多艘两栖无人水面航行器的预定时间编队

《Ocean Engineering》：Prescribed-time formation for multiple amphibious unmanned surface vehicles

多无人水面航行器在异构性、跨域耦合及非线性动力学下的预设时间形成控制难题，本文提出基于切换系统模型和辅助系统设计的控制方法。通过引入时间变函数和构造自适应律补偿模糊误差，实现六船系统的有效验证。

　　在当前快速发展的无人系统和智能控制技术背景下，多模式水上无人水面航行器（AUSVs）的编队控制问题逐渐成为研究的热点。AUSVs因其能够在不同环境下切换操作模式，展现出比单一模式无人系统更强的适应性和灵活性。然而，这种多模式特性也带来了诸多挑战，尤其是在复杂环境中实现预设时间收敛（prescribed-time convergence）时。由于系统异构性、跨域耦合以及非线性动力学的特性，传统控制方法在面对AUSVs编队控制问题时往往难以满足实际应用中对响应速度和控制精度的要求。

编队控制作为多无人系统协同作业的核心问题，其性能直接影响系统的整体运行效率和工程应用价值。在实际应用场景中，如环境监测、灾害救援等，多AUSVs系统需要在特定时间内完成编队形成，并保持队形稳定。这就要求控制策略不仅要具备良好的鲁棒性，还必须能够保证在预设时间内实现精确的收敛。然而，现有研究中，尽管在单模式系统编队控制方面取得了显著成果，但面对多模式系统的复杂性，仍然存在诸多不足。

首先，多AUSVs系统在不同模式下表现出不同的动态特性。例如，当系统处于导航模式时，可能主要关注路径跟踪和避障；而在飞行模式下，可能更注重速度控制和姿态调整。这种模式切换不仅增加了系统建模的复杂度，也对控制器设计提出了更高的要求。此外，模式切换的频繁性可能导致系统状态突变，进一步加剧了控制难度。

其次，多AUSVs系统通常需要在跨域环境中进行协作。这种跨域特性意味着系统需要处理不同物理域之间的耦合问题，如水动力学与空气动力学之间的相互影响。同时，通信拓扑的复杂性也对编队控制提出了挑战。在实际应用中，通信链路可能受到环境干扰、信号延迟等因素的影响，因此，如何在不完全依赖通信链路的前提下实现高效的编队控制，是当前研究的一个重要方向。

再者，多AUSVs系统中的未知非线性特性是另一个关键问题。由于AUSVs的物理模型往往包含多种非线性因素，如水流扰动、风力影响等，这些因素在实际运行中可能带来不可预测的误差。传统的控制方法通常依赖于对系统模型的精确建模，但在面对复杂的非线性系统时，这种假设可能并不成立。因此，如何在不依赖精确模型的情况下实现有效的控制，成为研究者关注的重点。

为了应对上述挑战，本文提出了一种新的控制方法，旨在实现多AUSVs在有向拓扑下的预设时间编队控制。该方法首先将系统建模为一个由两个子系统组成的切换系统，分别对应导航模式和飞行模式。通过这种建模方式，可以更全面地描述AUSVs在不同操作状态下的行为特征，从而为后续的控制策略设计提供理论基础。

接下来，本文引入了一种时变函数，用于设计新的预设时间编队协议。该协议结合了辅助系统和自适应律，能够有效处理系统的异构性和跨域耦合问题。辅助系统的设计是本文的一个重要创新点，它不仅能够解决AUSVs之间的动态差异，还能够在切换过程中保持系统的稳定性。自适应律的引入则有助于消除由于模糊逼近带来的误差，从而提高控制精度。

为了验证所提出控制方法的有效性和优势，本文进行了包含六艘AUSVs的仿真实验，并与现有方法进行了对比分析。仿真结果表明，所设计的控制协议能够在预设时间内实现编队目标，且在面对系统异构性和通信干扰时表现出良好的鲁棒性。此外，仿真还展示了该方法在实际应用场景中的可行性，为未来的工程应用提供了理论支持。

本文的研究成果不仅为多AUSVs系统的编队控制提供了新的思路，也为其他多模式无人系统的协同控制提供了借鉴。通过引入切换系统模型、辅助系统和自适应律，本文成功克服了传统方法在处理异构性和跨域耦合时的局限性，实现了更高效的控制策略。此外，该方法在预设时间内的收敛特性，使得其在需要严格时间约束的应用场景中具有更高的适用性。

在实际应用中，多AUSVs系统的编队控制具有重要的意义。例如，在环境监测任务中，多艘AUSVs可以协同工作，覆盖更大的监测区域，提高数据采集的效率和准确性。在灾害应急响应中，多AUSVs能够快速响应，形成高效的救援编队，提高救援行动的效率和安全性。因此，本文提出的控制方法不仅在理论上具有创新性，也在实际应用中展现出良好的前景。

值得注意的是，本文的研究成果为多无人系统协同控制领域提供了新的技术路径。通过构建切换系统模型，本文将多模式系统的动态特性纳入考虑范围，使得控制策略能够更好地适应实际运行环境。同时，辅助系统和自适应律的结合，使得控制方法在处理系统异构性和非线性误差方面表现出更强的能力。这种综合设计方法不仅提升了控制精度，还增强了系统的鲁棒性，为未来的多无人系统控制研究奠定了基础。

在未来的进一步研究中，可以考虑将本文的方法扩展到更复杂的多模式无人系统，如多模式无人机与地面机器人协同作业等场景。此外，随着人工智能和大数据技术的发展，如何将这些先进技术与编队控制相结合，也是值得探索的方向。例如，利用深度学习方法对系统模型进行在线学习和优化，可以进一步提高控制方法的适应性和智能化水平。

总的来说，本文通过引入切换系统模型、辅助系统和自适应律，成功解决了多AUSVs系统在预设时间内的编队控制问题。该方法不仅在理论上具有创新性，也在实际应用中展现出良好的效果。随着无人系统技术的不断进步，本文的研究成果有望在更多复杂应用场景中得到应用，为无人系统的发展做出贡献。