(一) 课题来源与背景。

我国拥有近 300 万平方公里的海域，开发和利用海洋直接关系到国家安全、经济发展、减灾防灾等各个方面。要开发和利用好海洋，就有必要对海洋环境进行全方位的观测。然而，对于一些应急的海洋观测任务或者大范围海域的观测任务，例如对热液喷口的寻找、可疑目标的搜索等任务，仅利用固定平台组成的观测网络难以完成任务，因此，有必要研究基于多AUV协作的海洋环境数据收集与目标搜索技术。

(二) 研究目的与意义

本技术成果针对多AUV协同环境观测中的自主决策与规划问题，考虑AUV 传感器的不确定性、环境变化的不确定性、目标分布的不确定性等多种不确定因素，分布在不同地点的AUV 利用自身的测量信息以及其邻居AUV 的信息进行交互，通过信息融合算法，获得对环境信息或者目标信息的估计，根据融合后的信息，合理规划AUV 的航迹，使AUV 收集数据量最大，发现目标的概率最大，从而有效提升环境观测效率与移动目标搜索效率。

(三) 主要论点与论据

本技术成果以突破面向海洋数据收集和移动目标搜索的多自主水下航行器（AUV）协同航迹规划能力为目标，有效提升了多AUV观测系统在水下数据收集与移动目标搜索任务的作业效率，主要研究成果包括：①针对AUV非线性运动约束条件，建立了面向海洋数据收集的AUV航迹规划模型，在收集数据信息量化的基础上，提出了面向信息收集最大化的AUV航迹优化方法；②针对大范围移动目标搜索问题，建立了海洋移动目标分布模型，研究了多AUV对目标分布的一致性估计准则，提出了最小搜索能耗、最短搜索时间的多AUV最优离线搜索方法；③针对水下通信距离受限的实际情况，研究了多AUV通信拓扑连通性的自适应保持方法，在多AUV目标估计一致性的基础上，提出了多AUV协同目标搜索的在线航迹规划方法；④设计并搭建了机器鱼实验仿真平台，对面向标量场重构的多AUV路径规划方法进行了实验验证，研制并搭建了水面集群实验平台，实现了无速度测量下的无人水面船编队控制，对海洋环境下的AUV协同规划进行了原理性验证。

(四) 创新点与技术影响力

本技术成果突破了海洋数据收集、海上目标搜索任务中的强非线性模型约束、数据信息量化、通讯距离受限、搜索资源受限等技术瓶颈，提出并验证了多AUV协同规划方法，实现了对海洋标量场的重构，以及复杂海洋环境下的移动目标搜索，提升了多AUV在不确定海洋环境下的自主能力与自适应能力。

本技术成果在研究期间取得了一定的研究成果，包括：(1) 共发表论文14 篇，其中SCI 论文11 篇， 3 篇为高被引（ESI）论文，EI 论文3 篇；(2) 共获得专利10 项，已授权5 项，已受理5 项。除此之外，本技术成果得到了国内外学者的高度认可：(1) 本技术成果中关于面向标量场重构的多AUV 航迹规划方面的研究成果，得到了德国汉堡科技大学科学与人文学院院长Edwin Kreuxer 教授在论文[Autonomous Robots 42(2018) :761-780]的评价，认为该技术应用基于采样的方法，非常成功地实现了对海洋标量场的观测；(2)在AUV 跟踪控制方面的研究成果， ASME Fellow Mansour Karkoub 教授在论文[Ocean Engineering 145(2017): 188-198]的积极评价，认为该方法"解决了基于AUVs 动态模型的跟踪控制问题"。

(五) 预期社会经济效益

本成果在取得一定技术理论的基础上，在实验室条件以及真实水下航行器试验场景中进行了充分的技术成果验证，对该技术成果从研究理论到产业转化及应用具有指导意义，具体包括：(1)成功将该技术成果中AUV 路径规划方面的理论研究成果，成功应用于水下航行器的自主回收问题，基于回转体式AUV 水下实验平台分别进行了水池和湖上实验；(2) 项目组主持并研制了水下有缆航行器实验平台，通过湖试实验，对该技术成果中基于强化学习的水下航行器自适应控制方法等理论研究成果进行了原理性验证，实现了对水下信标的准确抓取与释放，该型有缆航行器在2018 年成功参加了珠海航展，得到国内外众多学者的广泛关注。