多無人水下航行器協(xié)同導(dǎo)航定位研究進(jìn)展①

張立川 許少峰 劉明雍 徐德民

(*西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院 西安 710072) (**水下信息與控制國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 西安 710072)

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多無人水下航行器協(xié)同導(dǎo)航定位研究進(jìn)展①

張立川②***許少峰*劉明雍***徐德民***

(*西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院 西安 710072) (**水下信息與控制國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 西安 710072)

介紹了多無人水下航行器(UUV)協(xié)同導(dǎo)航定位的原理，進(jìn)而詳細(xì)綜述了國內(nèi)外多UUV協(xié)作系統(tǒng)及多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位系統(tǒng)的研究進(jìn)展，重點(diǎn)研究和分析了水聲測距及通信一體化、協(xié)同導(dǎo)航定位算法、協(xié)同導(dǎo)航定位觀測、水下UUV組網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)的研究特點(diǎn)和發(fā)展趨勢。研究表明，隨著海洋研究的不斷深入，多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位系統(tǒng)的發(fā)展將會(huì)更注重減小體積質(zhì)量、適應(yīng)復(fù)雜海洋環(huán)境和能源限制方面的研究。

無人水下航行器(UUV), 多UUV, 協(xié)同導(dǎo)航, 水下導(dǎo)航

0 引 言

多無人水下航行器(unmanned underwater vehicle，UUV)協(xié)作系統(tǒng)具有低成本、高效率及強(qiáng)容錯(cuò)性、可重構(gòu)性等突出優(yōu)勢，因而自20世紀(jì)80年代被提出以來一直得到各國UUV研究學(xué)者的高度關(guān)注，并相繼展開了多UUV技術(shù)研究。美國、英國、日本、歐盟及我國都設(shè)立了專門的研究機(jī)構(gòu)，而且國際上的一些專業(yè)協(xié)會(huì)如IEEE海洋工程協(xié)會(huì)(IEEE Ocean Engineering Society)、IEEE機(jī)器人和自動(dòng)化協(xié)會(huì)(IEEE Robotics and Automation Society)、IEEE海洋技術(shù)協(xié)會(huì)(Marine Technology Society)都為推動(dòng)多UUV技術(shù)的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。進(jìn)行多UUV協(xié)同作業(yè)首先需確定每個(gè)UUV的相對位置關(guān)系，即解決多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位問題。本文介紹了多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位的原理，并對國內(nèi)外多UUV協(xié)作系統(tǒng)的理論和應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，分析了水聲測距及通信一體化、協(xié)同導(dǎo)航定位算法和協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)可觀性等關(guān)鍵技術(shù)的研究現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢。

1 多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位原理[1]

多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位，根據(jù)單體UUV結(jié)構(gòu)的不同可以分為兩種：(1)并行式，即系統(tǒng)中每個(gè)UUV的功能和結(jié)構(gòu)相同，使用各自的導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行導(dǎo)航定位，通過水聲通信，獲得“伙伴”UUV的位置信息；(2)領(lǐng)航式，即系統(tǒng)中少量領(lǐng)航UUV裝備高精度導(dǎo)航設(shè)備，大量跟隨UUV裝備低精度導(dǎo)航設(shè)備，跟隨UUV通過獲得與領(lǐng)航UUV的位置關(guān)系提高自身導(dǎo)航精度，并通過水聲通信確定自身在系統(tǒng)中的位置。并行式的結(jié)構(gòu)簡單，但每個(gè)UUV都裝備高精度導(dǎo)航設(shè)備，成本將增加很多倍，而領(lǐng)航式兼顧了導(dǎo)航精度和成本，成為多UUV協(xié)同定位導(dǎo)航研究的主要方向。

領(lǐng)航UUV裝備高精度慣性導(dǎo)航設(shè)備、多普勒速度儀、差分全球定位系統(tǒng)(DGPS)、水聲通信設(shè)備等，導(dǎo)航系統(tǒng)以慣導(dǎo)設(shè)備為主，初始位置通過DGPS獲得，以多普勒速度儀測量的絕對速度作為慣導(dǎo)外部輸入，進(jìn)一步提高了其精度。跟隨UUV裝備低精度航位推算導(dǎo)航設(shè)備、GPS、水聲通信設(shè)備等。跟隨UUV在執(zhí)行任務(wù)前，均通過GPS進(jìn)行時(shí)間校正，以保證時(shí)間同步。

在協(xié)同導(dǎo)航定位過程中，如圖1，領(lǐng)航UUV按照預(yù)先約定的時(shí)間間隔向外發(fā)射固定頻率的聲信號(hào)脈沖，間隔一段時(shí)間后，通過水聲通信裝置廣播領(lǐng)航UUV自身位置。跟隨UUV接收到聲信號(hào)脈沖和領(lǐng)航UUV位置后，由聲信號(hào)脈沖解算出相對距離，再根據(jù)領(lǐng)航UUV位置來完成協(xié)同定位。協(xié)同導(dǎo)航定位的關(guān)鍵是相對距離的確定。

圖1 協(xié)同定位原理圖

2 國外研究進(jìn)展

近些年來，具有代表性的多UUV協(xié)作系統(tǒng)研究機(jī)構(gòu)或項(xiàng)目列舉如下：

(1)歐盟的“GREX”項(xiàng)目[2-4]

歐盟于2006年組織了德國、意大利、葡萄牙、挪威、法國等國家聯(lián)合開展了主題為協(xié)作無人系統(tǒng)的協(xié)調(diào)和控制的[5,6]歐盟GREX項(xiàng)目(見圖2)，研究核心是解決多UUV的協(xié)同導(dǎo)航及編隊(duì)控制、通信等問題。Grex是拉丁語，意為群體，組隊(duì)的意思。該項(xiàng)目組對外公開的主要任務(wù)是基于多個(gè)異構(gòu)無人水

圖2 歐盟GREX項(xiàng)目

下航行器的協(xié)作完成海底地圖測繪，始于2006年，結(jié)題于2009年。2008年夏季和2009年11月的二次海試成功完成了多UUV協(xié)作下的海洋環(huán)境繪圖任務(wù)，驗(yàn)證了可以通過水聲通信實(shí)現(xiàn)多UUV協(xié)同導(dǎo)航和控制。

(2)美國自主海洋采樣網(wǎng)絡(luò)

美國的自主海洋采樣網(wǎng)絡(luò)(Autonomous Ocean Sampling Network，AOSN)項(xiàng)目是多UUV系統(tǒng)用于科學(xué)考察的最典型案例。

ASON I項(xiàng)目，是最有影響的多UUV系統(tǒng)的基礎(chǔ)應(yīng)用研究，由美國麻省理工學(xué)院(MIT)海洋實(shí)驗(yàn)室、伍茲霍爾海洋研究所、華盛頓大學(xué)應(yīng)用物理實(shí)驗(yàn)室等多家研究機(jī)構(gòu)共同參與完成。

AOSN II項(xiàng)目(圖3)，由美國蒙特利灣海洋研究所(Monterey Bay Aquarium Research Institute， MBARI)領(lǐng)導(dǎo)，美國海洋研究局資助。該項(xiàng)目的目的是對一個(gè)大范圍的海洋空間進(jìn)行長時(shí)間的數(shù)據(jù)收集，預(yù)測海洋的物理特性，利用多個(gè)UUV搭載不同類型的傳感器，在同一時(shí)刻測量不同區(qū)域或不同深度下的海洋參數(shù)，并采取適當(dāng)?shù)目刂撇呗允沟镁W(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)UUV成員能夠在最重要區(qū)域進(jìn)行信息收集。

圖3 2003年蒙特利灣AOSN II試驗(yàn)示意圖

(3)美國的新澤西大陸架觀測系統(tǒng)

圖4為美國新澤西海灣布設(shè)的大陸架觀測系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中，水面雷達(dá)，水下滑翔UUV(Slocum Glider，圖4)，空中飛機(jī)以及衛(wèi)星組成了多節(jié)點(diǎn)的觀測系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用多個(gè)UUV在長期無人值守的情況下自主進(jìn)行海洋調(diào)查工作，經(jīng)過4年的運(yùn)行試驗(yàn)，已充分證明了多UUV作為其中關(guān)鍵的部分在沿岸水域快速生態(tài)評估、物理化學(xué)要素分析等方面發(fā)揮了不可替代的作用。

圖4 美國新澤西大陸架觀測系統(tǒng)

(4)美國MIT的CADRE系統(tǒng)[7]

美國麻省理工學(xué)院(MIT)海洋機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室一直從事UUV的技術(shù)研究，并于2006年公開了其“自主協(xié)同的分散偵察與探測系統(tǒng)”，即“Cooperative Autonomy for Distributed Reconnaissance and Exploration (CADRE) System”。該系統(tǒng)受美國海軍研究生院資助，并于2004年完成了湖上試驗(yàn)。

CADRE系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)是利用了三種無人平臺(tái)進(jìn)行協(xié)同導(dǎo)航與控制，共同完成偵察與探測任務(wù)，如圖5所示。該系統(tǒng)所利用的三類UUV分別為：

1) 基于Bluefin-12的搜索/分類/繪圖(Search-Classify-Map，SCM)UUV；

2) 基于Bluefin-9和Bluefin-12的獲取/辨別(Reacquire-Identify，RI)UUV；

3) 基于Bluefin-21和ASV的通信和導(dǎo)航輔助(Communications and Navigation Aid，C/NA)UUV。

其中，SCM UUV和RI UUV是裝備低成本、低精度的導(dǎo)航系統(tǒng)和水聲通信定位系統(tǒng)，C/NA UUV裝備高精度的導(dǎo)航系統(tǒng)和通信系統(tǒng)，由C/NA UUV負(fù)責(zé)水下通信中繼和輔助導(dǎo)航。在執(zhí)行任務(wù)過程中，SCM UUV和RI UUV在C/NA UUV輔助下利用移動(dòng)長基線定位[32]方法實(shí)現(xiàn)精確定位，SCM UUV在前方進(jìn)行偵察，探測到可疑目標(biāo)后，報(bào)告給C/NA UUV，并由C/NA AUV進(jìn)一步分析和處理，做出決策，再將目標(biāo)信息告知RI UUV，最后由RI UUV處理可疑目標(biāo)；若是水雷，當(dāng)前方編隊(duì)距離足夠遠(yuǎn)時(shí)，引爆水雷，在保證安全的前提下，降低了成本。

(b) 圖5 麻省理工學(xué)院的CADRE系統(tǒng)

(5)歐盟CADDY系統(tǒng)[8]

歐盟第七科技框架計(jì)劃(FP7)致力于UUV的技術(shù)研究，并于2014年開展了“自主認(rèn)知潛水協(xié)同作業(yè)項(xiàng)目”，即Cognitive Autonomous Diving Buddy (CADDY)。該項(xiàng)目的目標(biāo)是開發(fā)能夠幫助或者協(xié)同人類潛水者在危險(xiǎn)水區(qū)內(nèi)進(jìn)行科研、考古或者商業(yè)探索活動(dòng)時(shí)完成高效率作業(yè)的水下航行器領(lǐng)航跟蹤系統(tǒng)(leader tracking system, LTS)，如圖6所示。整個(gè)LTS系統(tǒng)包括在水下扮演潛水助手角色，能夠與潛水員以及領(lǐng)航航行器協(xié)作的水下航行器，和在水面提供導(dǎo)航監(jiān)視協(xié)助和安全保障功能的水面艦艇。該系統(tǒng)中領(lǐng)航者的身份可以根據(jù)任務(wù)的需求在UUV和水面艦艇之間進(jìn)行切換。CADDY項(xiàng)目已與2014年進(jìn)行了初步的水下航行試驗(yàn)，對協(xié)同動(dòng)作控制與協(xié)同導(dǎo)航進(jìn)行了驗(yàn)證，未來的研究工作將著重于航行器同人類潛水員的協(xié)同工作以及整個(gè)協(xié)同系統(tǒng)的擴(kuò)展。

圖6 歐盟的CADDY系統(tǒng)

3 國內(nèi)研究進(jìn)展

國內(nèi)方面，中科院沈陽自動(dòng)化所開展了多UUV協(xié)作系統(tǒng)研究[9,10]，對國外多UUV 系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，著重分析了系統(tǒng)涉及的導(dǎo)航、通信、控制和能源等技術(shù)的研究現(xiàn)狀并展望了其未來的發(fā)展方向；開展了多水下機(jī)器人自主海洋特征場跟蹤研究[12]，建立海洋特征跟蹤模型，并基于此模型將隊(duì)形控制策略與海洋特征場的估計(jì)相結(jié)合，設(shè)計(jì)了多水下機(jī)器人隊(duì)形中心跟蹤海洋特征等值線的策略及其控制率。

哈爾濱工程大學(xué)開展了多UUV協(xié)調(diào)控制研究[13,14]，針對多UUV 間通過水聲通信進(jìn)行交互信息時(shí)存在時(shí)延的問題，研究了在通信時(shí)滯下多UUV 沿多條給定路徑編隊(duì)運(yùn)動(dòng)的控制器設(shè)計(jì)問題；高偉[15-17]針對多UUV協(xié)同定位過程中水聲通信延遲造成的定位失效問題，提出了一種基于狀態(tài)估計(jì)均方誤差最小的延時(shí)擴(kuò)展卡爾曼濾波定位誤差修正方法，并針對雙領(lǐng)航者多UUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)的可觀測性進(jìn)行了定性和定量分析，得出了系統(tǒng)可觀測性大小取決于主從UUV間的距離向量以及從UUV速度向量之間的相互關(guān)系，同時(shí)還提出一種基于雙主交替領(lǐng)航的多UUV協(xié)同導(dǎo)航方法，并進(jìn)行了試驗(yàn)驗(yàn)證，為利用雙主交替領(lǐng)航提高系統(tǒng)可觀測性提供了理論依據(jù)。

西北工業(yè)大學(xué)開展了協(xié)同導(dǎo)航的研究，劉明雍[1]開展了多UUV協(xié)同導(dǎo)航體系、移動(dòng)長基線協(xié)同導(dǎo)航、單領(lǐng)航者協(xié)同導(dǎo)航以及洋流干擾下的單領(lǐng)航者測距協(xié)同導(dǎo)航方法。張立川[18-20]在測量水聲傳播延遲的條件下，研究了單領(lǐng)航者、雙領(lǐng)航者兩種模式下多UUV協(xié)同導(dǎo)航算法。張福斌[21]針對雙領(lǐng)航者廣播通信模式下的多UUV 協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)，基于移動(dòng)長基線(MLBL)導(dǎo)航理論，提出并建立了一種虛擬移動(dòng)長基線(SMLBL)協(xié)同導(dǎo)航模型，應(yīng)用加權(quán)最小二乘法，設(shè)計(jì)了基于單向水聲通信的協(xié)同導(dǎo)航算法，使得跟隨UUV內(nèi)外部導(dǎo)航信息得到有效融合。姚堯[22,23]研究了多UUV之間位置關(guān)系對協(xié)同定位精度的影響，并提出了存在水聲傳播延遲情況下多UUV協(xié)同定位的方法，并提出一種最優(yōu)編隊(duì)策略。盧健[24,25]提出了基于誤差修正的多UUV協(xié)同導(dǎo)航算法，研究了“共同觀測環(huán)境”的協(xié)同結(jié)構(gòu)，給出了低自定位精度UUV 部分量測誤差的量測粗估計(jì)算法，包括對距離量測和方位量測的粗估計(jì)。李聞白[6,26-28]研究了考慮未知定常、未知不定常洋流估計(jì)情況下，基于單個(gè)領(lǐng)航者的多UUV協(xié)同導(dǎo)航算法，并在基于單信標(biāo)測距的水下協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)中給出了可觀測性分析。

4 關(guān)鍵技術(shù)分析

(1)水聲測距與通信一體化

多UUV協(xié)同定位所需的位置和通信信息均通過水聲測量實(shí)現(xiàn)，水聲測距與通信一體化是將通信和定位信息融合在一個(gè)數(shù)據(jù)包中。在水聲測距與通信一體化方面，Eustice[29-32]等人研制了協(xié)同導(dǎo)航定位關(guān)鍵組部件：時(shí)鐘同步裝置(PPSBoard)，用以實(shí)現(xiàn)多AUV之間的時(shí)鐘同步。

在多UUV水下傳感器網(wǎng)絡(luò)時(shí)鐘同步算法方面，新加坡國立大學(xué)的Chirdchoo[33]等人首先提出了一種基于集群的，通過利用兩次最小平方誤差線性回歸來估計(jì)時(shí)鐘歪斜和偏移的時(shí)間同步算法。在此基礎(chǔ)上，康涅狄格大學(xué)的Liu[34, 35]針對水下移動(dòng)傳感器網(wǎng)絡(luò)三個(gè)難點(diǎn)：傳播延遲長、傳感器節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性以及能耗功率的限制，考慮了移動(dòng)水下傳感器網(wǎng)絡(luò)的空間相關(guān)性，提出一種成對、跨層的時(shí)間同步方案，準(zhǔn)確估計(jì)多普勒頻移和斜交的影響以及長動(dòng)態(tài)傳播延遲特性，在較低的消息開銷情況下達(dá)到較高的時(shí)間同步精度。北約海洋科技實(shí)驗(yàn)中心主要針對通信節(jié)點(diǎn)移動(dòng)和水聲通信信道有限的問題，利用線性化模型以及通過控制嵌入數(shù)據(jù)的時(shí)間戳來減少通信開銷，對內(nèi)時(shí)鐘漂移進(jìn)行補(bǔ)償，并在COLLAB-NGAS14項(xiàng)目中進(jìn)行了水下移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的試驗(yàn)驗(yàn)證[36]。

西北工業(yè)大學(xué)張兵宇[37]研究了精確時(shí)間同步問題，設(shè)計(jì)了一種多UUV協(xié)同導(dǎo)航的時(shí)鐘同步控制器，實(shí)現(xiàn)了時(shí)鐘實(shí)時(shí)校準(zhǔn)和無外部時(shí)鐘源情況下時(shí)鐘保持功能，完成了硬件測試。

在實(shí)際信息傳播過程中，除了水聲傳播延遲外，還有信號(hào)發(fā)射處理延遲以及信息出序到達(dá)。盧健[25]設(shè)計(jì)了單領(lǐng)航者相鄰周期和三領(lǐng)航者同一周期的非順序量測融合處理算法，將出序量測信息直接對從UUV最新的被估計(jì)狀態(tài)進(jìn)行更新，在信息無損的前提下完成狀態(tài)的實(shí)時(shí)估計(jì)過程。

(2)協(xié)同導(dǎo)航定位算法

協(xié)同導(dǎo)航與單UUV導(dǎo)航定位的最大區(qū)別是多個(gè)UUV之間可進(jìn)行協(xié)調(diào)、合作與信息交互。其基于水聲通信網(wǎng)絡(luò)和水聲探測網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同定位形式，利用各AUV所攜帶的傳感器，結(jié)合水聲通信技術(shù)，共享自主定位傳感器信息，對相對位置觀測量進(jìn)行融合，可有效抑制導(dǎo)航過程中隨時(shí)間累積的定位誤差，從而提高定位精度。

Maczka[38]利用時(shí)間同步和水聲通信來測量UUV相對位置，對系統(tǒng)模型和分布式Kalman濾波進(jìn)行了研究，并給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

在基于幾何解算的協(xié)同定位技術(shù)研究中，Vaganay[39]首次提出“移動(dòng)長基線”的概念。所謂“移動(dòng)長基線”，即通過改進(jìn)傳統(tǒng)的長基線技術(shù)，利用無人水面艦船或水面浮標(biāo)充當(dāng)可移動(dòng)的長基線定位基陣，然后通過UUV之間的探測和定位方程的解算確定航行器的位置坐標(biāo)。隨后，Curcio[40]基于“移動(dòng)長基線”的概念，對1個(gè)UUV和1個(gè)無人水面船組成的多UUV系統(tǒng)進(jìn)行了協(xié)同定位的試驗(yàn)。此外，意大利佛羅倫薩大學(xué)的Allotta[41]等人在水聲通信測距的基礎(chǔ)之上，利用多UUV之間構(gòu)建的四面體幾何關(guān)系來確定它們之間的相對位置，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

在基于多UUV之間相對距離的水聲測量基礎(chǔ)之上，一些學(xué)者開展了對多學(xué)科結(jié)合的協(xié)同導(dǎo)航定位算法以及多種濾波方法(包括且不限于擴(kuò)展卡爾曼濾波)的應(yīng)用研究。新加坡國立大學(xué)的Tan Yew Teck[42]等人結(jié)合了海洋測深學(xué)的方法，研究了基于海洋測深的多UUV協(xié)同定位算法，并利用邊緣化粒子濾波來進(jìn)行信息融合。英國艾塞克斯大學(xué)的Sen Wang[43]等人針對基于單信標(biāo)測距的協(xié)同導(dǎo)航方法，研究了利用滾動(dòng)時(shí)域估計(jì)(moving horizon estimation)的濾波方法來進(jìn)行多協(xié)作系統(tǒng)的位置估計(jì)，使定位精度更加準(zhǔn)確。

(3)協(xié)同導(dǎo)航定位可觀性分析

西北工業(yè)大學(xué)劉明雍[44]針對單信標(biāo)測距導(dǎo)航方法中的系統(tǒng)可觀測性問題，通過建立AUV 的三維運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，利用線性時(shí)變系統(tǒng)的局部可觀測性理論得到了導(dǎo)航系統(tǒng)關(guān)于AUV 三維運(yùn)動(dòng)路徑的可觀測性條件，并在此條件下實(shí)現(xiàn)了對AUV運(yùn)動(dòng)位置的在線估計(jì)。

李聞白[45]針對單領(lǐng)航者相對位置測量的多AUV 協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)，利用擴(kuò)展卡爾曼濾波方法建立了導(dǎo)航系統(tǒng)的整體定位誤差關(guān)于相對位置量測誤差的傳遞方程；在此基礎(chǔ)上，通過求解系統(tǒng)定位誤差隨時(shí)間演化的代數(shù)黎卡提方程，得到了其在穩(wěn)態(tài)情形下的方差上界估計(jì)。

(4)水下UUV組網(wǎng)研究

前文所述研究都是基于兩三個(gè)UUV進(jìn)行的單領(lǐng)航、雙領(lǐng)航等模式下的協(xié)同導(dǎo)航，僅考慮了主從式情況下的協(xié)同導(dǎo)航問題，缺少組網(wǎng)UUV情況下的協(xié)同導(dǎo)航研究。隨著UUV個(gè)數(shù)的增多，每個(gè)UUV可獲得的量測變量也越來越多。在n個(gè)UUV的協(xié)作環(huán)境中，UUV能夠觀測到其它UUV的相對方位和相對距離，則在最多觀測情形下，UUV可獲得所有其它n-1個(gè)UUV的相對距離和相對方位，共2(n-1)個(gè)觀測量。那么，現(xiàn)在的問題就是如何選擇觀測量，選擇哪些觀測量，使得既能滿足UUV的定位需求又使系統(tǒng)能耗最少。

針對這一問題，一些學(xué)者將基于信息論和信息熵的研究方法應(yīng)用于導(dǎo)航與定位信息處理領(lǐng)域[46]，證明了系統(tǒng)的定位性能與量測數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量之間的非線性關(guān)系，并在陸上移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行了驗(yàn)證[47-49]。但在水下環(huán)境中，對UUV組網(wǎng)方面的研究還較少。Moradi[50]等人研究了水下無線網(wǎng)絡(luò)的逆向定位方法，提出一系列基于無線通信的水下節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)定位方法。上海交通大學(xué)[49-51]研究了變拓?fù)涞乃掠^測網(wǎng)絡(luò)隊(duì)形控制問題，在線性時(shí)變系統(tǒng)穩(wěn)定性分析基礎(chǔ)上，提出了變拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)隊(duì)形可鎮(zhèn)定的充分條件，給出了相應(yīng)的分布式控制器設(shè)計(jì)方法，研究中未考慮部分水下環(huán)境對導(dǎo)航和通訊能力的影響，如通訊延遲、水聲丟包等問題。

5 結(jié) 論

本文介紹了多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位原理，在此基礎(chǔ)之上，詳細(xì)介紹了國外多UUV協(xié)作系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀和國內(nèi)多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位系統(tǒng)的研究進(jìn)展，同時(shí)對協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)所涉及的水聲測距與通信一體化、協(xié)同導(dǎo)航定位算法、協(xié)同導(dǎo)航定位可觀測性分析以及UUV組網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)與分析。隨著海洋研究的不斷深入，復(fù)雜的海洋環(huán)境、UUV的體積、質(zhì)量、能源的限制以及水介質(zhì)的特殊性使多UUV協(xié)作系統(tǒng)越來越受到人們的關(guān)注，應(yīng)用前景也更加寬廣，這也意味著對多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位技術(shù)提出了更高的要求。研究多UUV協(xié)同導(dǎo)航定位技術(shù)是多UUV協(xié)作系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢。

[1] 劉明雍. 水下航行器協(xié)同導(dǎo)航技術(shù). 北京: 國防工業(yè)出版社, 2014. 14-21

[2] Kalwa J. Final results of the European project GREX: Coordination and control of cooperating marine robots. In: Proceedings of the 7th IFAC Symposium on Intelligent Autonomous Vehicles, Lecce, Italy, 2010. 181-186

[3] Brignone L, Alves J, Opderbecke J. GREX sea trials: First experiences in multiple underwater vehicle coordination based on acoustic communication. In: Proceedings of OCEANS ′09 IEEE Bremen, Bremen, Germany, 2009. 1-6

[4] Engel R, Kalwa J. Relative positioning of multiple underwater vehicles in the GREX Project. In: Proceedings of OCEANS ′09 IEEE Bremen, Bremen, Germany, 2009. 1-7

[5] 盧健，徐德民，張福斌. 共同觀測環(huán)境多UUV協(xié)同導(dǎo)航. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, (3): 378-385

[6] 李聞白，劉明雍，高俊釵等. 洋流影響下基于單領(lǐng)航者的多AUV協(xié)同導(dǎo)航. 魚雷技術(shù). 2010, 18(4): 277-281

[7] Willcox S, Goldberg D, Vaganay J, et al. Multi-vehicle cooperative navigation and autonomy with the bluefin CADRE system. In: Proceedings of 2006 IFAC (International Federation of Automatic Control) Conference, Prague, Czech, 2006. 20-22

[8] Abreu P, Bayat M, Botelho J, et al. Cooperative Control and Navigation in the Scope of the EC CADDY Project. In: Proceedings of OCEANS ′15 MTS/IEEE Genova, Genova, Italy, 2015. 1-5

[9] 許真珍，封錫盛. 多UUV協(xié)作系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展. 機(jī)器人, 2007, 29(2): 186-192

[10] 許真珍，李一平，封錫盛. 一個(gè)面向異構(gòu)多UUV協(xié)作任務(wù)的分層式控制系統(tǒng). 機(jī)器人, 2008, 30(2): 155-159, 164

[11] 徐紅麗，許真珍，封錫盛. 基于局域網(wǎng)的多水下機(jī)器人仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn). 機(jī)器人, 2005, 27(3): 423-425

[12] 張少偉，俞建成，張艾群等. 多水下機(jī)器人自主海洋特征場跟蹤研究. 科學(xué)通報(bào), 2013, 58(S2): 67-74

[13] 牟春暉，邊信黔，王宏健等. 具有通信約束的多UUV協(xié)調(diào)路徑跟蹤控制. 魚雷技術(shù), 2011, 19(3): 195-200

[14] 邊信黔，牟春暉，嚴(yán)浙平. 多UUV沿多條給定路徑運(yùn)動(dòng)的協(xié)調(diào)編隊(duì)控制. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 45(1): 106-111

[15] 高偉，劉亞龍，徐博等. 基于雙主交替領(lǐng)航的多AUV協(xié)同導(dǎo)航方法. 哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 36(6): 735-740

[16] 高偉，楊建，劉菊等. 基于水聲通信延遲的多UUV協(xié)同定位算法. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2014, 36(3): 539-545

[17] 高偉，劉亞龍，徐博. 基于雙領(lǐng)航者的多AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)可觀測性分析. 系統(tǒng)工程與電子技術(shù), 2013, 35(11): 2370-2375

[18] 張立川，劉明雍，徐德民等. 基于水聲傳播延遲的主從式多無人水下航行器協(xié)同導(dǎo)航定位研究. 兵工學(xué)報(bào), 2009, 30(12): 1674-1678

[19] Zhang L X, Xu D, Liu M. Cooperative navigation and localization for multiple UUVs.JournalofMarineScienceandApplication, 2009, 8(03): 216-221

[20] 張立川，徐德民，劉明雍等. 基于移動(dòng)長基線的多 AUV 協(xié)同導(dǎo)航. 機(jī)器人, 2009, 31(6): 581-585

[21] 張福斌，馬朋. 一種基于虛擬移動(dòng)長基線的多AUV協(xié)同導(dǎo)航算法. 魚雷技術(shù), 2013, (2): 115-119

[22] 姚堯，徐德民，張立川等. 通信延遲下的多 UUV 協(xié)同定位——基于航跡預(yù)測的實(shí)時(shí)更新算法. 機(jī)器人, 2011, 33(2): 161-168

[23] Yao Y, De-Min X, Wei-Sheng Y, et al. An optimal measure choosing strategy to AUVs Cooperative Localization. In: Proceedings of the 4th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications, Xi’an, China, 2009. 1889-1894

[24] 盧健，徐德民，張立川等. 基于移動(dòng)長基線和誤差修正算法的多 UUV 協(xié)同導(dǎo)航. 控制與決策, 2012, 27(7): 1052-1056

[25] 盧健，徐德民，張福斌等. 異時(shí)量測序貫處理的多 AUV 協(xié)同導(dǎo)航. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2011, 47(31): 12-16

[26] 李聞白，劉明雍，雷小康等. 未知洋流干擾下基于單領(lǐng)航者的多自主水下航行器協(xié)同導(dǎo)航. 兵工學(xué)報(bào), 2011, 32(3): 292-297

[27] 李聞白，劉明雍，張立川等. 單領(lǐng)航者相對位移測量的多自主水下航行器協(xié)同導(dǎo)航. 兵工學(xué)報(bào), 2011, 32(8): 1002-1007

[28] 李聞白，劉明雍，趙濤等. 基于線性規(guī)劃算法的多機(jī)器人系統(tǒng)的協(xié)同定位. 計(jì)算機(jī)仿真, 2010, 27(3): 151-155

[29] Eustice R M, Whitcomb L L, Singh H, et al. Recent advances in synchronous-clock one-way-travel-time acoustic navigation. In: Proceedings of OCEANS ′06 MTS/IEEE Boston, Boston, USA, 2006. 1-6

[30] Eustice R M, Whitcomb L L, Singh H, et al. Experimental results in synchronous-clock one-way-travel-time acoustic navigation for autonomous underwater vehicles. In: Proceedings of 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma, Italy, 2007. 4257-4264

[31] Walls J M, Eustice R M. Experimental comparison of synchronous-clock cooperative acoustic navigation algorithms. In: Proceedings of OCEANS ′11 MTS/IEEE Kona, Kona, USA, 2011. 1-7

[32] Webster S E, Eustice R M, Singh H, et al. Advances in single-beacon one-way-travel-time acoustic navigation for underwater vehicles.TheInternationalJournalofRoboticsResearch, 2012, 31(8): 935-950

[33] Chirdchoo N, Soh W, Chua K C. MU-Sync: a time synchronization protocol for underwater mobile networks. In: Proceedings of the 3rd ACM International Workshop on Underwater Networks, San Francisco, USA, 2008. 35-42

[34] Liu J, Wang Z, Zuba M, et al. DA-Sync: A doppler-assisted time-synchronization scheme for mobile underwater sensor networks.IEEETransactionsonMobileComputing, 2014, 13(3): 582-595

[35] Liu J, Zhou Z, Peng Z, et al. Mobi-Sync: Efficient time synchronization for mobile underwater sensor networks.IEEETransactionsonParallelandDistributedSystems, 2013, 24(2): 406-416

[36] Vermeij A, Munafo A. Real-time clock synchronisation in underwater acoustic networks. In: Proceedings of OCEANS ′15 MTS/IEEE Genova, Genova, Italy, 2015. 1-6

[37] 劉明雍，張兵宇，張立川. 多AUV協(xié)作時(shí)鐘同步控制算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn). 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 31(6): 848-852

[38] Maczka D K, Gadre A S, Stilwell D J. Implementation of a Cooperative Navigation Algorithm on a Platoon of Autonomous Underwater Vehicles. In: Proceedings of OCEANS ′07 MTS/IEEE Vancouver, Vancouver, Canada, 2007. 1-6

[39] Vaganay J, Leonard J J, Curcio J A, et al. Experimental validation of the moving long base-line navigation concept. In: Proceedings of Autonomous Underwater Vehicles, 2004 IEEE/OES, Sebasco, USA, 2004. 59-65

[40] Curcio J, Leonard J, Vaganay J, et al. Experiments in moving baseline navigation using autonomous surface craft. In: Proceedings of OCEANS ′05 MTS/IEEE Washington, Washington, USA, 2005. 730-735

[41] Allotta B, Costanzi R, Meli E, et al. Cooperative localization of a team of AUVs by a tetrahedral configuration.RoboticsandAutonomousSystems, 2014, 62(8): 1228-1237

[42] Tan Y T, Chitre M, Hover F S. Collaborative bathymetry-based localization of a team of autonomous underwater vehicles. In: Proceedings of 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Hong Kong, China, 2014. 2475-2481

[43] Sen W, Ling C, Dongbing G, et al. Single beacon based multi-robot cooperative localization using Moving Horizon Estimation. In: Proceedings of 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Hong Kong, China, 2014. 1625-1630

[44] 劉明雍，李聞白，劉富檣等. 基于單信標(biāo)測距的水下導(dǎo)航系統(tǒng)可觀測性分析. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2011, 29(1): 87-92

[45] 李聞白，劉明雍，李虎雄等. 基于單領(lǐng)航者相對位置測量的多AUV協(xié)同導(dǎo)航系統(tǒng)定位性能分析. 自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2011, 37(6): 724-736

[46] Wang H, Yao K, Pottie G, et al. Entropy-based sensor selection heuristic for target localization. In: Proceedings of 3rd International Symposium on Information Processing in Sensor Networks, Berkeley, USA, 2004. 36-45

[47] Zhang S, Xie L, Adams M D. Entropy based feature selection scheme for real time simultaneous localization and map building. In: Proceedings of 2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Alberta, Canada, 2005. 1175-1180

[48] Caglioti V, Citterio A, Fossati A. Cooperative, distributed localization in multi-robot systems: a minimum-entropy approach. In: Proceedings of IEEE Workshop on Distributed Intelligent Systems: Collective Intelligence and ITS Applications, Prague, Czech, 2006. 25-30

[49] 王玲. 未知環(huán)境中基于相對觀測量的多機(jī)器人合作定位研究: [博士學(xué)位論文]. 長沙: 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院, 2006. 90-124

[50] Marjan M, Javad R, Abdul Samad I. A reverse localization scheme for underwater acoustic sensor networks.Sensors, 2012, 12(4): 4352-4380

[51] 陳煦蔚，馮正平. 移動(dòng)式水下觀測網(wǎng)絡(luò)的隊(duì)形穩(wěn)定性. 海洋工程, 2010, 28(2): 122-127

Advances in cooperative navigation and localization for multi-UUV systems

Zhang Lichuan***, Xu Shaofeng*, Liu Mingyong***, Xu Demin***

(*College of Marine Technology,Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072)**National Laboratory of Underwater Information and Control, Xi’an 710072)

The principle of multi-UUS (unmanned underwater vehicle) cooperative navigation and localization is briefly introduced. Then, the developments of multi-UUV cooperative navigation and localization systems and the relevant studies in theory and practice are reviewed in detail, and the key techniques of integrating underwater ranging and communication, algorithm for cooperative navigation and localization, UUV networking, etc., are emphatically investigated and analyzed. The study concludes that the research on multi-UUV cooperative navigation and localization tends to optimize the volume and mass of UUVs to meet complex marine environments and energy limitations.

unmanned underwater vehicle (UUV), multiple UUV, cooperative navigation, underwater navigation

10.3772/j.issn.1002-0470.2016.05.007

①國家自然科學(xué)基金(51109179， 51179156)和中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)專項(xiàng)(3102014KYJD010)資助項(xiàng)目。

2015-10-28)

②男，博士，副教授；研究方向：水下航行器導(dǎo)航與控制；聯(lián)系人，E-mail: zlc@nwpu.edu.cn