海洋運載平臺控制技術(shù)的發(fā)展趨勢

楊毅， 江濤， 柯俊，陳匯資

上海大學 機電工程與自動化學院， 上海 200444

在陸地資源和發(fā)展空間日趨緊張的情況下，海洋已成為臨海國家獲取更多資源和更大發(fā)展空間的主渠道。海洋運載平臺是當前世界各國開發(fā)、利用海洋最直接的一種通用手段，其主要包含三部分：智能平臺本體、智能平臺控制系統(tǒng)和多功能任務載荷系統(tǒng)。平臺本體是基礎(chǔ)，搭載著控制系統(tǒng)設(shè)備和各個測量設(shè)備，其穩(wěn)定性、適航性、抗傾覆性、自扶正能力保證了智能平臺能夠穩(wěn)定、高效地執(zhí)行任務。控制系統(tǒng)是核心，使得平臺本體部分具備自主定位、自主航行、自主避障、遠程通信等功能，能夠以全自動化的方式執(zhí)行用戶設(shè)定的任務。多功能組合任務載荷系統(tǒng)能夠搭載不同型號、不同用途的測量設(shè)備，使得智能平臺滿足多種作業(yè)任務的需求，極大地拓展了智能平臺的適用性。其中，控制系統(tǒng)是決定海洋運載平臺功能和性能的主要因素，在一定程度上制約著海洋運載平臺技術(shù)的發(fā)展和應用。它的主要任務就是控制海洋運載平臺在工作空間中的運動位置、姿態(tài)、軌跡、操作順序及動作的時間等。因此，為了更好地發(fā)展面向未來的高性能海洋運載平臺，我們結(jié)合當前的平臺控制技術(shù)、未來的實際作業(yè)需求與實體控制技術(shù)發(fā)展形勢，對海洋運載平臺控制技術(shù)展開深入探討和分析。

1 研究現(xiàn)狀

海洋運載平臺面向動態(tài)定位[1]、軌跡跟蹤[2]和路徑跟隨[3]等任務需求，利用傳感器感知的位置、姿態(tài)和外部信息，使運載平臺具備“經(jīng)驗豐富駕駛員”的控制能力，成功穩(wěn)定地做出各種航行任務動作。隨著控制理論研究的發(fā)展，海洋領(lǐng)域相關(guān)研究人員將當前最新相關(guān)技術(shù)用于提升海洋運載平臺的控制性能[4]。

在一定假設(shè)條件下，海洋運載平臺有相應的數(shù)學模型，并能對其進行模型辨識[5]。盡管精確和完整的平臺模型對于控制具有十分重要的意義，但是在數(shù)學建模過程中存在兩方面問題：一是數(shù)值模型的建立十分困難、代價高且耗時；二是由于平臺本身運動狀態(tài)改變、外部干擾、質(zhì)量變化和傳感器觀測值不確定等因素都會導致平臺模型的不確定性，從而影響基于模型控制器的性能，甚至導致系統(tǒng)不穩(wěn)定。

海洋運載平臺控制器設(shè)計通常根據(jù)其所面臨的任務和主要挑戰(zhàn)進行設(shè)計。海洋空間包括水面與水下，相應地，海洋運載平臺包括水面運載平臺和水下運載平臺兩大類。水面運載平臺的控制面臨模型高度非線性和不確定性、系統(tǒng)欠驅(qū)動、船體本身及執(zhí)行機構(gòu)時滯性、執(zhí)行機構(gòu)飽和特性、不可預測的強外部干擾和系統(tǒng)故障等挑戰(zhàn)[6]。針對欠驅(qū)動問題，可以采用反步法和李雅普諾夫直接法來解決[7]；針對非線性問題可以采用反步法解決[8]；針對抗干擾問題可以采用逼近控制方法[9]。另外還可以采用智能控制方法同時解決無人船模型不確定性、非線性和外界干擾問題[10-11]。由于水面運載平臺模型和所面臨運行環(huán)境的復雜性和動態(tài)性，實際應用過程中通常采用復合控制結(jié)構(gòu)和方法以提升控制性能[9]。

從控制角度來看，將水面運載平臺的控制設(shè)計應用于水下運載平臺在原理上完全可行[6]。盡管如此，需將水面運載平臺在二維平面的運動控制擴展至三維空間運動控制，即需要考慮垂直方向的運動控制[12]。水下運載平臺控制面臨的主要挑戰(zhàn)包括水下平臺高度非線性和自身運動耦合性、平臺水動力參數(shù)不精確導致的模型不確定性、不確定外部干擾(系繩力、末端執(zhí)行器有效載荷力和洋流等)以及欠驅(qū)動性[13]。目前應用于水下運載平臺的控制方法有神經(jīng)網(wǎng)絡控制[14]、自適應控制、PID控制[1]和S面控制等。

實際工程應用中，對于海洋運載平臺這種大慣性系統(tǒng)[9]，執(zhí)行器在響應速度、飽和度和耐用性等方面存在約束。控制器指令和實體執(zhí)行并不等同?？刂破鞯脑O(shè)計過程中若沒有考慮這些因素將會極大地降低控制器的性能甚至發(fā)散。雖然很多控制器考慮幅度和速率約束，但是并沒有考慮驅(qū)動器和水面運載平臺整體系統(tǒng)的動態(tài)特性。

當前已有不少研究者對海洋運載平臺提出了很多新的控制策略，并通過相應的仿真或?qū)嶓w平臺進行驗證。隨著對海洋的開發(fā)和利用，人類對海洋運載平臺要求越來越高，相應地對控制性能的需求也逐步提升。目前，海洋運載控制存在以下問題：

(1)目前很多海洋運載平臺控制方法是在有規(guī)律或小干擾條件下進行仿真測試，無法滿足實體海洋環(huán)境各種不規(guī)則復合干擾條件下的平臺控制要求；

(2)雖然關(guān)于海洋運載平臺已有很多模型，但是隨著平臺本體運動狀態(tài)和物理屬性的改變，平臺模型隨之也會發(fā)生改變，單一模型無法滿足控制要求；

(3)雖然有些控制方法可應用于實體平臺，但是方法自適應能力差，即無法適用于不同平臺和不同環(huán)境；

(4)現(xiàn)有控制方法可以在仿真平臺之間實現(xiàn)同質(zhì)甚至異質(zhì)平臺之間的相互協(xié)同，然而無法適用于實體協(xié)同，并且協(xié)同過程中沒有有效考慮人員因素。

海洋運載控制系統(tǒng)在模型不確定性、干擾時變、未知性和多平臺之間協(xié)同等方面需要根據(jù)實際控制系統(tǒng)的應用需求進一步研究。

2 挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢

從控制層面看，海洋運載平臺本身和其所面臨的運行環(huán)境較空中和地面運載平臺有其特有的挑戰(zhàn)性。單體海洋平臺控制面臨的挑戰(zhàn)主要包括平臺本身和外部環(huán)境兩部分。平臺本身挑戰(zhàn)為平臺本體慣性大、模型高度非線性等。外部環(huán)境挑戰(zhàn)主要是環(huán)境惡劣、干擾強且變化大等。另外，海洋廣袤，為擴大海洋運載平臺的效能，需多個海洋運載平臺進行有人和無人及其水面和水下相互協(xié)同。為此，面向任務和控制需求，研究能有效應對強時變干擾、慣性大、高度非線性和系統(tǒng)欠驅(qū)動的單體海洋運載平臺控制系統(tǒng)及其同質(zhì)和異質(zhì)多平臺協(xié)同控制系統(tǒng)是未來海洋運載平臺的發(fā)展趨勢。

為解決上述挑戰(zhàn)，未來海洋運載平臺控制主要包含如下4個研究方向：海洋環(huán)境干擾估計及預測、海洋運載平臺模型估計及預測、類人海洋運載平臺控制、控制任務分解和綜合及其機群和人的交互協(xié)同控制。

3 未來海洋運載平臺控制技術(shù)

3.1 重要性及可能性

自20世紀以來，世界人口呈現(xiàn)井噴式增長，很多陸地資源無法滿足人類生存所需。海洋中蘊藏著豐富的礦產(chǎn)、生物和金屬等各種資源。目前，美國、英國和日本等世界主要海洋強國都先后將海洋開發(fā)及其權(quán)益維護上升至國家戰(zhàn)略層面，均投入大量人力、物力和財力爭相發(fā)展海洋技術(shù)。

海洋運載平臺屬于機器人系統(tǒng)中的一類。同其他機器人系統(tǒng)一樣，海洋運載平臺能維護我國海洋權(quán)益，可提升我國開發(fā)和利用海洋的能力，是實現(xiàn)海洋強國非常重要的一類高端海洋裝備。海洋運載平臺可以根據(jù)實際任務需求搭載不同載荷設(shè)備，用于執(zhí)行特別危險、特別枯燥以及其他不適于有人平臺執(zhí)行的任務。軍事方面，海洋運載平臺可以從偵查、威懾、抵制威脅和攻擊等方面成為海軍的主要力量倍增器；民用方面，其可以從資源勘測、水文和地形調(diào)查等方面成為各海洋部門的主要功能倍增器。同時，海洋運載平臺與平臺之間、與人員之間進行相互協(xié)同，可進一步提升其效能比。控制是決定海洋運載平臺功能和性能的主要因素，在一定程度上制約著海洋運載平臺技術(shù)的發(fā)展和應用。

美國和歐洲等海洋強國通過迭代遞歸制定總體戰(zhàn)略規(guī)劃和相關(guān)項目，指引其海洋運載平臺穩(wěn)步有序發(fā)展。2007年，美國海軍海上系統(tǒng)司令部(NAVSEA)制定了《海軍無人水面艇總體規(guī)劃》，表明美國將在未來相當長的時間內(nèi)持續(xù)進行無人艇的開發(fā)研制。此后，美軍方開始統(tǒng)籌各軍種無人系統(tǒng)發(fā)展，并統(tǒng)一發(fā)布《無人系統(tǒng)路線圖》。2016年，美國國防科學委員會發(fā)布了《下一代水下無人系統(tǒng)》報告。在“2016無人駕駛船舶技術(shù)研討會”上，羅爾斯?羅伊斯公司推出了“高級無人駕駛船舶應用開發(fā)計劃”(AAWA)，并發(fā)布了AAWA 項目白皮書，闡述了該項目如何實現(xiàn)遙控與無人駕駛船舶的美好愿景，并規(guī)劃了到2035年的發(fā)展目標。

在我國“一帶一路”宏觀戰(zhàn)略規(guī)劃中，海洋起著至關(guān)重要的作用。2016年，國家發(fā)展和改革委員會、科學技術(shù)部、工業(yè)和信息化部、中共中央網(wǎng)絡安全和信息化委員會辦公室制定的《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》中，海洋運載平臺的設(shè)計、研發(fā)、推廣工作被列為重點實施項目。

近年隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展，其感知和處理信息越來越實時、準確和完備，可為系統(tǒng)控制提供穩(wěn)定的輸入數(shù)據(jù)源；水上/水下通信和定位等信息處理技術(shù)為海洋運載平臺的遠距人機交互和定位提供技術(shù)支撐；水面和水下運載平臺及其相關(guān)技術(shù)的發(fā)展為控制技術(shù)的研究和應用提供平臺；大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的興起為控制技術(shù)的發(fā)展和應用提供了新的工具和舞臺。為此，將傳統(tǒng)控制技術(shù)同傳感技術(shù)、信息技術(shù)和人工智能技術(shù)等結(jié)合，以實際挑戰(zhàn)和問題為導向，以應用為目的，將應用和理論交互結(jié)合，是未來海洋運載平臺控制器的主要任務。

3.2 遠景目標

未來海洋運載平臺控制器將態(tài)勢響應同態(tài)勢感知和人機交互結(jié)合，使海洋運載平臺具備“經(jīng)驗豐富駕駛員”的駕駛控制能力，實現(xiàn)在非受控環(huán)境下自主/半自主控制，滿足各種復雜任務的航行控制需求。要實現(xiàn)上述目的，控制器需感知外部環(huán)境干擾和內(nèi)部自身狀態(tài)變化，對外部干擾和內(nèi)部狀態(tài)進行估計和預測，形成控制態(tài)勢感知圖；利用人工智能方法學習人工駕駛策略，增強人機交互作用，在一定程度上實現(xiàn)自主/半自主控制分解和綜合，具備多平臺協(xié)同自主/半自主控制能力；同時保證控制器的控制精確性和智能性，從而滿足非受控環(huán)境下的復雜多任務對控制精度和控制應變能力需求。具體需要具備以下功能：

(1)外部強干擾實時感知和預測

海洋運載平臺在海洋環(huán)境操作中，通常會遭遇外部不定期的強干擾。對于水面運載平臺而言，其干擾主要包括風、浪和涌流等；而水下運載平臺干擾主要包括末端執(zhí)行器有效載荷力和涌流。如果干擾大且不可預測，則會造成控制系統(tǒng)不穩(wěn)定，影響海洋運載平臺的安全性能。為此，實現(xiàn)海洋運載平臺穩(wěn)定控制需發(fā)展相應的干擾感知傳感器及其相應的處理和預測理論，為后續(xù)控制方法提供有效表征的干擾。

(2)模型感知和變化預測

海洋運載平臺在航行和作業(yè)過程中，其本身重心和浮心會發(fā)生瞬間和緩慢變化，同時平臺水動力參數(shù)難以進行準確估計。這就需要建立平臺本體模型的實時感知系統(tǒng)，對平臺自身有個準確評估。特別是對于瞬間變化模型應有預測功能，從而及時調(diào)整控制器，以應對瞬間模型變化而導致的控制發(fā)散問題。

(3)大數(shù)據(jù)驅(qū)動駕駛能力學習

駕控人員能根據(jù)感知到的局部環(huán)境信息在多種航速下作出各種體現(xiàn)駕駛技術(shù)的操作。海洋運載平臺可以通過錄入駕控人員的駕駛數(shù)據(jù)，構(gòu)建相應的策略和價值函數(shù)，通過自我學習提升駕駛能力。

(4)大數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制任務分解和綜合能力學習

人類在完成某個簡單的任務時靠一個人即可完成。當任務復雜度增加時，需要對任務進行層次化分解，然后綜合。為此，海洋運載平臺完成任務時，可通過學習的方法，使其具有自主任務分解和綜合能力。分解出的子任務可以通過平臺的自主演化行為完成，也可以通過一定規(guī)則讓平臺完成，還可以分配給操控人員完成。分解的各子任務模塊可以借用已有模塊，也可重新開發(fā)。

(5)海洋運載多平臺人機交互協(xié)同

不管海洋運載平臺自主能力多強，其終究是為人類服務，降低人類海洋作業(yè)的危險和減輕長期出海作業(yè)的壓力，從而將人類解放出來的大部分時間去從事更高層的工作。人類終將是主宰者，海洋運載平臺的智能性無法同人類相比。海洋運載平臺在作業(yè)過程中能實現(xiàn)其同人類的無縫對接，在發(fā)揮平臺精準執(zhí)行力的同時借助人類的智能。這要求海洋運載平臺控制器同時具備控制精確性和控制智能兩種能力，從而使一個人能同時操控數(shù)量足夠多的海洋運載平臺，提升其效能比。

3.3 研究方向

海洋運載平臺應面向?qū)嶋H需求，以提升工作效能、實現(xiàn)人和機群無縫協(xié)同為目標，將傳統(tǒng)控制技術(shù)、傳感技術(shù)、人工智能技術(shù)和人機交互技術(shù)等相互結(jié)合，構(gòu)建海洋運載平臺控制理論體系和工程技術(shù)架構(gòu)，使海洋運載平臺控制器同時具備控制精確性和控制智能兩種能力，從而滿足非受控環(huán)境下的復雜多任務對控制精度和控制應變能力的需求。為實現(xiàn)上述目的，讓海洋運載平臺具備期望功能，需針對如下方向開展研究：海洋環(huán)境干擾估計及預測、海洋運載平臺模型估計及預測、類人海洋運載平臺控制、控制任務分解和綜合及其機群和人的交互協(xié)同控制。各研究方向及其相關(guān)技術(shù)之間的關(guān)系如圖1。

圖1 海洋運載平臺研究方向的體系架構(gòu)

具體研究方向包括以下幾個方面：

(1)海洋環(huán)境干擾估計及預測

海洋運載平臺在海洋操作環(huán)境中，通常會遭遇外部不定期的強干擾。如果海洋運載平臺在控制過程中無法對干擾進行準確估計和預測，則通常會導致控制過程失效，從而使海洋運載平臺系統(tǒng)失衡，引發(fā)事故。目前海洋干擾不僅探測手段有限，而且估計精度不高，預測不準確。這些在很大程度上限制了控制方法在實體平臺中的應用。為此需發(fā)展如下海洋運載平臺干擾估計技術(shù)：海浪估計與預測、風干擾估計與預測、涌流估計與預測。風浪流估計與預測的研究框架如圖2。在對海洋環(huán)境干擾估計和預測中需利用多傳感器信息融合處理和估計理論，實現(xiàn)對海浪、風速和流速等主要干擾的幅度、空間和時間分布規(guī)律的估計和預測。

圖2 風浪流估計與預測

①海浪估計與預測

海洋運載平臺在海面運行時，經(jīng)常面臨較大的海浪。海浪對水面運載平臺影響很大。比如水面運載平臺側(cè)浪航行時會造成很大的橫搖，危及平臺安全。為此可以利用船體姿態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合雷達、視覺等傳感器，利用雷達數(shù)據(jù)處理和圖像處理方法，對兩者數(shù)據(jù)進行融合，從而實現(xiàn)海浪實時估計。同時依據(jù)估計結(jié)果，進行海浪預測，使水面運載平臺能夠?qū)＠藢嵤┲鲃涌垢蓴_控制。

②風速估計與預測

海洋運載平臺在海面運行時，也經(jīng)常面臨大風干擾。特別當水面運載平臺通過海峽通道或當船體截面較大時，風速對船體運動的影響很大。為此應用風速儀來采集相關(guān)干擾數(shù)據(jù)，采用信號統(tǒng)計估計和預測理論，建立風速干擾模型，實現(xiàn)對風速進行預測和估計，使水面運載平臺能夠?qū)︼L實施主動抗干擾控制。

③涌流估計與預測

海洋涌流對水面海洋運載平臺和水下海洋運載平臺都有很大影響。特別是島礁和潟湖等附近存在變化比較劇烈的渦流，會嚴重威脅海洋運載平臺的安全。為此應利用流速儀，采用信號統(tǒng)計估計和預測理論，建立涌流干擾模型，對涌流進行干擾估計和預測，使海洋運載平臺實施涌流主動抗干擾控制。

(2)海洋運載平臺模型估計及預測

海洋運載平臺在航行和作業(yè)過程中，其本身重心和浮心會發(fā)生瞬間和緩慢變化，同時平臺水動力參數(shù)難以進行準確估計。為實現(xiàn)平臺模型實時估計及預測，需開展如下研究：水動力參數(shù)估計、緩慢模型變化估計及預測、瞬間模型變化估計及預測。海洋運載平臺模型估計與預測研究框架如圖3。海洋運載平臺模型估計及預測應根據(jù)受力分析、位置和姿態(tài)傳感器之間的變化建立映射關(guān)系，實現(xiàn)瞬時模型變化和緩慢模型變化估計與預測；通過數(shù)值水槽仿真初步建立水動力參數(shù)離線估計，通過在線學習實現(xiàn)水動力參數(shù)的在線估計和預測。

圖3 海洋運載平臺模型估計與預測

①瞬時模型變化估計與預測

海洋運載平臺在海洋作業(yè)過程中，比如收放設(shè)備過程和平臺本身速度發(fā)生瞬間改變時，會發(fā)生模型瞬變。這時更需要海洋運載平臺能實現(xiàn)對其自身的穩(wěn)定控制。為此應研究將平臺自身位置、姿態(tài)變化、受力情況和相應的先驗知識進行對應，建立映射關(guān)系，實現(xiàn)對平臺模型瞬間變化進行有效、及時估計。

②緩慢模型變化估計與預測

海洋運載平臺在海洋作業(yè)過程中實際上經(jīng)常會發(fā)生模型緩慢變化，比如平臺自身緩慢變速，平臺內(nèi)的油量逐漸減少。模型緩慢變化的積累會逐漸影響平臺的控制性能。為此，應根據(jù)平臺自身的狀態(tài)改變建立緩慢變化模型，實現(xiàn)對平臺模型進行自適應估計和預測。

③水動力參數(shù)估計

平臺本身水動力參數(shù)通常難以準確獲取，并且代價高。這就需要通過建立數(shù)值水槽實現(xiàn)水動力參數(shù)的離線粗估計，然后依據(jù)迭代演化學習方法對平臺的水動力參數(shù)進行在線學習修正。

(3)類人海洋運載平臺控制

海洋運載平臺控制的最終目的是使海洋運載平臺具備“經(jīng)驗豐富駕駛員”的駕駛控制能力，然后根據(jù)自身狀態(tài)和任務需求，精確、高效地完成各項預定任務。駕控人員能根據(jù)局部環(huán)境感知信息，在多種航速下能做出各種體現(xiàn)駕駛技術(shù)的操作。為此基于機器學習理論，建立任務和環(huán)境信息的特征表征模型，研究學習人的駕駛技能方法，建立人類駕駛經(jīng)驗和特征模型之間的對應關(guān)系，使海洋運載平臺具有類人駕駛能力。類人海洋運載平臺控制研究框圖如圖4。

圖4 類人海洋運載平臺控制

①信息特征提取及表征

駕控人員基于當前環(huán)境理解，作出各種熟練操作。這種理解包括船體模型和性能理解、當前局部任務理解和當前環(huán)境感知理解。為實現(xiàn)海洋運載平臺的類人駕駛能力應開展船體模型特征提取和表征、任務特征提取和表征，以及多維度、多尺度情景認知特征提取研究。這些工作為操控駕駛學習提供統(tǒng)一的特征表達。

②類人駕駛能力學習

通過獲取任務信息、傳感器信息和駕駛員操控信息，并利用前面獲取的特征統(tǒng)一表征形式，需要開展駕駛能力學習數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、價值網(wǎng)絡和策略網(wǎng)絡構(gòu)建、學習網(wǎng)絡和特征表征迭代演化研究。

(4)控制任務分解和綜合

目前很多控制方法在完成某一簡單控制任務時性能不錯，而當控制任務復雜度增加時，其無法滿足控制性能要求。為此海洋運載平臺控制器應借鑒人類通過分工完成復雜系統(tǒng)任務的思想，來實現(xiàn)復雜任務的控制。為此，需針對控制任務自主分解、控制任務同控制模塊關(guān)聯(lián)、控制任務標準模塊庫構(gòu)建開展研究。控制任務分解和綜合研究框圖如圖5。為此應建立任務復雜度和分解層次的評價函數(shù)，基于優(yōu)化理論，實現(xiàn)復雜任務自主分解；構(gòu)建任務綜合和模塊匹配評價函數(shù)，基于優(yōu)化理論，實現(xiàn)復雜任務的綜合求解。

圖5 控制任務分解和綜合

①控制任務自主分解

復雜控制任務很多時候無法通過單一方法和單一層次解決。海洋運載平臺在實際作業(yè)過程中會面臨很多復雜的任務，特別是復雜環(huán)境下多任務、多平臺協(xié)同作業(yè)。為此應基于人類解決復雜任務過程中分工的思想，面向任務需求開展任務復雜度評價研究，通過監(jiān)督學習方法實現(xiàn)自主和半自主任務的層次化分解，為后續(xù)控制器的設(shè)計和重復利用建立基礎(chǔ)框架。

②控制任務綜合

任務分解后，通常需要為各子任務設(shè)計控制器。然而這沒有利用已有的控制資源，導致效率低下。為解決此問題首先需要建立控制任務多層次標準模塊庫，這樣子任務可以根據(jù)分解情況選擇相應的子模塊庫，同時子模塊庫的選擇也可變成自主行為。這就需要研究子控制任務同子模塊之間的關(guān)聯(lián)方法?；诳刂迫蝿辗纸饨Y(jié)構(gòu)、構(gòu)建的標準子模塊庫、子控制任務和子模塊的關(guān)聯(lián)度，實現(xiàn)控制任務綜合。

(5)機群和人的交互協(xié)同控制

面對浩瀚且惡劣的海洋和復雜的作業(yè)任務，單海洋運載平臺能力和智慧顯得格外低。為此，可通過海洋運載平臺同其他運載平臺和人群之間的相互協(xié)同，發(fā)揮各自優(yōu)勢，使運載平臺同時體現(xiàn)高效性和智能性。從控制層面需要開展海洋運載平臺之間協(xié)同控制，以及操控人員同海洋運載平臺之間的協(xié)同控制。機群和人的交互協(xié)同控制研究框圖如圖6所示。通過將異構(gòu)系統(tǒng)進化和混合增強智能進行結(jié)合，實現(xiàn)機群和人的交互協(xié)同控制。

圖6 機群和人的交互協(xié)同控制

①海洋運載平臺之間協(xié)同控制

水面運載平臺之間協(xié)同能提升平臺之間的魯棒性、適應性等能力。為此，應針對實際特定任務需求，比如海洋測繪和海域巡邏等，研究實體環(huán)境下編隊、回歸、分散等基本動作的協(xié)同控制，基于異構(gòu)平臺合作協(xié)同進化理論，通過控制任務分解和合成實現(xiàn)其他更復雜任務的協(xié)同控制。

②操控人員同海洋運載平臺之間的協(xié)同控制

由于海洋運載平臺的智能性無法同人類相比，海洋運載平臺在協(xié)同過程中仍需要操控人員參與，形成多海洋運載平臺之間協(xié)同方式是未來協(xié)同控制系統(tǒng)的一個主要研究方向。為此，需從控制層面，針對操控人員同海洋運載平臺之間的協(xié)同控制，基于混合增強人工智能，開展控制任務分解協(xié)同、控制任務綜合協(xié)同、駕駛控制協(xié)同。

4 海洋運載平臺控制發(fā)展路線圖

海洋運載平臺控制發(fā)展路線圖如圖7。2016年國家發(fā)展和改革委員會、科學技術(shù)部、工業(yè)和信息化部、中共中央網(wǎng)絡安全和信息化委員會辦公室制定的《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》和《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020)》為代表的一系列相關(guān)政策規(guī)劃成為推動我國海洋運載平臺控制的重要助力。到2030年和2040年，我國將分別在海洋運載平臺的干擾估計與預測、模型估計與預測和類人控制、控制任務分解與綜合及其機群與人之間協(xié)同控制方面取得基礎(chǔ)理論的重大突破，初步建立海洋運載平臺控制體系，部分技術(shù)與應用達到世界領(lǐng)先水平，在無人海洋運載等領(lǐng)域得到初步應用。之后，通過幾個發(fā)展階段，逐漸提高海洋運載平臺控制的水平并擴展應用范圍。2050年，我國海洋運載平臺相關(guān)理論、技術(shù)與應用將達到世界領(lǐng)先水平，形成較為成熟的理論與技術(shù)體系，在類人控制學習和自主任務分解及綜合等領(lǐng)域取得重大突破。在海洋運載平臺領(lǐng)域能夠?qū)崿F(xiàn)智能自主控制，形成涵蓋核心技術(shù)、關(guān)鍵系統(tǒng)、支撐平臺的完整產(chǎn)業(yè)鏈，推動我國高端海洋裝備相關(guān)理論和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

圖7 海洋運載平臺控制發(fā)展路線圖

5 結(jié)論

世界是海洋的世界，誰能在海洋運載平臺領(lǐng)域取得技術(shù)突破，必將占得海洋開采的先機。海洋運載平臺控制技術(shù)作為整個系統(tǒng)的核心，在平臺作業(yè)過程中起著舉足輕重的作用。本文著眼于新形勢下海洋發(fā)展契機，結(jié)合我國促進海洋運載平臺發(fā)展的相關(guān)戰(zhàn)略政策與海洋運載平臺控制技術(shù)發(fā)展趨勢，從海洋運載平臺控制技術(shù)的重要性與可能性、平臺應具備的功能和控制技術(shù)應著重發(fā)展的研究方向等幾個角度對平臺控制技術(shù)進行了深入分析，并制定了海洋運載平臺控制發(fā)展路線圖。

(2018年9月17日收稿)■