趙留平，李 環(huán)，王 鵬

（1.海軍裝備部駐武漢地區(qū)第二軍事代表室，武漢430064；2.中國艦船研究設(shè)計中心，武漢430064；3.西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院，西安710072）

1 引言

水下無人系統(tǒng)（Unmanned Underwater System，UUS）是各類無人水下航行器（Unmanned Underwater Vehicle，UUV）、水下無人作戰(zhàn)平臺及其所必要的控制設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和人員的總稱。在民用領(lǐng)域，UUS 可進行深海數(shù)據(jù)收集、資源勘探、深海救援等；在軍事領(lǐng)域，UUS 也可進行情報收集、水下偵查、作戰(zhàn)打擊和后勤支援等［1］，因此水下無人系統(tǒng)具有重要研究價值。

近年來，隨著國家海洋強國戰(zhàn)略的實施，人們對海洋資源的開發(fā)利用需求不斷加大。UUS 雖然可以代替人執(zhí)行一些“枯燥的、惡劣的和危險的”水下任務(wù)，但執(zhí)行任務(wù)過程智能化程度仍處于較低水平。隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，智能化的設(shè)備已經(jīng)逐漸應(yīng)用到了各個領(lǐng)域。對于水下無人系統(tǒng)來說，智能化更是未來發(fā)展的重要趨勢。

通過分析發(fā)現(xiàn)，水下無人系統(tǒng)智能化涉及水下通信、智能集群以及水下智能仿生等關(guān)鍵技術(shù)。

水下通信技術(shù)是實現(xiàn)智能化的關(guān)鍵因素之一，水下控制、數(shù)據(jù)通信、圖像傳輸以及協(xié)同作戰(zhàn)的配合都離不開水下通信的基礎(chǔ)保障。傳輸速率、傳輸干擾、傳輸距離等因素都為水下通信的核心技術(shù)難點，也是實現(xiàn)智能化、集群化、協(xié)同化作戰(zhàn)模式的跨越式發(fā)展前提，對水下無人智能化領(lǐng)域應(yīng)用的廣度、深度、可靠性與經(jīng)濟性有著深遠影響。

單一個體作業(yè)存在局限性，未來智能化發(fā)展也必然是集群協(xié)同作戰(zhàn)。集群系統(tǒng)可利用單體自主性實現(xiàn)集體決策以及群體級穩(wěn)態(tài)，能夠突破個體的單一性和局限性完成個體無法獨自完成的任務(wù)；同時具有高度可擴展性和穩(wěn)定性，所以集群系統(tǒng)有著較強的魯棒性和靈活性，符合未來發(fā)展的需求。

水生生物經(jīng)過自然的優(yōu)劣選擇具有極強的靈活性和適應(yīng)性，采用智能驅(qū)動材料模仿或借鑒水生生物的結(jié)構(gòu)以及運動方式，實現(xiàn)環(huán)境感知和自主學(xué)習(xí)、人機交互、動力控制和通訊系統(tǒng)等功能，增加其智能性、機動性、可靠性和安全性等，對未來水下智能發(fā)展具有重要意義。

通信是交互的基礎(chǔ)，集群是協(xié)同的關(guān)鍵，仿生是發(fā)展的趨勢。本文總結(jié)了以上技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，并分析了這些技術(shù)未來的發(fā)展趨勢。

2 水下通信技術(shù)

安全可靠的高速數(shù)據(jù)傳輸通信是UUS智能化、集群化、協(xié)同作戰(zhàn)的關(guān)鍵技術(shù)，是水下控制、數(shù)據(jù)通信和圖像傳輸?shù)闹匾Ｕ?。通過通信系統(tǒng)將UUS組網(wǎng)，是解決特定問題的有效途徑。構(gòu)建多元化通信網(wǎng)絡(luò)體系，發(fā)展傳輸距離遠、速率大、容量高、可靠性高的傳輸手段，實現(xiàn)UUS 多平臺間的數(shù)據(jù)共享，是未來水下通信技術(shù)的發(fā)展方向。本節(jié)對當前的水下通信方式進行介紹，并對新型跨介質(zhì)通信技術(shù)的發(fā)展進行展望。

2.1 水聲通信技術(shù)

電磁波信號在海水中快速衰減，在水下的傳輸距離非常有限。水聲通信技術(shù)因其通信距離遠、可靠性高等優(yōu)點被廣泛應(yīng)用。世界上第一個具有實際應(yīng)用意義的水聲通信系統(tǒng)是美國海軍水聲實驗室于1945年研制的水下電話，該系統(tǒng)采用單邊帶調(diào)制技術(shù)實現(xiàn)潛艇之間的通信。水聲通信系統(tǒng)最初采用模擬調(diào)制方式，如伍茲霍爾海洋研究所在20世紀50年代末研制的調(diào)頻水聲通信系統(tǒng)，實現(xiàn)了水底到水面船只的通信。我國的660 型通信聲納采用單邊帶調(diào)制技術(shù)，實現(xiàn)了語音通信。

20世紀70年代以來，隨著信號處理技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字調(diào)制技術(shù)開始應(yīng)用到水聲通信系統(tǒng)中。與模擬通信相比，數(shù)字通信可以利用糾錯編碼技術(shù)提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，對時域和頻域上的信道畸變進行相應(yīng)的補償，且抗干擾性強。早期的數(shù)字水聲與通信系統(tǒng)大多采用非相干調(diào)制方式，其中頻移鍵控（Frequency-Shift Keying，F(xiàn)SK）調(diào)制方式最為常用。1981年，美國麻省理工學(xué)院和伍茲霍爾海洋研究所聯(lián)合開發(fā)了數(shù)字聲遙測系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用多進制頻移鍵控技術(shù)實現(xiàn)在200 m左右距離上進行數(shù)據(jù)率為1.2 kbps的水聲通信［2］。

20世紀80年代，相干調(diào)制技術(shù)被引入水聲通信中。與非相干技術(shù)相比，其帶寬利用率提高了一個數(shù)量級。研究人員開展了相移鍵控（Phase-Shift Keying，PSK）和正交振幅調(diào)制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）的相關(guān)研究。首先是在深海垂直信道、近距離水平信道等相位比較穩(wěn)定的水聲信道上進行；直到20世紀90年代，相干調(diào)制技術(shù)在中遠程淺海水平信道中的應(yīng)用才得到較快發(fā)展。具有里程碑意義的是在相干接收機中使用了決策反饋均衡器和二階鎖相環(huán)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)率為1 kpbs、通信距離90 km的相干PSK通信。20世紀90年代，美國Scripps 海洋研究所提出了單載波相干通信技術(shù)［3］。

20世紀90年代至今，學(xué)者們在提高通信速率和對抗信道衰落與起伏方面進行了大量的研究。90年代中后期，正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）技術(shù)被應(yīng)用于水聲通信，OFDM 技術(shù)能夠有效對抗由信道多徑時延引起的時間彌散，并且各個子信道在頻域上相互重疊，大大地提高了頻譜利用率。美國麻省理工學(xué)院等單位開展了多輸入多輸出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）技術(shù)的研究［4］，MIMO 技術(shù)采用多發(fā)多收結(jié)構(gòu)，不僅能夠滿足多用戶同時通信，還可以擴充信道容量，顯著提高了通信速率和系統(tǒng)可靠性。

近幾十年來，隨著電子技術(shù)的迅速發(fā)展以及在海洋開發(fā)利用的迫切需求下，水聲通信技術(shù)水平取得長足進步。水聲通信技術(shù)未來的發(fā)展趨勢是提高通信速率、通信距離和信道利用率，為高速率水下通信應(yīng)用提供技術(shù)支撐；進一步提高通信可靠性，歸納信道多途結(jié)構(gòu)特性與時空變規(guī)律；進一步提高通信系統(tǒng)魯棒性并降低誤碼率。

2.2 水下激光通信技術(shù)

1963年，Sullivan 和Duntley 等研究發(fā)現(xiàn)海水中存在一個藍綠光的透光窗口［5］，為水下激光通信的研究指明了發(fā)展方向。20世紀70年代至80年代中期，美國完成了水下激光通信技術(shù)方案的設(shè)計，并完成了原理驗證性實驗，證實藍綠激光在渾濁海水中能夠進行通信。80年代中期至90年代，美國研究重點集中在信號的調(diào)制/解調(diào)、“海水信道”的物理模型和編/解碼技術(shù)等方面，期間完成了空-地、星-地以及極地長距離通信鏈路的試驗驗證［5-7］。2008年，美國Hanson 等首次在實驗室實現(xiàn)了傳輸速率高達1 Gb/s 的水下光通信［8］。2010年，美國麻省理工學(xué)院的Heather 開發(fā)了基于超亮藍色LED 的發(fā)射器系統(tǒng)和基于藍色增強廣電二極管的接收器系統(tǒng)，該系統(tǒng)在13 m 的傳輸距離上傳輸速率可達3 Mbps［9］。2018年，俄羅斯Kirillov 等設(shè)計的實時水下光通信系統(tǒng)傳輸速率達到100 Mbps，誤碼率不超過10-7，傳輸距離可達數(shù)10 m［10］。2014年，姚燦設(shè)計了基于開關(guān)鍵控（ON-OFF Keying，OOK）調(diào)制的水下實時光通信系統(tǒng)，該系統(tǒng)在串口速率為9600 bps 時，傳輸距離可達27 m［11］。2018年王培林等采用448 nm 藍光作為光源，實現(xiàn)了25 Mbps 傳輸速率，10 m 傳輸距離的低成本OOK 水下光通信系統(tǒng)［12］。

水下激光通信具有傳輸碼率高、安全性高、抗干擾性強、傳輸延遲短等優(yōu)點，但距離實用化還有一定距離。激光與海水中物質(zhì)間相互作用會產(chǎn)生復(fù)雜效應(yīng)。海水中的水分子、浮游植物和巖屑會不同程度地對激光產(chǎn)生吸收效應(yīng)和散射效應(yīng)，限制信號的傳輸距離及性能；海水介質(zhì)折射率的變化，會使水下激光通信信道表現(xiàn)出湍流效應(yīng)［13］，強湍流效應(yīng)會導(dǎo)致通信系統(tǒng)能力惡化。水下激光通信傳輸需要直線對準，具有極強的方向性，通信時必須知道目標的大致位置，通信距離較短。

未來對水下激光通信的需求應(yīng)當是高保密、高速率、低時延、大容量的。水下激光通信的發(fā)展趨勢包括：在保證傳輸性能的基礎(chǔ)上添加有效的加密算法，發(fā)展安全性更高的水下激光通信系統(tǒng)；結(jié)合水聲通信與激光通信的優(yōu)點，發(fā)展混合聲光通信系統(tǒng)；提高通信容量和速率，發(fā)展實時水下激光通信系統(tǒng)。

2.3 水下-空中跨介質(zhì)通信技術(shù)

借助水下無人平臺、水面浮標、岸基等通信資源，通過節(jié)點間的相互通信，構(gòu)建多平臺、網(wǎng)絡(luò)化的通信系統(tǒng)，從而實現(xiàn)UUS 海空天三位一體協(xié)同工作。其中，水聲組網(wǎng)通信技術(shù)、水下中繼水聲通信技術(shù)和水下-水面-空中一體化中繼通信技術(shù)亟待突破。由于通信節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍是有限的，限制了通信距離和靈活性，促使新型跨介質(zhì)通信技術(shù)的發(fā)展，如水下中微子通信［14］、引力波通信［15］和水下量子通信［16］等技術(shù)等。

中微子具有極強的穿透能力，高能中微子束穿過地球后，其衰減不足千分之一，滿足深海任意深度的通信需求。中微子通信是利用中微子粒子作為載體的通信技術(shù)［17］，具有通信容量大、抗干擾能力強、保密性好等優(yōu)點。1984年美國一艘核潛艇做環(huán)球潛行時，采用了中微子通信技術(shù)。1998年6月，日本科學(xué)家首次發(fā)現(xiàn)了中微子振蕩的確切證據(jù)。隨后，研究人員對中微子振蕩以及探測器進行了大量試驗研究，為水下中微子通信提供了理論依據(jù)。近幾年，美國開展了中微子相關(guān)的通信試驗，試驗結(jié)果表明，進行中微子通信須借助類似粒子加速器的大型設(shè)備，技術(shù)要求復(fù)雜。

引力波是一種以光速傳播的橫波，具有很強的穿透力，沒有任何物質(zhì)能夠阻擋引力波的傳播。引力波在水中傳播時，能量被損耗一半時的傳輸距離為1029 km，引力波的能量與其振動頻率的6 次方成正比，通過加快物質(zhì)的振動頻率可提高發(fā)射能量，進一步擴大引力波的通信距離。由于引力波較為微弱，對其探測存在困難。目前引力波探測主要基于邁克爾遜激光干涉儀，研究人員已開展相關(guān)探測實驗［18-20］。理論上可以采用任何頻率的引力波進行通信，但對于極低頻率幾乎無法探測。研究人員在極低頻和高頻引力波探測技術(shù)上開展了大量的研究，隨著探測技術(shù)的發(fā)展，水下引力波通信將是水下通信的最好選擇之一。

量子通信利用量子相干疊加、糾纏效應(yīng)進行信息傳遞，具有抗干擾性強、保密性強和隱蔽性好等優(yōu)點［21］。量子不確定原理和未知量子的不可克隆定理，這兩個性質(zhì)使得量子通信具有天然安全性，滿足軍事通信的基本要求。陸地上量子通信已經(jīng)實現(xiàn)了144 km 的信息傳輸。2014年4月，Shi 等發(fā)表研究報告，認為短距離的水下量子通信是可能的，并計算得出水下量子通信系統(tǒng)在清澈海水中最遠傳輸距離為125 m［22］。嵇玲開展了單光子極化量子態(tài)和糾纏光子在海水中的傳輸和保持特性相關(guān)實驗研究［23］。2017年8月，上海交通大學(xué)金賢敏團隊成功進行了首個海水量子通信實驗，首次通過實驗驗證了量子通信在水下應(yīng)用的可行性。水下量子通信對于保證信息安全，提高信息傳輸準確性具有很高的價值，但目前水下量子通信距離較短，無法實現(xiàn)水下遠距離通信，且量子制備及測量技術(shù)還不成熟。

水下-空中跨介質(zhì)通信技術(shù)的關(guān)鍵是研究空中和水下一體化通信方式和能力。目前，中微子通信、引力波通信和量子通信等新興通信技術(shù)性能優(yōu)異，發(fā)展前景廣闊。但對于這些技術(shù)的研究與探索尚處于初期階段，進入實際應(yīng)用仍有很長的路要走。當前，水下無線通信還面臨著水中通信距離短、容量小，傳輸速度低，無法完全實現(xiàn)實時通信等問題。將通信技術(shù)組合化，如結(jié)合水聲通信的長傳輸距離優(yōu)勢和水下激光通信的高傳輸速率的優(yōu)勢，可以實現(xiàn)通信性能的倍增；將通信方式網(wǎng)絡(luò)化，能夠在局部位置快速形成通信網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)實時的信息交互。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和研究的深入，水下通信技術(shù)將逐步發(fā)展，為水下軍事斗爭和資源開發(fā)提供強有力的通信保障。

3 水下集群技術(shù)

隨著UUV技術(shù)日漸成熟，其所面臨的任務(wù)難度和復(fù)雜度也有很大提升，單一UUV 在大范圍內(nèi)作業(yè)的時效性、魯棒性和靈活性等方面表現(xiàn)出明顯不足。因此，多UUV 以集群（Swarm）的形式互相協(xié)作執(zhí)行任務(wù)成為了UUV 群體智能化發(fā)展的必然趨勢。本節(jié)探討影響UUV 集群個體能力與整體效能的關(guān)鍵技術(shù)問題，為其將來的發(fā)展提供參考。

3.1 集群優(yōu)化技術(shù)

集群優(yōu)化是集群系統(tǒng)的核心技術(shù)，其通過合理控制每個UUV 的活動，使UUV 間能夠相互聯(lián)系并合作，使任務(wù)執(zhí)行時間最少或能耗最小，從而將集群的優(yōu)勢最大化。該技術(shù)根據(jù)不同任務(wù)的客觀條件提煉出優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，隨后將適合的智能算法引入，并根據(jù)不同的海洋環(huán)境對算法進行一定的改進，以實現(xiàn)集群智能控制。現(xiàn)階段，在UUV 集群的路徑跟蹤［24-25］、編隊控制［26］和協(xié)同圍捕［27-28］等問題上都有著大量的應(yīng)用。如在協(xié)同搜尋任務(wù)上將問題定義為目標被發(fā)現(xiàn)最大概率，并引入海底地形環(huán)境，對群UUV 運動加以約束。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法求解，得到如圖1所示的搜尋路徑。類似地，在協(xié)同圍捕的任務(wù)中，定義了以最短狩獵時間為目標的優(yōu)化模型，并將避障機制引入蟻群算法進行求解，圍捕過程如圖2所示。此外，受自然界群體行為的啟發(fā)，很多智能控制算法被應(yīng)用于UUV 的集群控制，比較常用的算法有：人工勢場法［29］、蟻群算法［30-31］、粒子群算法［32］和強化學(xué)習(xí)等方法［33-36］。其中，人工勢場法為經(jīng)典的算法，其將UUV 附近的威脅或障礙視為斥力場，將任務(wù)目標作為引力場，進而實現(xiàn)集群的無避碰控制。該方法求解效率較高，但容易陷入局部最優(yōu)。蟻群和粒子群算法屬于啟發(fā)式方法，即模擬自然界中存在的群體行為，并應(yīng)用至集群的協(xié)同控制。具體地，蟻群算法，是模擬蟻群社會中螞蟻之間的分工合作機制，來有效地解決UUV 協(xié)同多任務(wù)分配問題；粒子群算法，是通過分析鳥類覓食過程中的鳥群飛行方式，來解決復(fù)雜環(huán)境下的多無人機編隊重構(gòu)控制問題。啟發(fā)式方法實現(xiàn)簡單，編碼容易，在大多數(shù)情況下能夠找到全局最優(yōu)解，然而這類方法通常需要大量的函數(shù)迭代，優(yōu)化效率較低。強化學(xué)習(xí)法利用大量的先前任務(wù)數(shù)據(jù)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以便在UUV 集群任務(wù)中預(yù)測各UUV 的行為并制定合作策略，以實現(xiàn)最優(yōu)的集群決策。該方法可以實現(xiàn)UUV 間的自主博弈與獨立決策，具有廣闊的應(yīng)用前景。但這類方法在任務(wù)開始前需要大量的真實數(shù)據(jù)來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，導(dǎo)致耗費大量的人力物力，并且預(yù)測行為常常存在誤差和不確定性，影響集群決策。強化學(xué)習(xí)法目前處于起步階段，相信隨著人工智能的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進步，所需的先前數(shù)據(jù)會變少，預(yù)測行為的精度會提高，強化學(xué)習(xí)法也將更具競爭力。

圖1 UUV集群協(xié)同追蹤路徑Fig.1 Cluster collaborative tracking path of UUV

圖2 UUV集群智能圍捕Fig.2 Cluster intelligence seizing of UUV

然而，由于海底復(fù)雜環(huán)境和惡劣通信條件的限制，很多算法不能直接被移植到UUV 集群應(yīng)用當中。因此，現(xiàn)有智能算法在海洋環(huán)境的應(yīng)用以及適用UUV 集群的新智能控制算法的開發(fā)仍是未來UUV集群控制技術(shù)的關(guān)鍵所在。

3.2 集群任務(wù)規(guī)劃

集群任務(wù)規(guī)劃是指根據(jù)所執(zhí)行任務(wù)的具體要求以及可用UUV 類型和數(shù)量、必經(jīng)路徑點等約束條件，利用水下環(huán)境、UUV功能性能、目標屬性特點等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對任務(wù)執(zhí)行過程中各UUV 的工作狀態(tài)和使用方式進行規(guī)劃，如規(guī)劃任務(wù)配置、開關(guān)機時間、偵察/發(fā)射角度、參數(shù)設(shè)置等。研究高效率協(xié)同多任務(wù)規(guī)劃方法是提升UUV 集群效能的重要途徑，具有重要的理論和實際意義。UUV集群任務(wù)規(guī)劃技術(shù)起步相對較晚且十分復(fù)雜［37-38］，目前的研究主要是改進多無人機任務(wù)分層規(guī)劃（Hierarchical Planning）的方法［39-45］，即將問題分解成決策層（Decision-making Layer）、路徑規(guī)劃層（Path Planning Layer）、控制層（Control Layer）等多個層次。其中，決策層負責(zé)集群頂層的任務(wù)決策、沖突消解、任務(wù)重分配和指標評估等；路徑層負責(zé)任務(wù)執(zhí)行中的運動規(guī)劃，生成適應(yīng)海洋環(huán)境的安全航線，以引導(dǎo)UUV 規(guī)避威脅、障礙等；控制層則保證UUV準確的沿著生成的路徑航行，并進行一定的冗余管理以降低干擾等因素的影響。如圖3所示，三個UUV 需要對一些水下固定探測點進行巡邏維修。指揮中心根據(jù)最初的任務(wù)狀態(tài)對UUV 進行規(guī)劃。每當UUV 抵達探測點后，其將自身狀態(tài)、海洋環(huán)境等任務(wù)參數(shù)向指揮中心進行匯報。指揮中心得以重新評估并更新UUV 任務(wù)序列。隨后UUV 根據(jù)更新后的序列調(diào)整自身運動控制參數(shù)。通過這種嵌套式的多層規(guī)劃方式，最終得到多UUV 的協(xié)同巡邏路徑序列。分層規(guī)劃的思路可以很好的梳理和降低多UUV 協(xié)同規(guī)劃的復(fù)雜性，是解決該問題的有效手段。有了分層規(guī)劃的思路之后，需要對多機協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題進行建模與求解。從運籌學(xué)的角度來看，該問題屬于一類復(fù)雜的組合優(yōu)化問題。對該優(yōu)化問題進行建模與求解的方法有很多種，大致可以分為集中式和分布式兩類［46-49］，兩者各有千秋。集中式的發(fā)展時間要早于分布式，但由于分布式在動態(tài)、不確定的場景下和實時性要求等方面的適用性更廣泛，成為現(xiàn)階段的研究熱點。

綜合異常自動圈定利用GeoIPAS軟件內(nèi)專題圖件下單元素異常圖功能實現(xiàn)，相當于把綜合異常指數(shù)(Z)值作為一組單元素測試值對待。

此外，集群規(guī)劃技術(shù)涉及的大量難點還需要進一步攻關(guān)。包括如何完成大規(guī)模群體多主體、多任務(wù)、多層級、多分支的非線性任務(wù)規(guī)劃，如何處理大規(guī)模集群中單機協(xié)同、群間協(xié)同等復(fù)雜協(xié)同關(guān)系，如何能夠?qū)⑷蝿?wù)經(jīng)驗以機器能夠識別的程序化語言進行表達等。作為未來智能化水下的重要力量，對UUV 集群任務(wù)規(guī)劃的研究必須加大力量，持續(xù)深入進行。

圖3 UUV集群巡邏任務(wù)的分層規(guī)劃方法Fig.3 Hierarchical planning method for cluster patrol tasks of UUV

3.3 集群編隊

集群編隊技術(shù)是智能集群執(zhí)行任務(wù)的安全基礎(chǔ)和最基本形式。編隊技術(shù)是指智能集群在執(zhí)行任務(wù)過程中，如何形成并保持一定的幾何構(gòu)型，以適應(yīng)平臺性能、水下環(huán)境、作業(yè)任務(wù)等要求的技術(shù)，主要解決兩個問題：一是編隊構(gòu)成與重構(gòu)，包括行動前編隊生成問題，遇到障礙時編隊的拆分、重建等問題，增加或減少UUV 的編隊重構(gòu)問題等；二是編隊保持，如圖4所示，包括行動中編隊保持問題，在不同幾何形態(tài)間的編隊切換問題，保持幾何形態(tài)不變條件下的編隊收縮、擴張、旋轉(zhuǎn)控制問題等。目前集群的研究主要針對少數(shù)UUV 的編隊，主要的編隊技術(shù)方法分為虛擬結(jié)構(gòu)方法、領(lǐng)航者-跟隨者方法和人工勢場法［50-54］。然而這些方法很依賴通信，不能擺脫水下通信受限對編隊技術(shù)的影響；而且現(xiàn)階段關(guān)于一致性的研究主要局限于理論分析和仿真，還沒有具體的應(yīng)用實例。

因此，新形勢下對智能集群提出了的新要求：一方面要加強無人智能個體自主性，使其能夠自主處理各種敏感信息，對當前和未來作業(yè)任務(wù)做出規(guī)劃與預(yù)測，遵循感知、評價、決策這樣的認知決策過程，以減少通訊的要求；另一方面是加強UUV 間的局部通訊能力，通過與附近平臺的隨時信息交互，可以快速達到局部的編隊最優(yōu)。

圖4 編隊隊形保持技術(shù)Fig.4 The schematic map of formation keeping technology

目前，UUV集群的智能化技術(shù)，在集群優(yōu)化、任務(wù)規(guī)劃與集群編隊等方面已經(jīng)取得了初步的研究成果。但仍有以下難點：（1）水下惡劣的通訊條件一直是限制UUV 集群發(fā)展的主要難題，因此如何在集群協(xié)作中降低遠距離通訊次數(shù)，提高通訊效率，是一個有前景的研究方向。理論上，分布式任務(wù)規(guī)劃可以實現(xiàn)這一目標，但現(xiàn)階段該方法在實際工程中仍不夠成熟。（2）受限于復(fù)雜的海洋環(huán)境，相關(guān)的導(dǎo)航控制理論與算法不能及時的得到驗證。因此，需大力發(fā)展UUV 集群實驗平臺、測量方式、任務(wù)度量方法等實驗技術(shù)，使相關(guān)理論可以得到有效驗證。（3）目前集群的研究主要針對少數(shù)UUV 的編隊和協(xié)作控制，這也限制了UUV 集群的發(fā)展?jié)摿?。因此設(shè)計高效的智能算法，以快速解決大規(guī)模集群中的優(yōu)化問題是另一個重要的研究方向。

4 水下智能仿生技術(shù)

水下仿生機器人是水下無人系統(tǒng)智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。隨著人類對海洋環(huán)境的深入探索，開發(fā)能夠適應(yīng)復(fù)雜海域并且具有多種功能的水下機器人的要求愈加迫切。水生生物在漫長的自然選擇中具有優(yōu)良的靈活性和強大的環(huán)境適應(yīng)性，模仿水生生物的結(jié)構(gòu)以及運動方式，結(jié)合智能驅(qū)動材料，設(shè)計功能趨近于水下生物的水下仿生機器人是近些年的重要研究方向。

設(shè)計者通過研究水生生物的運動機理，構(gòu)造水下仿生機器人的運動機構(gòu)使其實現(xiàn)特定的運動形式。水生生物的運動方式主要分為3 大類［55-56］：身體和/或尾鰭推進（Body and/or Caudal Fin，BCF）、中間鰭和/或?qū)捦七M（Median and/or Paired Fin，MDF）、噴射推進（JET），水下仿生機器人的設(shè)計也基本參考這些典型的運動方式。傳統(tǒng)水下機器人的電機螺旋槳驅(qū)動方式很難滿足仿生機器人的運動要求，水生生物通常具有柔軟的外形、復(fù)雜多變的運動方式，可以實現(xiàn)“無機械關(guān)節(jié)的原位”驅(qū)動的智能驅(qū)動材料成為仿生機器人的重要選擇。智能驅(qū)動材料主要包括形狀記憶合金/聚合物（Shape Memory Alloy/Polymer，SMA/SMP）、壓電陶瓷、離子聚合物金屬復(fù)合材料（Ionic Polymer-Metal Composites，IPMC），介電彈性體（Dielectric Elastomer，DE）等。使用這些智能驅(qū)動材料可以較好地實現(xiàn)連續(xù)柔性運動，有效達成水下仿生機器人模擬水生生物運動的目標。

通過模仿水生生物的運動方式，近年來國內(nèi)外已經(jīng)開發(fā)設(shè)計了各種水下仿生機器人，下文將對這些機器人進行具體介紹。

4.1 BCF水下仿生機器人

波動型的BCF 運動方式常見于帶魚和鰻魚，是一種類似蛇形運動，通過全身的起伏波動來進行推進。中國科技大學(xué)與南陽理工大學(xué)共同開發(fā)了以SMA 材料驅(qū)動的蛇形機器人［57］，如圖5所示，該機器人采用聚氨基甲酸酯材料的彈性體連接多個軀干，彈性體兩側(cè)分別固定一條SMA 作為驅(qū)動器，通過收縮不同側(cè)的SMA 實現(xiàn)多段軀干的波動運動。東京工業(yè)大學(xué)也開發(fā)了以IPMC材料驅(qū)動的蛇形機器人［58］，如圖6所示，該機器人取消了軀干之間的彈性體，而是直接以驅(qū)動材料IPMC 制成的薄膜連接各個軀干，并且在每個軀干底部附著了魚鰭以提高驅(qū)動效率。

圖5 SMA材料驅(qū)動波動型BCF水下蛇形機器人[57]Fig.5 SMA driven undulatory BCF underwater snake robot[57]

圖6 IPMC材料驅(qū)動波動型BCF水下蛇形機器人[58]Fig.6 IPMC driven undularoty BCF underwater snake robot[58]

擺動型的BCF 運動方式是最常見的魚類運動方式，通過特殊的驅(qū)動方式使軀干左右兩側(cè)不對稱地交替收縮舒張，在前端產(chǎn)生低壓渦推動前行。西班牙馬德里理工大學(xué)研究了一種由SMA 材料驅(qū)動的仿生機器魚［59］，如圖7（a），通過SMA 驅(qū)動鰭實現(xiàn)柔性魚骨結(jié)構(gòu)的連續(xù)彎曲從而產(chǎn)生推進力。美國麻省理工學(xué)院設(shè)計了一種充氣式的仿生機器魚［60］，如圖7（b），采用硅膠材料制成軀干，通過對軀干左右兩側(cè)對稱分布的氣室交替充氣使兩側(cè)楊氏模量交替變化實現(xiàn)彎曲運動。

圖7 擺動型BCF水下仿生機器人Fig.7 Swinging BCF underwater bionic robot

4.2 MDF水下仿生機器人

MDF 是通過胸鰭的運動產(chǎn)生推進力的一種方式，常見于蝠鲼和鲀科的魚類，可以細分為波動型和撲動型。

波動型的MDF 運動方式通過胸鰭的對稱波動實現(xiàn)前行，通過調(diào)節(jié)波動的頻率、相位以及幅值，實現(xiàn)水下仿生機器人的轉(zhuǎn)向操作，穩(wěn)定性較高。美國弗吉尼亞大學(xué)仿照蝠鲼胸鰭的波動運動，開發(fā)了采用IPMC 材料驅(qū)動的仿生蝠鲼機器人［61］，如圖8（a）所示，機器人的一對胸鰭是由4 片長條狀的IPMC材料與聚二甲硅氧烷（Polydimethylsiloxane，PDMS）材料無縫黏合得到的膜，每片IPMC 都可以單獨控制，通過產(chǎn)生不同幅值和相位波動控制機器人在水下進行復(fù)雜的運動。哈爾濱工業(yè)大學(xué)受烏賊的鰭的波動運動啟發(fā)，研究了一種采用SMA驅(qū)動材料的水下仿生機器人［62］，如圖8（b）所示，該機器人的一對鰭采用了多片等長的SMA材料作為驅(qū)動器，這些驅(qū)動器類似烏賊鰭的橫向肌肉纖維，通過周期性波動實現(xiàn)機器人的運動。

圖8 波動型MDF水下仿生機器人Fig.8 Undulatory MDF underwater bionic robot

撲動型的MDF 運動方式通過胸鰭的拍動產(chǎn)生推進力，這種運動方式的對稱結(jié)構(gòu)機器人設(shè)計簡單，制造方便，游動速度較快，是研究的熱門。浙江大學(xué)的李鐵風(fēng)研究組根據(jù)這種運動方式研制了采用DE材料驅(qū)動的水下仿生機器人［63］，如圖9（a），該機器人使用硅膠框架作柔性身體，使用硅膠薄膜作魚鰭，通過對中部的DE 驅(qū)動材料通電使其收縮舒張帶動硅膠框架外變形，從而帶動魚鰭撲動前行。北京航空航天大學(xué)開發(fā)了以充氣驅(qū)動實現(xiàn)撲翼運動的水下仿生機器人［64］，如圖9（b），該機器人有兩根固定的彈性管，通過充氣使彈性管在徑向擴展、軸向收縮，達到類似肌肉收縮的效果，實現(xiàn)魚鰭的撲動。

圖9 撲動型MDF水下仿生機器人Fig.9 Flapping MDF underwater bionic robot

4.3 JET水下仿生機器人

JET 常見于水母和烏賊，這種運動方式主要通過類似水泵的裝置進行吸排水，通過迅速排水產(chǎn)生的反沖力驅(qū)動水下機器人前行，這種運動方式的水下仿生機器人定向性好、制作方便、加速度也高。

日本香川大學(xué)研究了使用SMA和IPMC材料共同驅(qū)動的仿生水母機器人［65］，如圖10（a），該機器人主要由頭部、觸手、中間軸和薄膜組成。觸手一端連接頭部，一端連接IPMC 驅(qū)動器，通過IPMC 驅(qū)動器的彎曲可以控制機器人的姿態(tài)。中間軸通過SMA材料的薄膜與觸手相連，SMA驅(qū)動器可以控制機器人傘體內(nèi)部空間的大小，通過吸排水實現(xiàn)推進運動。美國弗吉尼亞理工學(xué)院進一步研究了一種SMA材料驅(qū)動的仿生水母機器人［66］，如圖10（b），該機器人將8 條SMA 和彈簧鋼一起嵌入硅膠中制造水母的傘狀外形，通過SMA材料的彎曲來控制內(nèi)腔體積的大小，有效地提高了傳統(tǒng)SMA驅(qū)動器形變不足的缺點，提高了驅(qū)動效率。

圖10 噴射推進仿生水母機器人Fig.10 Jet-propelled bionic jellyfish robot

哈爾濱工業(yè)大學(xué)參考烏賊的噴射推進方式研究了SMA 材料驅(qū)動的仿生噴射機器人［67］，如圖11，該機器人由仿生外套膜和漏斗組成，仿生外套膜中SMA 絲連接筋條，通過SMA 絲的變形控制仿生外套膜的收縮和擴張，從而實現(xiàn)噴射運動。

當前的水下仿生機器人大多采用SMA、IPMC、DE 等智能驅(qū)動材料進行仿生結(jié)構(gòu)設(shè)計以及運動驅(qū)動，能夠較好地模仿水生生物的柔性連續(xù)運動，并且具有較高的隱蔽性。然而，智能驅(qū)動材料本身的特性使得水下仿生機器人的推進力、響應(yīng)速度等性能與傳統(tǒng)的電機驅(qū)動水下機器人仍存在較大的差距，因此對智能驅(qū)動材料進行機構(gòu)設(shè)計優(yōu)化以及開發(fā)性能更好的智能驅(qū)動材料是未來的一個主要研究方向。此外，水下仿生機器人除了驅(qū)動結(jié)構(gòu)采用智能驅(qū)動材料外，其余部分大多仍采用剛性結(jié)構(gòu)，因此開發(fā)大變形、自由度更高的水下仿生機器人也是未來的一個研究方向。

圖11 SMA驅(qū)動的水下仿生噴射機器人[67]Fig.11 SMA driven underwater bionic jet robot[67]

4.4 水下仿生機器人智能化關(guān)鍵技術(shù)

當前國內(nèi)外開發(fā)的水下仿生機器人大多采用SMA、IPMC、DE等智能驅(qū)動材料進行仿生結(jié)構(gòu)設(shè)計以及運動驅(qū)動，雖然這些智能驅(qū)動材料能夠較好地模仿水生生物的柔性連續(xù)運動，但是普遍存在一些缺點。SMA驅(qū)動頻率低，并且其形狀記憶效應(yīng)與溫度變化相關(guān)，容易受環(huán)境溫度影響；IPMC 的驅(qū)動功率小，導(dǎo)致機器人的游動速度和推力相對較小；DE需要較大的驅(qū)動電壓，并且需要預(yù)拉伸來發(fā)揮驅(qū)動作用，限制了其在更大水域范圍的應(yīng)用。因此，智能驅(qū)動材料的機構(gòu)優(yōu)化設(shè)計和材料機理研究是水下仿生機器人智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。需要針對智能驅(qū)動材料進行驅(qū)動結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)設(shè)計和優(yōu)化，最大限度地提高推進速度和效率，并且進行材料本身的機理研究，開發(fā)和應(yīng)用性能更好地智能驅(qū)動材料，使水下仿生機器人的適用性更廣。

智能仿生運動控制技術(shù)也是水下仿生機器人智能化的關(guān)鍵技術(shù)之一。不同于以往采用電機驅(qū)動的機器人，水下仿生機器人的運動形式多是模擬水生生物的運動方式，傳統(tǒng)槳舵的運動控制形式并不適用。針對BCF、MDF、JET 這三種運動方式，需要研究更加高效智能的運動控制技術(shù)，使水下仿生機器人各方面的運動性能都更加接近真實的水生生物，以獲得更好的流體動力學(xué)效果，提升運動速度，實現(xiàn)運動性能的優(yōu)化?；谥袠心Ｊ桨l(fā)生器（Central Pattern Generator，CPG）的控制方法模仿動物節(jié)律運動的生物學(xué)控制機理，可以提高機器人的運動穩(wěn)定性和環(huán)境適應(yīng)性［68］，但目前CPG模型理論基礎(chǔ)仍不完善，并且缺少一個成熟的針對指定運動設(shè)計CPG模型的理論，是智能仿生運動控制技術(shù)的重要研究方向。

基于機器學(xué)習(xí)的自主決策技術(shù)是水下仿生機器人智能化的另一個關(guān)鍵技術(shù)。智能驅(qū)動材料的機構(gòu)優(yōu)化設(shè)計和材料機理、智能仿生運動控制技術(shù)的研究都是針對水下仿生機器人接近水生生物智能運動模式的關(guān)鍵研究，而基于機器學(xué)習(xí)的自主決策技術(shù)是使單個水下仿生機器人具有全面的環(huán)境認知能力、自適應(yīng)能力和自主規(guī)劃能力的關(guān)鍵研究。徐亮等［69］使用深度學(xué)習(xí)研發(fā)了更加通用、穩(wěn)定性更好的機器魚目標識別算法，避免了環(huán)境光線的不利影響；林龍信等［70］圍繞波動鰭的水下仿生機器人進行了增強學(xué)習(xí)控制方法研究，提出了增強學(xué)習(xí)姿態(tài)鎮(zhèn)定方法和增強學(xué)習(xí)軌跡跟蹤方法，并證明了有效性。通過融合機器學(xué)習(xí)技術(shù)，使水下仿生機器人具有類水生生物的水中定位和環(huán)境感知效果，能夠快速適應(yīng)復(fù)雜多變的海洋環(huán)境；并且可以迅速理解任務(wù)并進行合理的任務(wù)分解，實現(xiàn)多任務(wù)和復(fù)雜任務(wù)的智能規(guī)劃決策。

5 總結(jié)與展望

水下探索與作業(yè)任務(wù)日趨復(fù)雜，水下對抗形式在不斷升級，傳統(tǒng)單一的無人水下航行器已較難高效完成目標任務(wù)。水下仿生機器人可以模擬水下生物的形態(tài)，通常體積較小，能夠很好地在復(fù)雜水下環(huán)境中隱藏自己，保證存活；同時，它們使用仿生原理進行推進，能大大節(jié)省能源。這兩種特點使得水下仿生機器人能更長時間執(zhí)行各種危險任務(wù)。此外，與傳統(tǒng)無人水下航行器相比，水下仿生機器人的制造成本也相對更低，具有高效的作戰(zhàn)效能。另一方面，水下仿生機器人通常體積較小，單個機器人的有效載荷少，所能執(zhí)行的任務(wù)級別低。而水下集群技術(shù)的出現(xiàn)，可以有效彌補這一缺點。通過將整體任務(wù)進行分解，針對性地配置不同類型的仿生機器人執(zhí)行不同子任務(wù)，使整個集群能夠完成各種復(fù)雜且危險的任務(wù)。而實現(xiàn)有效集群的關(guān)鍵在于可靠、實時的水下通信。如果無法實時有效通信，會極大影響集群的整體性能，單個機器人會無法及時上傳個體任務(wù)完成情況、確定當前集群的任務(wù)總進度以及更新任務(wù)目標，導(dǎo)致整個集群的任務(wù)失敗。綜上所述，未來水下無人系統(tǒng)智能化的關(guān)鍵將集中在水下通信技術(shù)、水下集群技術(shù)和水下智能仿生技術(shù)。

通過對水下無人系統(tǒng)智能化關(guān)鍵技術(shù)的現(xiàn)狀分析，未來水下無人系統(tǒng)智能化的研究方向應(yīng)包含以下幾個方面：（1）提高水下通信的速率和傳輸距離，降低誤碼率，為UUS 智能化提供安全可靠的高速數(shù)據(jù)傳輸通道，同時研究體積更小、重量更輕、能耗更低、成本更低的通信單元，便于在水下仿生機器人上的應(yīng)用；（2）引入人工智能技術(shù)，提高水下無人系統(tǒng)的自主性，加強各水下節(jié)點間的局部通訊能力，實現(xiàn)快速局部最優(yōu)編組，采用分布式優(yōu)化技術(shù)，降低水下惡劣的通信條件對集群控制的影響；（3）研究性能更好的智能驅(qū)動材料，開發(fā)大變形、自由度更高、成本更低的水下仿生機器人。

6 結(jié)束語

海洋是我國經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的重要戰(zhàn)略空間，更是國家安全的重要屏障。UUS 作為海洋資源探索和海洋防衛(wèi)的重要裝備，是我國建設(shè)海洋強國的重要組成部分。如今各國都在大力開展UUS 的研制和開發(fā)，隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，智能化水下無人系統(tǒng)是未來發(fā)展的趨勢，也是我國實現(xiàn)彎道超車的突破點。