← 返回论文列表

无外部定位的多无人水面艇协同环绕航行
Cooperative Circumnavigation for Multiple Unmanned Surface Vehicles Without External Localization

作者: Xueming Liu, Lin Li, Xiang Zhou 等5人
arXiv: 2606.04518
分类: cs.RO
📝 论文摘要
本文提出了一种适用于无外部定位的多无人水面艇协同目标环绕框架。其目标是在仅利用有限机载感知的条件下，保持以指定半径环绕目标的均匀圆形编队。该框架采用异构感知策略，区分了与目标之间的不对称感知关系以及无人艇之间的感知关系。具体而言，无人艇通过主动感知和艇间通信获取相对距离与位移测量值，而针对非合作目标的方位测量则通过被动传感器获得。为估计无人艇之间以及每艘无人艇与目标之间的相对位置，我们分别采用了最大相关熵卡尔曼滤波和伪线性卡尔曼滤波。设计了一种基于耦合振荡器的编队控制器，以确保系统可观测性并实现环绕。理论分析表明，该控制器能确保无人艇之间以及每艘无人艇与目标之间的相对运动满足持续激励条件，从而保证基于卡尔曼滤波器的可观测性。通过数值仿真验证了所提方法的有效性。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 解决无外部定位环境下多无人艇(USVs)协同目标环绕的编队问题 - 现有方法依赖GPS等外部定位，在拒止场景中失效 - 研究背景：无人艇在海洋监视、搜救等任务中需要自主协同，但卫星信号易受干扰
🔧 核心方法
- 提出异构感知策略：对目标使用**被动传感器(passive sensors)** 获取方位测量，对航行器间使用**主动感知(active perception)** 和**航行器间通信(inter-vehicle communication)** 获取距离与位移 - 采用**最大相关熵卡尔曼滤波(Maximum Correntropy Kalman Filter, MCKF)** 估计USV之间的相对位置，**伪线性卡尔曼滤波(Pseudo-Linear Kalman Filter, PLKF)** 估计USV与目标之间的相对位置 - 设计基于**耦合振荡器(coupled oscillator)** 的编队控制器，驱动USV形成指定半径的均匀圆形编队，同时保证系统可观测性
💡 核心创新
- **首创性**：首次结合异构感知策略与两种卡尔曼滤波，实现无外部定位下的多USV协同环绕 - **可观测性保证**：控制器确保相对运动满足**持续激励(persistent excitation)** 条件，使滤波器可观测性得到理论证明 - **不对称感知建模**：区分USV与目标（非合作）以及USV之间（合作）的异构感知关系，充分利用有限机载传感
🏆 总体贡献
- 为无外部定位的多USV协同控制提供了一种完整的**框架(framework)**，整合感知、估计与控制 - 通过理论分析证明了控制器与滤波器的联合可观测性，增强了方法的可靠性 - 数值仿真验证了框架的有效性，为工程应用（如GPS拒止环境）奠定基础