基于無人艇跨域異構編隊協同導航研究進展與未來趨勢

徐博，王朝陽

哈爾濱工程大學 智能科學與工程學院，黑龍江 哈爾濱 150001

0 引 言

異構無人系統相比同構無人系統其任務執行力更高效、承擔的任務種類更復雜。例如，異構多無人機（UAV）任務規劃經過分布式方法的優化后，異構無人系統編隊的作業效率變得更高[1-2]，無人艇（USV）可為小型UAV 提供自主起飛和降落的平臺，并可作為無人系統異構編隊的信息處理中心和通信基站[3]。

2018 年8 月，美國國防部發布了《無人系統綜合路線圖（2017-2042）》，旨在進一步將無人系統整合到作戰體系之中，以及明確相關的投資領域，確保各軍種的無人系統發展目標及工作與國防部擬定的規劃保持一致[4]。同年12 月，中國工程院院士、同濟大學陳杰教授發表了《人工智能發展中的若干科學問題及顛覆性技術》報告，針對未來自主智能無人系統發展規劃，提出了3 個重點研究方向：自主感知與理解、決策與控制一體化、群知與協同控制[5]。2021 年3 月，美海軍和海軍陸戰隊聯合發布了《美國海軍部無人作戰框架》，旨在對未來作戰中無人系統承擔的使命任務和需要的能力予以明確，包括海上及聯合作戰中有人與無人系統協同、建立數字基礎設施、激發無人系統增量能力、在跨平臺跨領域擴展作戰能力。同時，未來無人系統的使用不僅包括作戰任務，還包括日常海上對抗任務，例如偵察、反潛戰（ASW）、水雷對抗（MCM）等。

隨著無人系統在自主能力與智能化方面的水平不斷提高，由這些無人系統組成的無人編隊在民用和軍用領域得到了廣泛應用，例如海洋監測、海洋牧場管理、遠洋勘探（圖1）[6-8]和水面偵察、目標打擊（圖2）。在軍用領域，作為未來海上作戰的尖兵武器，隨著USV 裝備技術的迅猛發展，基于USV的異構跨域協同可以彌補同構USV編隊的不足，使之達到功能最大化、能耗最小化的理想狀態[9]。

圖1 遠洋勘探系統概念圖[8]Fig. 1 Conceptual view of ocean exploration system[8]

圖2 跨域異構平臺一體化協同打擊[10]Fig. 2 Cooperative strike of cross-domain heterogeneous platforms[10]

綜上，無人系統的跨域協同已成為學界研究的熱點問題之一，得到了許多軍事強國的重視，并已將其列為未來的核心作戰能力。同時，基于USV 的跨域協同技術也符合我國海洋強國發展戰略的需求，對于增強我國國防力量、提高海域管控能力有著重要意義。

為此，本文將針對基于USV 跨域異構編隊關鍵技術之一的協同導航定位，從多個層面闡述國內外在該技術領域取得的最新研究進展，分析無人系統編隊協同導航方式，討論基于USV 跨域異構編隊協同研究所面臨的關鍵問題及挑戰。

1 基于USV 跨域異構編隊協同的概念

USV 是一種適用于海洋作戰、探測等的多功能無人平臺，其在航行過程中，通過搭載的多種海洋觀測傳感器，以遙控、預編程、自主活動的工作方式完成相關海洋觀測任務，具有靈活性強、風險率低等特點。隨著各國更加重視USV 裝備技術研究，USV 的自主能力得到不斷提高。盡管如此，在人類對海洋探索的需求高漲，而執行任務所在的海洋環境越來越復雜的情況下，依賴單個USV 或同構USV 編隊已無法順利完成復雜的任務，需要與功能各異的智能無人系統，例如UAV、無人水下航行器（UUV），協同作業。為此，跨域異構無人系統編隊的技術應運而生。所謂跨域異構無人系統編隊是指為提升完成任務的能力，將USV 與UAV，UUV 整合到編隊中，實現跨域多平臺協同作業的一種編隊模式[11]。在此模式下，協同作業平臺可以包括目前常用的各類無人系統，在復雜環境下協作執行諸如遠洋通信、?？毡O測等任務。

在未來海戰中，水面、水下和天空都是主要作戰環境，而處于天空與水下之間的USV 恰好可作為通信基站的搭載平臺，基于USV 的跨域異構編隊也將成為海戰中執行任務的主要無人系統編隊。相比于同構無人系統編隊，異構跨域無人系統編隊在功能性方面更有針對性、協同作戰能力更強[10]。以USV/UAV 跨域異構編隊為例，UAV 的優點是視野廣、通信限制小，但存在續航時間短的缺點，而USV 的優勢是續航時間長，但搜索范圍有限。因此，在執行海上救援、巡邏任務中，二者可以互補，即由USV 運送UAV 到指定海域，再由UAV 獲得良好視野，從而可彌補UAV 續航時間短、USV 視野較差的缺點，提高異構編隊執行上述任務的能力。

2 USV 及異構編隊協同研究進展

鑒于USV 跨域異構編隊所具有的隱蔽性、靈活性等獨特優點，無論是在海洋開發（例如海洋監測、海洋勘探）還是在水面作戰（例如水面偵察、目標打擊）領域都可以起到重要作用，各國也都增加了在USV 裝備和異構編隊技術研制方面的投入力度。

2.1 USV 研究進展

美國是世界上最早開展USV 裝備研究的國家，其海軍2001 年就提出了利用瀕海戰斗艦（LCS)與USV 構建異構編隊協同執行任務的設想。2007 年，在發布的《海軍無人水面艇總體規劃》中提出了USV 發展的關鍵技術：自主控制、載荷與武器耦合、釋放和回收、通用控制，并按照USV 尺寸將USV 分為艦船級、通氣管級、港口級、X 級[12-13]。

2011 年，美海軍研制服役了X-2 新型三體無人快速偵察艇。該艇長約16 m，寬約12 m，配備有雷達、聲吶、攝像頭、導航系統與防撞系統，還將安裝先進的網絡通信系統和情報、監視、偵察（ISR）系統，可在8 級海況下以15～30 kn速度自主巡航，定位精度在3 m 以內。

2016 年， 美國國防部高級研究計劃局（DARPA）為美海軍設計的“海上獵手”反潛戰持續跟蹤無人水面艇 （ACTUV）技術驗證艇下水，以驗證USV 用于艦隊未來執行淺水海域反潛或ISR 任務的性能，2017 年，在“海上獵手”驗證艇的基礎上，第2 艘“海鷹”號建成交付海軍使用。

除美國外，以色列2003 年為其海軍研制并于2005 服役了“保護者”（Protector）USV，該型USV是全球第1 代經過實戰檢驗的USV。2014 年，以色列航空航天工業公司（IAI）推出“武士刀”（Katana）USV，配備有自動導航系統和自動防撞系統，可在大范圍區域執行海上邊界巡邏、港口安全等任務，并可根據指令對目標發起攻擊。2017 年，以色列海軍研制的“海上騎士”（Sea Knight）USV 順利完成任務測試，升級后的“海上騎士”USV 繼承了“保護者”USV 的基本裝備及高速航行的優點，最高航速可達75 km/h，艇長增大至11 m，在大浪中航行更穩定，可以航行至離岸500 km 的遠海，連續續航時間提升至12 h，還配備了1 門水炮和多枚“長釘”導彈，成為迄今全球第1 艘可發射導彈的USV。隨著“海上騎士”的研制成功，該型USV將替代以色列已服役20 年的“保護者”USV，并用其組建無人系統編隊，繼續執行相關作戰任務。

現階段，我國對USV 裝備技術的研制主要集中于高校、科研院所主持的基礎型號預研類項目，適用領域主要偏向于民用。而水面無人作戰系統仍停留在大型艦艇為主、小型突擊艇為輔的狀態，在輕型USV 作戰應用領域涉及得較少。

2008 年，中國航天科工新光集團研發 了“天象一號”USV，該艇長6.5 m，最長作業時間20 天左右，并且配備有智能駕控、GPS 定位、航海雷達等設備，在青島舉辦的奧運會帆船比賽中開展實時氣象播報，為賽事做出了重大貢獻，這也標志著我國在USV 領域邁出了重要一步[14]。2013 年，上海大學的彭艷教授團隊開始研制“精?！毕盗蠻SV，其中“精海1 號”艇長6.25 m，適用于4 級海況，內置有側掃聲吶（SSS）、聲學多普勒流速剖面儀（ADCP）、高精度光纖羅經等多種高精度測量設備，同時還配備了激光測距系統、影像監管系統、避碰雷達、高精度GPS 及“北斗”導航系統。該USV 曾隨“雪龍”號破冰船執行南極科考任務，而且還在東海、黃海、南海執行過測繪和監測等任務[15]。2017 年，哈爾濱工程大學研制了 “天行一號” 無人快艇，該艇長12.2 m，排水量7.5 t，最高航速可達50 kn，可以根據航行中的狀態，對周圍可疑目標進行自動跟蹤。

表1 所示為國內開發的幾型典型USV 及相關參數。

表1 國內研究機構設計的典型USVTable 1 Typical unmanned surface vehicles designed by Chinese research institutions

2.2 異構編隊協同研究進展

常見的協同導航方式主要分為主從式和并行式，從融合結構的角度可以分成分散式、分層式、集中式。國內外專家從不同的角度出發，針對編隊協同導航問題展開了不同方向的研究。對于核心導航算法而言，大致可以分為優化理論的導航算法、基于圖論的導航算法和基于貝葉斯估計的導航算法。

以優化理論為基礎的編隊協同導航算法主要分為：通過對求解導航狀態進行近似、拆分，并分別求解各子問題；利用優化技術對導航問題求解，然后找到等價的優化算法。

基于圖論的協同導航算法是建立協同導航問題的測量圖模型，將整個平臺所有歷史時刻的導航狀態與測量圖的節點集合相對應。此算法應用在路徑跟蹤控制中可以大量減少通信數據量。

基于貝葉斯估計的卡爾曼濾波/粒子濾波/H-SPAWN 多AUV 協同導航算法存在通信量、計算量過大，以及對平臺間計算同步要求嚴格、最優性估計得不到保證等問題。國內外學者對水聲通信延遲和測距誤差的建模與補償提出了大量研究方法，可實現在濾波效果不發生大的偏差的情況下，顯著提高濾波效率。針對洋流的影響與估計，國內外學者進行了較多的相關研究工作, 取得了一些有意義的成果。

目前，同構無人系統協同研究已經獲得了較多研究成果和理論積累。隨著各領域的研究深入，需求趨于多元化，由單一類型無人系統平臺組成的編隊已無法完成許多環境復雜的任務。因此，近年來多無人平臺跨域異構編隊引起了世界各國的廣泛關注[16-20]。

在異構編隊技術研究領域，自2010 年以來，美國已在USV 和AUV 組成的異構編隊領域對智能指揮與感知控制體系架構（control architecture for robotic agent command and sensing, CARACaS）進行了長達10 年的試驗[21]。圖3 所示為美國對USV 蜂群協同進行技術驗證。2015 年，日本防衛省技術研究所針對USV 與AUV 協同搜索的問題（圖4）開展研究，利用基于協同控制的平行巡航技術（parallel cruising technology by using cooperative control, PaCTeCC）來實現USV 將聲吶圖像從AUV傳輸至遠處支援船的設想[22]。

圖3 美國USV 蜂群演示驗證[21]Fig. 3 Validation of USV swarm operation[21]

圖4 USV 與AUV 之間聲吶圖像傳輸概念圖[22]Fig. 4 Conceptual view of USV-AUV sonar images transmission[22]

2016 年，英國在 “無人戰士”（unmanned warrior）無人系統平臺聯合作戰演習中，測試了包括USV，UUV 在內的50 艘無人系統平臺協同執行ISR、反潛戰、水雷對抗任務的能力，并在反潛戰演習中，首次采用依靠海浪動能和太陽能驅動、具有長續航能力和低可探性特點的4 艘“波浪滑翔者”（wave glider） USV 與“傳感器密集型自主遠程艇”（sensor hosting autonomous remote craft,SHARC）組成的異構水面編隊進行探測、跟蹤UUV 的測試。此次聯合作戰演習展示了上述無人系統高效執行自主反潛任務和實時交換數據的性能，還演示了微小型UUV 自動降落在小型USV 上的能力[23]。表2 所示為國外跨域異構編隊試驗的情況[24-25]。

表2 國外跨域異構編隊試驗Table 2 Cross-domain heterogeneous formation tests

海-空、海面-水下跨域異構無人系統平臺不僅在軍用領域扮演著重要角色，在民用領域也有著舉足輕重的地位。例如，2014 年美國夏威夷大學和伍茲霍爾海洋研究所（WHIO）聯合搭載水聽器和調制解調器開展了一系列水下水面聯合定位、通信試驗，2018 年大連理工大學進行了USVUAV 異構協同試驗（圖5）。同年，由中國云州、百度等企業聯合開發的海陸空無人系統聯合展演在港珠澳大橋亮相，展演中不僅展示了各種型號、能適用于不同環境的UAV 和USV，還通過UAV，USV 與無人車（UGV）跨域異構協同方式執行了一些任務，如圖6 所示。

圖5 USV-UAV 異構協同試驗驗證Fig. 5 Test validation of USV-UAV heterogeneous collaboration

圖6 國內海陸空無人系統異構編隊協同演示[9]Fig. 6 Demonstration of sea-land-air unmanned system heterogeneous cooperative formation in China[9]

此外，國內外許多高校在跨域異構編隊的技術開發方面也取得了顯著成果。例如，美國賓夕法尼亞大學GRASP 實驗室開發出了以網絡為中心的異構平臺的關鍵技術，在UAV 與UGV 的協同領域做出了貢獻[26-27]。中南大學吳國華等[28]提出一種層次化的協同計劃架構，對衛星、UAV、飛艇等異構地球觀測資源（EOR）進行了集成?？肆_地亞薩格勒布大學學者提出一種包含USV/UAV/UUV 的異構系統，用于實時檢測意外泄漏問題，并于2014 年進行了模擬漏油野外試驗，測試了探測、協同導航和通信可視化技術[29]。2016 年，美國弗羅里達大學學者在USV 上進行了REMUS 100 AUV 投放與回收試驗，驗證了其聲學通信、定位等性能[30]。

3 USV 跨域異構協同導航發展現狀

跨域異構編隊導航定位不僅是編隊協同作業的先決條件，更是其安全返回的技術保障。針對USV 跨域異構協同導航存在的問題，國內外學者針對同構編隊協同定位、路徑規劃等問題展開了大量研究工作，而圍繞異構編隊的研究工作大多處于理論研究狀態。

3.1 基于USV 跨域異構編隊協同定位

在USV 與UAV，UUV 跨域異構編隊中，準確解算每個時刻編隊內各成員的位置信息是所有協同執行任務的最基本要求。例如，通過USV 投放與回收UUV、UAV 和水下排雷等。因GPS 導航系統在水下無法使用，且水下聲學信道條件惡劣，故包含UUV 的跨域異構編隊協同定位一直是研究的熱點問題之一。

目前，有學者已經將卡爾曼濾波算法、優化理論算法應用于UUV 編隊的導航問題[31-36]。針對包含UUV 的跨域異構編隊導航，常用方法是使用高成本的導航傳感器來減緩發散速度。例如，文獻[37]提出了一種利用USV 的位置限制UUV位置的方法，并比較了粒子濾波、非線性最小二乘優化以及擴展卡爾曼濾波器（EKF）改善UUV 現有定位的效果。文獻[38]提出一種基于EKF 模塊化量測模型，在使用UUV 的傳感器進行量測的基礎上，根據USV 和聲吶圖像估計UUV 的位置，從而提高了定位精度。

此外，水下通信也是跨域異構編隊協同導航的挑戰之一。針對USV 通信提供的帶寬有限且在水面上易受影響的問題，文獻[39]利用聲波通信和定位系統建立了USV 與AUV 間的通信網絡，利用USV 定位結果標定誤差及限制AUV 與USV 間的距離并保持穩定，以提高AUV 的精度。文獻[40]提出了一種雙系統串聯導航策略，采用USV 作為UUV 的“私人”衛星，并始終能夠獲得超短基線（USBL）定位信息，在避免昂貴成本的條件下確保了水面、水下有良好的定位精度。文獻[41]提出了如圖7 所示的HOTL（human-onthe-loop）系統。該系統引入了另一種水面運載器作為水面、水下的通信樞紐，以實現USV 保持向控制中心傳輸定位和通信數據，并矯正UUV 的航位推算誤差。文獻[42]基于上述系統中心樞紐的概念和作用，通過WiFi 和GSM/LTE 鏈路，建立水下物聯網改善水下定位和通信，以提高導航精度。2016 年，美國的WHIO、麻省理工大學（MIT）、東北大學學者針對多海洋機器人編隊水聲通信開展研究，驗證了不同通信配置下多智能體編隊的跟蹤性能[43]，試驗的現場如圖8 所示。

圖7 HOTL 系統示意圖[41]Fig. 7 Schematics of HOTL system[41]

圖8 異構編隊協同搜索試驗[43]Fig. 8 Test of heterogeneous formation cooperative search[43]

3.2 基于USV 跨域異構編隊視覺導航

在?？湛缬虍悩嬀庩犞?，精準導航技術是USV 投放與回收UAV 的基礎，而常規GPS 和慣性導航在導航精度上都有難以忽視的缺點[44]，因此，基于視覺的高精度導航成為了目前USV 與UAV 研究領域的前沿問題。與靜止于路面的UGV 四自由度運動模型不同[45]，USV 是一個六自由度運動模型，無法精確控制運動軌跡，即使忽略UAV 運動對USV 帶來的影響，USV 依然存在姿態穩定性差等問題，導致UAV 降落安全隱患較大。文獻[46]通過干涉排除、橢圓擬合、特定特征匹配對姿態進行不確定標記估計，并在不同階段分別采取GPS 系統和視覺導航方法，提出了完整的視覺導航、制導策略。文獻[47]提出了一套完整的USV 甲板模擬方案，并通過UAV 向下的攝像頭結合卡爾曼濾波改善UAV 和USV 估計的魯棒性。文獻[48]通過在USV 甲板上安裝一系列傳感器，同時引入多超聲聯合動態定位算法解決了耦合系統中USV 可調浮標動態定位問題，獲得了高精度三維定位數據（圖5）。除了USV的姿態導致導航誤差較大以外，水面的反射也是影響UAV/USV 跨域異構編隊視覺導航的重要因素之一，因此文獻[49]設計了一種三階視覺檢測器，得到了USV 與UAV 之間的三維相對位置。文獻[50]使用高分辨視覺傳感器并結合部署USV聲吶測出的水深數據，來改善UAV 與USV 之間的通信。

此外，協同導航精度也是USV/UAV 跨域異構編隊執行海上救援、目標搜索任務的重中之重。針對USV 在海上視野有限導致的定位誤差大的問題，文獻[51]提出了顏色閾值與輪廓檢測相結合的定位方法和Camshift（continuously adaptive mean-SHIFT）算法，能夠得到USV/UAV 與救援目標的相對位置，以提高協同導航精度。隨著計算機視覺和機器學習的發展，基于深度學習（DL）的視覺導航逐漸應用于USV/UAV 跨域協同導航，但深度學習過程中需要大量的迭代循環，難以實時得到數據。文獻[52]提出了UAV/USV 協作平臺“水母”配送管理系統，通過卷積神經網絡（CNN）算法識別USV 和“水母”并計算其分布位置，在此基礎上開發出一種高速深度神經網絡，縮短了目標識別定位時間。

綜上，USV/UAV 跨域異構編隊通過UAV 的通信距離、視野優勢可彌補USV 視野狹窄等缺點，USV 的超遠續航能力為UAV 提供了中轉平臺，因此基于USV/UAV 的跨域異構編隊視覺導航是未來搜救、?？找惑w化等復雜任務所需的關鍵技術。

3.3 路徑規劃與目標跟蹤

相比于同構編隊，跨域異構編隊執行任務所處的環境更復雜、難度更大、危險性更高，因此要求由USV，UAV 和UUV 所組成的跨域異構編隊系統應具有強魯棒、低風險等特點。目前，國內外學者在同構UAV 路徑規劃研究方面已取得顯著成果[53-58]，但在跨域異構編隊路徑規劃方面的研究較少。我國學者研發了四旋翼飛行平臺，并于2019 年進行了UAV 在移動的HUSTER-68 全自主USV 上的降落（圖9）演示，拓展了USV 在水陸空跨域信息感知、目標探測任務范圍，大幅度提高了異構跨域無人編隊的機動能力與控制性能。

圖9 UAV 自主降落演示[5]Fig. 9 Test of autonomous landing of UAV on a moving platform[5]

在USV/UAV/UUV 跨域異構編隊執行搜索目標、自主降落等任務時，需要在任務開始時通過異構編隊內各成員信息的交互，使系統對全局環境有一定的掌握，從而達到最優路徑規劃的目的。文獻[59] 設計了一個基于UUV/USV 協同采樣的自主框架，開發了自主程序預測UUV 的位置并規劃出一條USV 路徑，在執行任務過程中保證了UUV 和USV 協同控制性能。在環境適應方面，文獻[60-61]針對跨域異構編隊設計了多層控制系統架構，在控制系統架構的最上層，則根據全局環境條件選擇合適的路徑規劃，分別在USV 與UGV 上進行了相應的試驗。針對路徑規劃過程中所要面對的問題，文獻[62]提出了一種受約束的Fiduccia-Mattheyses（FM）算法來構造USV 領域區（ship domain area）和避碰區（ collision avoidance area），以確保規劃路徑與碰撞區域發生沖突。文獻[63]分別利用USV 前置聲吶和在線源航拍圖像通過訓練分類器生成特征，再對輸出進行融合，達到分類學習障礙物的效果。文獻[64]通過自適應閾值和斑點檢測算法判斷UAV 是否尋找到目標, 在降落前確定方位并給出優化路徑。

此外，針對跨域異構編隊在航行中面臨通信頻率的問題，WHIO 學者根據異構航行器所需導航精度、能量消耗、通信性能以及觀察目標，推導出一組異構航行器的軌跡、通信速率和采樣速率，并通過外場試驗進行了驗證[65]。

通信范圍也是水面與水下通信的局限之一。文獻[66]通過構建分布式動態網絡拓撲，實現了自組織網絡UAV 與USV 有效通信，提高了通信單元的魯棒性和通信效率。針對編隊能量消耗和通信范圍這兩個關鍵問題，文獻[67]提出了一種基于自組織映射（SOM）和快速行進法（FMM）算法的智能多任務分配和路徑規劃方法，通過任務優先級算法和能量協調方案保證了編隊成員與對應基站的通信質量和能源儲備。

針對跨域異構編隊系統容錯問題，文獻[68]基于隨機模擬實驗和異步規劃策略設計了兩個階段的協同路徑規劃算法，路徑由改進的粒子群優化（IPSO）算法以集中式或分布式方式生成，能夠處理UUV/USV 系統中協同水下目標搜索與跟蹤任務，并可提高跨域異構編隊的自適應能力。文獻[69]基于遺傳算法（GA）和蟻群算法（ACO），提出了適用于UAV/USV 跨域異構編隊海上監測與清污任務的路徑規劃方法，在提高任務效率的同時還考慮了跨域異構編隊軌跡容錯問題。此外，在路徑規劃中，耦合系統內浮標的動態問題也受到了學者們的關注。例如，文獻[48]通過所設計的分層著陸點來獲得有順序的指導點，為UAV在USV 上降落過程設計出高質量的航路。

若UAV 在USV 上降落過程中遇到視覺環境受限的情況，則會對全局環境信息的處理造成很大影響。因此，針對弱視覺環境條件，文獻[70]使用94 GHz 毫米波雷達、GPS、慣性傳感器，產生地形障礙物圖像，進一步優化路徑規劃的效果。文獻[71]則使用一個標準的EKF 來傳輸狀態和融合傳感器數據，再構建貝塞爾曲線連接UAV 和USV 的航向，并通過迭代使它們在約束條件下完成路徑規劃。

4 基于USV 的跨域異構編隊關鍵問題及未來發展趨勢

4.1 跨域異構編隊的關鍵問題

1） 跨域異構編隊導航精度。

同構USV 編隊協同導航研究已經較成熟，且提出了很多解決方法（例如卡爾曼濾波、優化理論算法等[31-36]）來提高所建的導航框架模型、誤差特性分析、誤差補償等的精度。但是，在對跨域異構編隊進行誤差特性分析與補償的過程中，需考慮很多問題，例如不同無人系統運動學模型。迄今，學界大部分研究工作還處于跨域異構導航建模的階段，而從理論上分析異構編隊對協同網絡帶來的誤差并不多見，因此研究跨域異構編隊的協同導航精度問題是目前的關鍵問題之一。

2） 通信延時條件下導航性能。

鑒于惡劣的水面環境以及GPS 不適用于水下環境，跨域異構編隊導航定位成為了跨域異構編隊作業中所要面對的關鍵問題之一。此外，跨域異構編隊導航需要面對的另一個關鍵問題是缺乏高效的跨域通信鏈路。相比于UUV，USV 具有良好的導航能力，可以與水面、水下、天空中的智能平臺通信，通過分布式優化算法可以在一定程度上降低通信對跨域異構編隊的影響。但是，目前在此方面的研究成果多局限于理論分析和仿真驗證。未來分布式優化算法可能會成為跨域異構編隊發展的突破口。而且，提高通信延時條件下的導航性能是目前跨域異構編隊需要解決的關鍵問題。

3） 特殊工況下協同導航技術。

基于USV 的跨域異構編隊在執行任務過程中會經常遇到惡劣的水面環境（例如復雜多變的海浪、傳感器量測異常、USV 與UAV 間歇性失聯等），且使用傳統的濾波算法或優化算法對于異常值的處理會導致誤差隨時間的增加而增大。目前，國內外學者在特殊工況下對同構無人編隊協同導航的研究取得了不錯的進展，但是因跨域異構編隊需要面對更多種類的特殊工況[72-75]，因而，特殊工況下的協同導航技術是當前導航領域的關鍵技術之一。

4.2 跨域異構編隊未來發展方向

1） 多源傳感器信息融合。

面對越來越復雜的跨域任務，跨域異構編隊中的無人系統平臺需要攜帶不同的裝備及傳感器設備。例如USV 可攜帶航海雷達、激光雷達、主動聲吶和被動聲吶來增強避障檢測能力，UAV 可攜帶視覺傳感器、超頻無線電來提高導航能力。通過多源傳感器融合技術，可以提高跨域異構編隊的有效負載，并可利用不同編隊成員的傳感器數據相互校正、補償。因此，多元傳感器信息融合技術將成為未來跨域異構編隊研究的熱點問題之一。

2） 仿生視覺導航。

跨域異構編隊需要面臨水面、水下、天空這些不同的環境，因此對環境的適應能力是跨域異構編隊需面對的關鍵性問題之一。隨著計算機視覺的深入發展，基于USV 的跨域異構編隊具備了一定程度的環境自適應以及戰場環境學習能力，但因環境的復雜性和不確定性，基于視覺的協同導航技術還需進一步提高。以鷹為代表的猛禽可以在高空鎖定并迅速跟蹤水下的魚，仿生視覺技術為基于視覺的信息處理提供了新思路。北京航空航天大學段濱海團隊在特征點匹配、分層時間視覺、視覺導航機制方面開展了一系列研究[76-79]?；诜律曈X的導航技術在視覺范圍、分辨率方面有很大的優勢?？梢灶A見，基于仿生視覺的導航技術將會成為未來跨域異構編隊執行任務的一大助力。

3） 大型跨域異構編隊。

近年來，針對跨域異構編隊協同導航研究所使用的無人系統平臺（USV，UUV 和UAV）的總數大多為2～5 艘（架），然而，面對未來越來越復雜的任務，跨域異構無人編隊數目無疑將遠超此數目。隨著跨域異構編隊的擴大，編隊中的USV與其他無人系統平臺的信息交流和融合的難度會增加，導航難度也將相應地增加。因此，在大型跨域異構編隊中，如何協調好USV 與其他無人系統平臺的信息融合、交互是未來跨域異構編隊協同導航研究的熱點問題之一。

5 結 語

基于USV 跨域異構編隊協同導航是解決水下、水面、天空3 個空間中USV/UAV/UUV 導航定位的關鍵技術?？缬虍悩嬀庩爟炔煌愋偷臒o人系統平臺間的相互協作可以彌補編隊任務類型單一的缺點，因此，開展基于USV 跨域異構編隊的協同導航研究具有重要的理論意義和工程意義。本文介紹了基于USV 跨域異構編隊的形式以及UAV/USV 跨域異構編隊近年來的發展現狀，重點介紹了基于USV 跨域異構編隊協同定位、視覺導航、路徑規劃中的數學模型和算法，闡述了基于USV 跨域異構編隊協同導航的關鍵技術及未來發展趨勢。未來，我國應加大投入，研制USV，UUV 與UAV 之間的跨域協同技術，使我國海洋武器裝置體系更加完善。