摘 要：随着水下无人潜航器技术的发展和日渐成熟，单一水下无人潜航器已不能满足需求的发展，这就使多水下无人潜航器以集群的形式互相协作执行任务成为了水下无人潜航器发展的必然趋势。本文从军事领域和民用领域两方面介绍了国外主要水下无人潜航器集群项目，包括项目设立目标和发展情况；分析了水下无人潜航器集群的一些关键技术的国内外研究现状和发展趋势，主要包括集群智能控制、通信网络设计、任务规划、路径规划、编队控制和导航定位等方面；最后对水下无人潜航器集群系统发展做出展望。
水下无人潜航器(unmanned underwater vehicle，UUV)从20世纪60年代[1]诞生以来，经历了很大的发展。从最初的遥控潜器 (remolely operated underwater vehicle,ROV) 发展到无人无缆并有一定自主性的AUV (autonomous underwater vehicle)。AUV不依赖母船提供动力、机动性强、活动范围大、作业效率高等特点[1]使其逐步成为各国研究者的主要研究对象，其各项技术得到了很好的发展，并在海洋资源勘探、侦查监视、反潜等民用和军事领域得到了很好的应用。
随着UUV技术日渐成熟，它所面临的任务的难度和复杂度也有很大提升，单一UUV已不能满足需求的发展。这就使多UUV以集群的形式互相协作执行任务成为了UUV发展的必然方向，同时也对UUV任务规划、路径规划等关键技术提出了新的要求，并促进了集群智能、编队控制等适应集群发展方向的技术的应用。
相比于单体UUV，集群有以下突出优势[2]：1) 集群系统利用单体自主性能够实现集体决策以及群体级稳态;2) 集群系统可扩展性很高，个别群内成员的增减不会对系统造成决定性影响;3)由于集群系统具有高度可扩展性和稳定性，所以集群系统鲁棒性较强；4) 集群相比于个体最突出的特点是能够完成个体无法独自完成的任务。本文将重点介绍UUV集群的发展现状和关键技术，为其将来的发展提供参考。
1 主要的UUV集群项目
1.1 军事领域
各国对UUV的研究正在向集群化的方向发展，并已被应用在军事领域。2016年英国在“Unmanned warrior” 军事演习中直观的展现了UUV集群在军事作战中的关键作用和未来潜力。
1.1.1 持续濒海水下监控网络项目 (PLUSNet)
PLUSNet (persistent littoral undersea surveillance network) [3]是由美国海军研究办公室 (ONR)赞助的一个多机构合作项目，旨在推进沿海监控技术发展，目标是探测和跟踪燃油潜艇。该项目使用固定和移动水下平台，包括具有检测系统的底部节点，具有拖曳阵列的UUVs，以及带有声学和环境传感器的水下滑翔机。节点组织成集群，与其他集群协同工作，进行大范围的行动。除检测、分类和跟踪等基础功能外，该项目还在自主性、环境适应性和网络结构3个关键技术领域取得了研究进展。
1.1.2 协作自主的分布式侦察与探测系统(CADRE)
CADRE (cooperative autonomy for distributed reconnaissance and exploration)[4]系统是协调水下无人航行器的异构集合的框架，用于自主执行面向目标的任务。该系统的开发旨在解决美国海军UUV总体规划中提出的海底搜索和调查 (undersea search and survey, USS) 以及通信与导航救援 (communications and navigation aid, C/NA) 功能， 其关键属性是可扩展性和模块化。
CADRE系统包括一个自主水下航行器网络 (AUV，也称UUV) 和自主水面航行器 (ASV)，它们自主地同时进行广域海底反水雷 (MCM) 侦查，同时保持高精度导航和定位。多模式通信架构在CADRE系统中起着至关重要的作用，允许系统中的UUV彼此之间还有与各种支持平台保持联系。
CADRE系统在海底地雷对抗任务的背景下开发，因此对该系统进行了2个关键反水雷任务方案的验证：1) (365.6～914) m×20 nmile的狭长区域(如图1所示)；2) 10 nmile×10 nmile的广域范围。2种方案均在保持严格的导航精度和协同定位要求的前提下进行。
1.2 民用领域
1.2.1 Cocoro自主水下航行器集群
2011年，奥地利Ganz人工生命实验室的研究人员发布了当时世界上最大的水下无人航行器集群：CoCoRo自主水下航行器集群[5]。该项目由欧盟资助，Thomas Schmickl领导，由41个UUV组成，可以协同完成任务，其主要目的是用于水下监测和搜索。该集群系统在其行为潜力方面具有可扩展性，可靠性和灵活性。研究人员通过受到行为学和心理学启发的实验来研究集体自我认知，从而允许量化集体认知。
图1 CADRE系统概念图
Fig.1 Concept diagram of CADRE system
1.2.2 WiMUST-用于地震勘测的AUV舰队
WiMUST[6](widely scalable mobile underwater sonar technology) 项目旨在设计和测试协作自主水下航行器系统以简化地震勘测并提供相比于现代拖缆方式的显着优势。WiMUST系统的主要新颖之处在于使用海洋机器人来捕获地震数据而不是传统的拖缆。
项目利用UUV集群牵引小型孔径短拖缆。UUV充当可重新配置的移动声学网络的感测和通信节点，并且整个系统表现为用于记录数据的分布式传感器阵列，数据通过支持船装备的声源射向海床和海底地层的强声波而获得，如图2所示。
图2 WiMUST系统工作方式
Fig.2 Work mode of WiMUST system
1.2.3 欧盟Grex项目
由欧盟资助的研发项目GREX[7](2006-2009)促进了多航行器协作的理论方法和实用工具的发展，缩小了概念与实践之间的差距。由该项目资助研发的技术一方面通用性很强，连接预先存在的异构系统。另一方面鲁棒性很强，能够应对由通信错误引起的问题。
2008年夏天至2009年末，该项目针对“协调路径跟踪”和“合作视线目标追踪”任务进行了3次海上试验。航行器间使用预设的时分媒体访问 (time division medium access, TDMA) 同步架构交换导航数据，允许每分钟5次交换大约20 Bytes的压缩数据包，同时避免数据包冲突。在有效通信条件下实现了编队航行 (如图3所示) 和向指定目标聚集等任务。
图3 4架航行器的编队航行轨迹
Fig. 3 Formation trace of 4 UUV
除去以上项目以外，还有很多其他已经取得成功或仍在进行中的UUV集群项目：如美国海洋研究局资助的自主海洋采样网络 (autonomous ocean sampling network, AOSN)[8]；美国新泽西海湾布设的大陆架观测系统 (the new jersey shelf observing system) [9]；由欧洲委员会资助启动的Co3-AUV自主水下航行器的协同认知控制项目[10]；由北约水下研究中心和麻省理工学院完成的通用海洋阵列技术声呐 (generic ocean array technology sonar, GOATS)[11]项目; 英国 Nekton 研究机构开发的水下多智能体平台 (underwater multi-agent platform, UMAP)[12]等项目。
通过分析以上项目实例可以发现，国外的UUV集群项目以实用性为主，从实际应用角度出发，提出所面临的问题，并通过理论结合实践的方式寻找解决办法；项目研究更侧重系统稳定性和可扩展性的研究，在此基础上去寻找实现概念设想的方法。
2 UUV集群发展关键技术
2.1 集群智能控制算法
集群智能控制算法是集群系统的核心技术，是控制各个单体活动并能将它们联系起来形成一个系统合作执行任务的关键。受自然界群体行为的启发，已有很多智能控制算法被提出，但是由于海底复杂环境和恶劣通信条件的限制，很多算法不能直接被移植到UUV集群应用当中。因此现有智能算法在海洋环境的应用以及适用UUV集群的新智能控制算法的开发仍是未来UUV集群发展的关键所在。
现阶段对集群控制算法的研究主要还是集中于对已有智能算法的改进，例如严浙平[13]在已有单、多智能体强化算法的基础上，提出一种融合了Nash—Q、CE—Q及WoLF—PHC等算法主要思想的多智能体Q学习算法，并将这种算法用于多AUV系统的控制。另外，集群控制算法的研究通常都是针对某一特殊任务或者目标，引入智能算法以达到优化控制器的目的。例如文献[14-19]分别针对UUV集群的路径跟踪、编队控制和协同围捕等问题，将适合的智能算法引入到海洋环境中，并根据不同问题所存在的不同客观条件对算法进行一定的改进。以上方法基本概括了目前主流的UUV集群智能算法研究方法：将已有智能控制算法针对海洋环境和特定任务进行改进，比较常用于集群控制的算法有：蚁群算法[20-21]、人工势场法[22]、粒子群算法[23]；另外强化学习和机器学习等方法[24-27]也一直有学者对其进行集群控制应用方面的研究。UUV集群发展相对较晚，改进已有算法是一种效率较高的方法，但不应该局限于此，文献[28]提出了一种模块化、可扩展的应用于异构多UUV编队协调问题的架构。文献中对硬件扩展时的软件配合扩展升级的研究是值得参考的研究方向。海洋环境的复杂性给UUV的研究增加了很多限制和挑战，同时也为UUV研究创造了更多的可能性，在参考已有研究成果的同时应该根据具体情况和相关理论知识探索更适合的智能控制算法。
2.2 通信网络设计
远距离通信、大容量通信、高质量通信、强抗干扰性和保密性是对UUV通信系统的基本使用要求。目前UUV的主要通信方式有：光缆通信、卫星通信、无线电通信和水声通信。其中水声通信由于其衰减慢可实现远距离水下通信的特点最适用于UUV集群中成员间的相互通信。但是水声通信存在带宽有限和传输速度慢且信道不稳定等缺点，有通信延迟和数据丢包等问题。因此在特定的环境条件限制以及没有更好的通信手段的情况下，通信网络的合理设计是一种提高水下UUV集群间相互通信效率和可靠性，从而更好地协作完成任务的可行方法。
