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海洋因其拥有丰富的油气资源、矿物资源和生物资源，成为了人类可持续发展的重要战略空间，也是人类经济、生活与科学研究的重要场所。世界各国为了增强对于海洋空间的控制权，不断加强对于海洋无人装备的研发，在众多海洋无人装备中，水面无人艇作为高效的海洋开发利器越来越受到重视。水面无人艇虽然具有自主性强、可靠性高及成本低等优点，但单水面无人艇在面对宽广海域环境以及规模性任务场景等问题时作业能力的局限性也逐渐凸显出来，存在诸如作业范围小、载荷类型单一和生存能力差等问题，这促使人们将研究焦点逐渐转移到多水面无人艇集群编队控制问题中来，并在理论研究与工程应用等方面持续进行了努力。

水面无人艇集群通常由若干水面无人艇组成，并协作或独立地完成复杂的任务，集群中的水面无人艇彼此交换信息，形成一个整体。水面无人艇集群编队通常指若干水面无人艇进行有序、紧密的队形运动，以满足整体的协同和同步。水面无人艇集群比较倾向于任务协作与资源共享的内涵，而水面无人艇集群编队更多地表示协调运动。水面无人艇集群编队控制主要通过将多艘水面无人艇形成一个具有稳定队形的艇群团体，彼此之间进行信息交互，并以协同的方式执行编队航行任务。

水面无人艇集群执行编队航行任务时，通常先由上层指控系统根据任务需求确定编队航行区域、起始位置和航行速度等基本要求，然后通过规划系统根据态势感知系统获得的障碍物信息进行编队航行路径规划，最后将编队航行路径发送至下层艇端编队航行控制系统与单艇运动控制系统，控制水面无人艇满足运动要求。

水面无人艇集群编队控制系统的信息协同可以通过传感器信息共享、集中式控制及分布式算法等方式实现。传感器信息共享主要是将光电跟踪仪、导航雷达和摄像机等的目标探测信息与艇群中各水面无人艇共享。集中式控制主要是建立控制中心并利用通信网络来保证艇群中的指令与状态信息实时同步，分布式算法主要通过合理的任务分配与资源调配实现集群的计算负载与信息的共享。

在面对复杂任务时，相比于单艘水面无人艇的航行控制方式，对多艘水面无人艇进行集群编队控制可取得以下技术优势：

⑴能够突破单艘水面无人艇载荷探测能力的限制，扩大艇群的态势感知区域，对于特定区域的搜索任务可以提高目标发现概率；⑵能够通过多艇搭载低成本传感器进行能力互补，以代替个别单艇搭载高性能设备的技术方案，可以有效降低运营成本；⑶能够提高任务系统的鲁棒性与容错能力，在单艘水面无人艇失能或失效的情况下，对任务的整体性影响较小；⑷在护航任务中，能够有效防御来自多个方向的威胁，增强守卫目标的安全性；⑸在入侵目标围捕任务中，能够利用特定的围捕队形从不同角度对目标进行拦截，提高任务完成率。

当前，受阻于水面无人艇运动模型与海洋环境中风、浪、流干扰力的不确定性、海平面的二维约束性以及水面无人艇的欠驱动特性等因素，前期技术已经发展较为成熟的其他无人系统编队控制理论较难直接应用于水面无人艇集群编队控制中。这一方面限制了水面无人艇集群编队控制技术的发展，另一方面也促使国内外相关学者不断探索新的方法来解决水面无人艇集群编队控制技术难题。

本文将分别从水面无人艇集群编队控制的国内外应用情况、技术研究现状和研究展望等方面，系统性地总结水面无人艇编队控制的研究进展，以期为水面无人艇集群编队控制技术的发展提供思路与参考。

⒈国外应用情况

目前，国外在水面无人艇集群编队控制的应用方面已经取得了较为显著的进展，公开的报道主要集中在美国、法国与英国等国。

2014年8月，美国海军在弗吉尼亚州的詹姆士河进行了13艘水面无人巡逻艇的集群编队协同搜索与围捕试验。在该演习中，5艘水面无人巡逻艇为自主控制方式，另外8艘为远程遥控方式，因此仅实现了半自主的集群协同作战，但验证了其所开发的“分散与自动数据融合系统”(DADFS)和“机器人智能指挥与感知控制体系架构”(CARACaS)在任务分配与自主决策等方面的有效性。

2016年10月，美国海军再次利用CARACaS软件系统进行了4艘水面无人艇的自主集群编队巡逻与入侵目标跟踪试验。在这次演习中，4艘水面无人艇能够共同守卫港口目标，当感知到有未知舰艇入侵后，能够调度最有效的水面无人艇进行跟踪驱离，同时对其余水面无人艇进行任务重新分配以继续执行巡逻任务。

2016年10月，英国海军开展了代号为“无人战士-2016”的大规模无人系统协同作战演习，参与演练的有无人机、水面无人艇及水下无人航行器等50余部无人系统装备，完成了集群编队区域搜索、战场情报收集等任务，并验证了水面无人艇在跨域集群系统中协同作战的重要性。

2017年5月至6月期间，法国海军组织了由无人机、水面无人艇及水下无人航行器参与的协同作战演习。在该演习中，各无人系统装备通过I4Drones任务系统完成了对可疑目标舰艇的协同探测、识别与模拟摧毁等任务。

2021年4月，美国海军进行了名为“无人系统综合战斗问题21”的有人-无人装备联合演习。参与该次演习的水面无人艇有著名的“海上猎手”号、“海鹰”号以及“魔鬼射线”号等，有人舰艇包含了在役的几艘巡洋舰和驱逐舰，演习主要完成了集群协同反潜、协同反水雷以及协同态势构建等有人-无人装备的综合运用。

2021年10月，美国海军利用有人巡逻艇与两艘MANTAST-12水面无人艇进行了代号为“新地平线”的海上编队航行与协同作战演练，如图1所示。此外，主要由“海上游骑兵”“游牧民”等水面无人艇组成的美国海军“幽灵舰队”项目已处于第二阶段的试验筹备中，下一步将与“海上猎人”号水面无人艇结合，进一步开展相关的协同作战试验工作。

从国外应用情况来看，各国比较重视通过水面无人艇集群来提升综合战斗能力，水面无人艇与有人艇以及其他领域的无人平台进行跨域协同成为一种趋势。

⒉国内应用情况

国内对于水面无人艇集群编队控制技术的应用主要集中在高校、企业以及科研院所，从目前公开的资料来看主要有以下情况。

2018年1月，华中科技大学利用自主研发的HUSTER系列水面无人艇实现了多艇组网通信、十字形与环形集群编队航行、可疑目标围捕等湖上试验。2018年5月，云洲智能科技有限公司在中国南海利用56艘水面无人艇进行了集群编队航行，并协同组成了不同的图案形状，如图2所示。2019年1月大连海事大学实现了7艘水面无人艇的“一字形”、“人字形”与“环形”编队航行控制试验，并验证了协同路径跟踪、协同目标跟踪等集群协同控制能力。2022年1月，中国船舶集团系统工程研究院在三亚海域采用3艘不同吨位的“玄龙”系列水面无人艇完成了“一字形”“三角形”及“环形”等构型条件下的编队航行控制系统验证试验，如图3所示。

从国内应用情况来看，各研究机构大多还处于演示验证研究阶段，与国外技术应用的进展相比仍存在一定差距。

水面无人艇集群编队控制的主要目标为控制若干艘水面无人艇在给定的几何构型约束下稳定航行于预定路径之上，同时各艇的平均航速能够满足规定要求。基于此，水面无人艇集群编队控制需要重点解决初始阶段的编队形成、稳定阶段的编队保持、不同构型之间的编队变换以及成员艇加入或退出时的编队重构等问题。

⒈水面无人艇集群编队典型队形

水面无人艇集群编队队形设计是实现编队控制的前提条件。典型的水面无人艇编队队形主要包括纵向一字形、横向一字形、菱形及梯形等，其他复杂的编队队形可依据上述典型队形进行结构演化。编队队形的数学表征通常可选取某一条成员艇或队形的几何中心为参考点，其余成员艇则以参考点为基准通过相对距离与相对方位角确定各自在编队中的期望位置。以4艘水面无人艇组成的集群系统为例，典型的编队队形形式如图4所示。

水面无人艇集群编队队形的选择与使用通常需要根据集群任务特点来确定。以上述典型编队队形为例，对各队形形状的适用性简要分析如下：

横向一字形：通常应用于协同搜索类任务，能够同时覆盖更大的探测面积，且个别艇的失能不会对其余艇的航行形成阻碍。但横向一字形在回转过程中各艇较难连续保持队形要求的期望位置，且横向一字形编队横向跨度较大，编队航行时需要较大的可通行水域面积。

纵向一字形：通常作为艇群布放完成后由离散状态进入规律编队运动状态的初始目标队形，通过此队形能较好地控制艇群完成航渡过程。此外，在艇群穿越狭窄水域时，纵向一字形也是集群编队的优选队形。但纵向一字形纵向跨度较大，编队航行驻停时对于水域面积要求也比较高。

菱形：便于艇群进行全向警戒，由于艇群中各艇分布较为集中，艇群内部之间信息传输效率比较高，且编队航行过程中对于可通行水域面积要求较低，比较适合作为艇群驻留于特定区域时的目标队形。

梯形：兼具横向编队与菱形编队的特点，成员艇的失能对其余艇的运动影响也比较小，艇群分布相对集中，在编队回转过程中各艇比较容易持续保持队形要求的期望位置。

以上为水面无人艇集群编队常见的几种队形，更为复杂的队形可根据成员艇数量、成员艇特性、使命任务类型等进行拓展。

⒉水面无人艇集群编队控制系统结构

当前，常见的水面无人艇集群编队控制系统结构主要包括集中式、分散式以及分布式等，如图5所示。其他无人系统研究较为超前的自组织等方式在水面无人艇领域应用较少，因此本文不做过多讨论。

⑴集中控制方式

集中控制方式一般通过领导艇的中央控制器对整个艇群进行编队控制。集中控制方式易于协调，控制能力强，便于达到最优的全局控制性能。但是，集中控制方式对于领导艇的依赖性较强，且对于领导艇艇端的计算资源、通信带宽等要求较高，指挥艇端出现计算故障或通信延迟对于各成员艇的控制效果将会产生直接影响。

⑵分散控制方式

分散控制方式中没有统一的中央控制器，每个水面无人艇由其对应的控制器进行独立控制，各控制器之间为平行关系。分散控制时，由于各成员艇均不掌握艇群的全局状态信息，集群编队较难实现全局最优控制，但任意一艘成员艇的控制器故障均不会对艇群造成整体性影响，且编队节点易于扩展。

⑶分布控制方式

分布控制方式主要在分散控制方式基础上增加各控制器之间的信息交互，通过相邻水面无人艇个体之间的协调，完成整个编队的控制目标。在分布控制方式中，艇群中每艘水面无人艇只与极少数成员艇进行信息交互，因此对通信带宽的要求较低，且能够动态修改控制系统结构，具有鲁棒性强、适应性好等优点。

从目前应用情况来看，集中控制方式和分布控制方式因其可实现性强、适应性好，得到了相对较多的使用，以此为基础的其他复合式控制方式也在逐步发展。

⒊水面无人艇集群编队协同控制方法

⑴“领导者-跟随者”法

在“领导者-跟随者”法中，领导者水面无人艇具备艇群的全局信息，有时为了提高系统的鲁棒性可以设计一个虚拟领导者，各跟随者水面无人艇通过控制本艇与领导者水面无人艇的相对距离与相对方位关系实现编队控制。“领导者-跟随者”法因其结构简单易于实现，在当前无人系统编队控制领域中得到了大量关注与应用。“领导者-跟随者”法拥有工程实践上的优势，但该方法的一个主要缺点就是假设所有跟随者水面无人艇都能够得到领导者水面无人艇的状态信息，领导者水面无人艇在“领导者-跟随者”编队控制中起着至关重要的作用，一旦领导者水面无人艇的控制系统崩溃，例如执行器故障、通信中断等，整个艇群将无法维持规定的队形。

Peng等针对存在模型不确定性和海洋环境力扰动情况下的水面无人艇编队控制问题，采用“领导者-跟随者”控制系统结构，并基于神经网络和动态面控制技术提出了一种鲁棒自适应控制器，所提出的控制方法可以使用局部传感器对距离和角度进行测量，减少了对领导者信息的依赖。Shojaei等引入了一种新的二阶“领导者-跟随者”水面无人艇编队控制模型，并采用广义饱和函数来应对执行器控制输入饱和问题，同时利用神经网络和自适应技术来处理控制系统的不确定性问题。针对执行器饱和以及系统未知非线性问题，Zhou等则在“领导者-跟随者”控制系统框架下引入了一种辅助项来应对输入约束问题，并使用自适应模糊方法来估计水面无人艇模型中的未知非线性项。Jin等提出了一种容错“领导者-跟随者”编队控制方案，只通过视线范围和角度的测量值来进行控制而不需要引导器有关的其他信息，所提出的控制方法能够保证在执行器故障和系统不确定性情况下编队跟踪误差的收敛性。Wang等提出了一种基于分布式深度强化学习算法的“领导者-跟随者”水面无人艇编队控制方案，该技术方案可使水面无人艇编队具备适应性和扩展性两种能力，即能够任意增加水面无人艇的数量或改变编队的形状，并通过计算机仿真对算法的有效性进行了验证。Huang等针对水面无人艇编队中的环境力扰动、模型不确定性和输入饱和约束下的有限时间控制问题，提出了一种基于径向基函数神经网络与最小学习参数算法的编队控制方案，能够实现编队控制误差的有限时间收敛并能缓解计算资源的过度占用问题。Dong等提出了一种动态面滑模控制与横向速度跟踪微分器相结合的“领导者-跟随者”编队控制方法，能够有效应对复杂海洋环境力扰动以及控制器的振荡等问题。Liu等针对水面无人艇编队通过狭窄和不规则通道的场景，建立了具有两个领导者水面无人艇的路径跟踪控制系统，并设计了一个带有轨迹状态估计器的扫描编队控制器以供跟随者跟随领导者，从而保证编队完成穿越任务。

⑵虚拟结构法

虚拟结构法将期望的编队队形当作一个虚拟的刚性结构来处理。在编队控制过程中，虚拟结构沿着参考路径运动，艇群中各水面无人艇实时跟踪各自位于虚拟结构中的期望节点以完成构型保持。虚拟结构法通常不需要真实领航者存在，但有时会引入虚拟领航者建立编队控制策略。虚拟结构法在编队保持时容易获得较好的控制性能，但队形灵活性较低，编队避障实现过程较为复杂。

Ghommem等基于虚拟结构法与反步法控制技术，将水面无人艇编队控制器分为编队形状保持和编队路径跟踪两部分，并考虑了欠驱动水面无人艇的动力学特性，实现了路径跟踪过程中的编队保持。Do等研究了具有椭圆形和有限感知范围的多智能体编队控制问题，提出了一种包含避碰策略的协同控制器，能够避免避障过程中智能体在有限感知范围内的来回切换。Do等提出了一种基于虚拟结构法的分布式编队控制器，该控制器能够在海洋环境干扰力存在的情况下控制艇群中各艇执行规定的同步运动跟踪任务，并确保各艇之间不会发生碰撞。Yin等基于制导-控制形式的编队控制器框架，提出了一种基于虚拟领导者和被动性协调方法的水面无人艇编队控制策略，通过一致性控制律与混合控制理论能够实现协调控制器在不同海洋任务之间的平稳切换。Seok等研究了异构有限通信范围内具有组网不确定性的欠驱动水面无人艇分布式连通保持和防撞编队跟踪控制问题，所提出的控制方法能够实现初始连接保持、艇间避障以及分布式编队跟踪控制等，而不需要切换编队队形以及使用附加的势函数。Liu等研究了环形组网的欠驱动水面无人艇集群在封闭曲线上的协同编队路径跟踪控制问题，提出了一种基于协同制导律与反步法控制器的编队控制方法，能够实现在缺少全局参考速度信息情况下的协同编队路径跟踪控制。Yan等基于虚拟结构法与人工势场法，提出了一种水面无人艇编队生成算法和编队避障策略，由于考虑到了水面无人艇的机动能力并应用了改进动态窗口方法对编队参考点进行设计，该算法可以保证水面无人艇集群在编队保持控制的同时避开障碍物。Li等针对水面无人艇与无人机的协同编队路径跟踪控制问题，设计了一种虚拟船舶-虚拟飞机制导原理，能够为异构无人系统生成准确的参考航向信号，并利用动态表面控制与径向基神经网络技术以增强系统鲁棒性。