編隊控制具有良好的靈活性,同時增加了系統的魯棒性,多UUV系統不會因為某個個體損壞而對整體隊形產生大的影響。但是分布式控制算法比較復雜,而且對通信時延和通信帶寬有較高要求。

通過上述分析可以得出,編隊控制的隊形保持控制屬于分布式控制結構。當前已有的研究多建立在理想通信條件下,考慮到實際海底通信條件的嚴苛以及水聲通信的約束條件,目前 UUV編隊協調控制技術遠非成熟,該領域的理論研究與實際應用均任重而道遠。

2)隊形重構和協同避障

在多 UUV 編隊執行任務時,難免會遇到一些障礙物。對于整個編隊個體來說,很難維持原隊形通過該障礙物,或者維持原隊形繞過障礙物從而浪費大量的時間與資源,這對水下運動的UUV來說是極為不利的。這時就需要進行隊形切換,形成新的隊形避開障礙物,通過障礙物區域后再形成原先的隊形,即隊形重構。

隊形重構包括隊形切換和有航行器故障時新編隊隊形的形成,在隊形重構過程中,要防止UUV之間的碰撞,同時要考慮UUV編隊規避障礙物的問題。多個體實現隊形重構的方法有:勢能域函數法、滾動時域法、模型預測法、生物算法和最優控制法[17]等。目前已有的隊形重構研究多是關于多智能體以及多無人機編隊的隊形重構算法,而關于多UUV隊形重構的研究很少,這就給多UUV編隊控制提供了新的研究方向。

3)集群控制

集群控制問題是指受激勵于鳥群魚群等生物群體進行的群體行為和自組織行為而衍生出的群體控制研究。集群控制與編隊控制的不同之處在于集群控制對UUV群體中的UUV之間距離沒有固定約束(只要UUV個體間距離不為零即可)。集群控制有靈活性、魯棒性、分散性和自組織性等特性。

現有關于集群控制的研究多為移動機器人類,由于水下環境的限制以及 UUV本身質量及對能量的要求較高等限制條件,對多 UUV的集群控制研究很少。Sahu等[18]利用模糊算法針對多UUV系統提出了基于勢函數的集群算法;該團隊在文獻[19]中基于吸引/排斥勢函數設計了領航者-跟隨者算法,用來實現4艘UUV的集群控制。2018年,Sahu等[20]又提出了基于模糊人工勢場函數的多 UUV集群控制算法,集群中心由一致性協議計算得到,而避免航行器之間以及航行器與障礙物之間的碰撞問題由模糊排斥勢場函數來實現。目前,對于多UUV系統集群控制的研究較少,未來隨著船載能源、水聲通信等技術的不斷發展,將會獲得越來越多的多UUV集群控制研究成果。

1.2 任務分配

多UUV系統任務分配是實現多UUV系統協調控制的關鍵技術之一。當對多 UUV系統下達一個具體任務時,多 UUV協作層需要根據具體任務的復雜度、系統內UUV數量以及各個UUV所在位置來對任務進行規劃分配,達到減少任務完成的時間及提高執行效率的目標。任務分配方法主要有市場機制法、線性規劃法、群智能法和圖論法等。

任務分配算法需要考慮實時性、計算量和通信等問題。針對水下通信的特殊情況,于大海[21]研究了在弱通信條件下的任務分配問題,根據對水下通信進行預估得到的時延,來完成動態不確定環境下的任務分配。呂洪莉[22]針對多區域海底地形勘察問題,對多 UUV群體協同任務分配問題進行了研究,提出一種基于多個蟻群的多目標優化算法,解決了多個UUV從不同地點出發,對多個離散區域進行協同探測的任務分配問題。朱大奇等[23]提出一種基于自組織映射(self organizing maps,SOM)神經網絡的多 UUV多目標分配策略,該方法穩定可靠,可以完成靜態環境和動態環境下的任務分配工作,使多 UUV系統能夠自主地分配任務,并能根據動態環境實時調整規劃策略。

高效合理的任務分配是多 UUV系統智能化自治性的前提。針對任務分配算法的實時性及計算量等問題已進行了大量研究,最新研究進展已涉及到不確定性通信約束、動態環境下任務分配以及多目標的任務分配策略。但多 UUV任務分配的研究仍多處于理論研究階段,多 UUV系統的智能化還有待提高。

1.3 協調路徑規劃

路徑規劃指航行器按照某一規定的準則在其作業空間內尋找到一條從起點到終點的最優路徑。多UUV系統執行任務時,通常按照某一規劃好的路徑前進,路徑規劃的優劣將直接影響到系統作業的效率。多 UUV系統協調路徑規劃不僅要考慮給每個 UUV規劃一條最優的路徑,同時要考慮UUV之間的避碰問題。

Stack等[24]提出了一種用于多UUV掃雷任務的路徑規劃算法。該算法是針對水下環境設計的,各 UUV的起點和終點都不相同,如果有 2個UUV的起點和終點的連線有交叉,那么就必須考慮這2個UUV之間的避碰問題,但該算法并沒有考慮到這一問題。UUV路徑規劃是一個組合優化問題,隨著問題規模的增大,UUV路徑規劃搜索空間解的數量將會呈指數增長,這樣就會對UUV的計算速度要求提高,同時降低路徑規劃的實時性。針對上述問題,吳小平等[25]提出了一種基于蟻群算法的多 UUV路徑規劃算法,該算法可檢查潛在的碰撞,試驗表明該算法能很好地處理大規模復雜組合優化問題。Zhu等[26]提出了一種任務分配及路徑規劃算法,該算法結合改進的 SOM 神經網絡及速度合成方法,能夠在有海流干擾的三維空間環境中控制多 UUV系統一次性到達所有指定的目標位置。

在復雜未知的海洋環境中,為了能夠使多UUV編隊安全快速達到目標區域,路徑規劃是研究中重要的組成部分。目前已有的研究能夠針對水下環境,考慮到航行器之間的避碰問題,并且基于蟻群算法及神經網絡算法等來解決實時性及計算量大的問題。

1.4 圍捕問題

多 UUV圍捕問題是指多航行器群體根據協調控制機制使得其中各 UUV在位置和速度上與圍捕目標達到一致或有界,可以分為追逐逃跑問題和協調目標跟蹤問題。

Wang等[27]設計了分布式卡爾曼濾波器來預估圍捕目標的位置,并提出分布式集群算法來完成對預估目標的跟蹤以及個體間的避碰。考慮到在 UUV群體對目標感知范圍有限的情況下,在圍捕過程中航行器對目標感知的狀態可能會發生變化,Kawakami等[28]研究了依賴于UUV間相對位置的動態網絡拓撲結構下的目標圍捕問題,提出了基于一致性搜尋方法的捕獲控制算法。Kim等[29]基于循環追蹤策略提出了一種協調圍捕方法,但僅適用于所有個體均能獲得目標的完整狀態信息時。針對航行器獲得的目標狀態信息不完整的情況,Sharma等[30]提出了一種基于非精確目標信息的分布式編隊控制算法來實現對機動目標的圍捕,然而該算法的通信拓撲是穩定的,而且沒有考慮時延等實際因素。

目前圍捕問題的研究能夠考慮到 UUV群體對目標感知范圍有限的情況,針對依賴于 UUV間相對位置的動態網絡拓撲結構下的目標圍捕問題,提出了一致性搜索方法。然而研究成果并沒有完全考慮到狀態信息的不完整性及通信網絡的非完整性。

2 有待解決的問題

多UUV協調控制的理論研究已經取得了可觀的成果,但與實際應用還有很大差距。多UUV協調控制理論研究多是將 UUV轉化為線性動力學模型來設計控制器,且通常假設感知、通信能力良好,但實際的多 UUV系統是在水下弱通信條件下作業的,且 UUV動力學模型是強耦合非線性的,所以部分已有的協調控制方法無法直接應用到實際多UUV系統中。為了促進多UUV系統在實際環境中的應用,以下問題有待解決。

1)具有強耦合非線性模型的協調控制研究

UUV的動力學模型是強耦合非線性的,而現有的多 UUV協調控制研究多基于線性模型,特別是 2階積分器模型[31-32]。實際應用中,很難將復雜的非線性航行器簡單地用2階線性模型描述。所以有必要用非線性控制理論來研究多航行器系統,以提高理論研究的實用性。

2)弱通信約束條件下的協調控制研究

航行器協調控制穩定的前提是通信,而水下通信環境非常惡劣,存在通信延遲、數據丟包、通信帶寬受限和水下信道不穩定等約束條件,因此,非理想通信條件下的多 UUV協調控制是亟待解決的問題之一。

3)異構多UUV系統的協調控制研究

現有的多 UUV協調控制研究多是同構的多UUV系統,即所有的UUV均有相同的動力學模型,裝備有相同的硬件設施,智能化也相同,這將造成系統資源的浪費。同時,有的任務需要不同的智能體協作完成,比如,水面船與水下航行器的協作,而不同智能體的動力學模型有很大的不同。因此面向實際應用,異構多UUV協調控制也是研究方向之一。

3 結束語

多 UUV協調控制是提高航行器工作效率、完成復雜艱難任務的有效手段。文中對近年來國內外有關多 UUV協調控制的幾個關鍵問題進行了綜述,闡述了多UUV編隊控制、任務分配、協調路徑規劃和圍捕等問題的研究現狀,并進行了相應的分析總結和展望。同時歸納總結出了多UUV協調控制有待解決的問題,認為目前對多UUV協調控制的研究成果多是理論研究,對現實中具有強耦合非線性模型的協調控制研究比較少,針對海洋特殊環境下的弱通信約束條件下的協調控制研究也有待加強,同時異構多 UUV協調控制也是未來的研究方向之一。

雖然目前對多 UUV協調控制的理論研究有了較多成果,但隨著日益復雜的作業環境和多樣多變的任務需求,各種多 UUV協調控制技術也亟待急速發展,因此,未來迫切需要展開在通信約束和復雜環境下的高精度、強魯棒協調控制算法研究。相信隨著控制、通信、數據融合等技術的交融發展,多 UUV協調控制技術必將得到更深遠的發展。

相關文章導航

1.常龍飛,李超群,牛清正,等.IPMC驅動柔性機器魚速度控制系統[J].水下無人系統學報,2019,27(2).

2.嚴浙平,李響,宋育武.參數攝動下基于積分滑模的欠驅動 UUV軌跡跟蹤控制方法[J].水下無人系統學報,2018,26(3).

3.林龍信,張比升.水面無人作戰系統技術發展與作戰應用[J].水下無人系統學報,2018,26(2).

4.嚴浙平,何靚文,李娟,等.多域限界內多AUV巡邏航路規劃方法[J].水下無人系統學報,2017,25(4).

5.張守旭,王寶峰,嚴衛生.基于事件驅動策略的多仿生機器魚編隊控制[J].水下無人系統學報,2017,25(4).

6.鐘宏偉.國外無人水下航行器裝備與技術現狀及展望[J].水下無人系統學報,2017,25(4).