内刊访谈

[特别策划] 潜水器组网观测的国内外发展与关键技术

发表时间:2019-08-16 11:14:08

文/徐文 王延辉 李一平 李建龙

 

  徐文:浙江大学教授

  王延辉:天津大学教授

  李一平:中科院沈阳自动化研究所研究员

  李建龙:浙江大学教授


 

  提话:多平台组网观测已经成为国际上潜水器领域研究与应用的一个热点与前沿发展方向,其相比于单机移动组网观测具有良好的可拓展性。但到目前为止,我国构建的海洋立体观测网络中还很少使用自主水下航行器作为组网观测平台,相关组网技术研究亟待从理论仿真走向海上应用。


 

  潜水器移动观测对于海洋环境保护、海洋环境观测、海洋资源开发、海洋灾害预报、海洋权益保护与安全、应对突发事件等多方面有重大意义。多平台组网观测是各型潜水器单机应用的扩展,凭借其相比于单机的巨大优势,已经成为国际上潜水器领域研究与应用的一个热点与前沿发展方向。本文在国内外研究现状分析的基础上,对相关技术发展趋势进行梳理,旨在为我国无人无缆潜水器技术的发展和海上应用,提供若干科学思路和技术路线的参考。

 

  引言
 

  潜水器组网观测是指以各型潜水器为核心装备,或可涵盖潜标系统、浮标系统、海底锚系、水面舰艇、无人机、卫星等装备组成的单类或多类观测与探测网络平台。得益于自主式潜水器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)、水下滑翔机(Underwater Glider,UG)等潜水器平台的迅速发展与成熟,相比于单机移动组网观测具有良好的可拓展性,能够执行更复杂、持续时间更久、覆盖范围更广的任务,有望成为近海、远海观测与探测的重要手段。

  当前国外潜水器组网观测技术主要集中在美国、法国、英国和澳大利亚等海洋强国。美国在20世纪90年代即开始了潜水器编队组网研究,并自本世纪初开展了多次潜水器编队协作控制与组网观测的海上试验,目前该项技术已经在海洋观测、军事活动、应急处置、工程作业等领域进行了规模性或代表性应用,体现了组网观、探测的优势与价值。国内方面,在国家863计划支持下,水下移动观测平台的稳定性、可靠性、存活能力等得到稳步提高,但由于科学原创缺乏、应用驱动不足,潜水器组网观测技术尚处于追赶阶段。

  潜水器组网涉及前沿的水下协同控制、通信、定位、导航、传感、路径规划以及贯穿其间的能源优化技术,是一个国家海洋高科技综合实力的体现。本文在国内外研究现状分析的基础上,对相关技术发展趋势进行梳理,旨在为我国无人无缆潜水器技术的发展和海上应用,提供若干科学思路和技术路线的参考。

 

  国外研究与应用现状
 

  近年来,伴随着海洋无人平台种类的多样化和性能的提升以及传感技术、能源技术、通信技术、海洋动力环境模型构建和预测技术、多智能体协同控制理论的发展,潜水器编队与组网无论在理论研究,还是在海上测试与应用中,都取得很大进步。多台同类或者异类的潜水器组建的观测网是复杂海洋环境调查的有力工具,越来越多的海上应用显示了潜水器编队和组网的效果和前景。
 

  1、水下滑翔机协作观测研究与应用

  国外的研究重点涵盖了滑翔机的多种理论和技术前沿,包括协同与自适应采样控制、最优轨迹规划、面向特定任务的滑翔机编队、基于水声通讯的多机轨迹规划、基于声通讯的导航技术和数据传输、极端条件下滑翔机的采样控制等。通过多年的研究,滑翔机在规模化协作与编队、轨迹规划、自适应采样等技术层面,开展了大量海上应用,获得了重要应用成果;基于多机水下通讯的相关研究,则伴随着水声通讯技术的逐步发展,尤其是声通讯机的体积和能耗降低,已由理论研究逐步扩展为试验性研究,并开展了技术应用的演示。

  目前国际上几乎所有重要的海洋观测系统和海洋观测计划中,都存在滑翔机编队和网络构建的研究任务和应用规划,并取得了显著成效,显示了潜水器网络在海洋观测和探测方面的重要作用。

  (1)美国自主海洋观测网

  20世纪90年代开始,伴随水下滑翔机单机技术成熟,由美国海军研究院资助的自主海洋采样网(Autonomous Ocean Sampling Network,AOSN)启动,实验的目的是为了以水下滑翔机为核心平台,构建海洋观测网,观测大范围近海和沿海区域内的各种重要海洋特性和海洋现象。AOSN分别于2000年、2003年和2006年在美国蒙特利海湾进行了一系列的海洋观测应用实验。

  2003年8月,AOSN二期实验(AOSN II)在蒙特利海湾进行。实验中采用一组滑翔机,组成水下自适应采样网络,充分利用海流预测、设计控制策略并实现水下滑翔机的布局结构调整。此次试验共有10台Slocum 水下滑翔机和5台Spray 水下滑翔机参与,分别搭载CTD、叶绿素、荧光计等传感器,对夏季蒙特利湾上升流进行了为期40天的调查试验,获得12000组剖面试验数据,提高了海洋科学家对海洋上升流、跃层和锋面的认识和理解。

  2006年8月,在AOSN II的基础上,开展了自适应采样与预报(Adaptive Sampling and Prediction,ASAP)试验研究,以验证如何利用多个水下滑翔机进行高效的参数采样。ASAP在Monterey海湾展开实验,共有4台Spray 滑翔机和6台Slocum 滑翔机参加,对Monterey 海湾西北部寒流的周期上升流进行了调查。试验中滑翔机协同控制系统(Glider Coordinate Control System, GCCS)被用来优化水下滑翔机间的相对距离和编队构型优化。通过ASAP试验,多水下滑翔机作为分布式、移动的海洋参数自主采样网络,在海洋环境参数采样中展示了卓越优势和广阔前景。

  2018年4月美国海军海洋局(NAVOCEANO)达成同时协同控制50台水下滑翔机的目标,其采用卫星通讯的方式指挥滑翔机,并正在寻求实现自动化和提高效率的新方法以控制100台水下滑翔机。通过滑翔机在水中收集的温度和盐度数据,可以用于构建海洋模型、实现环境预测,这些预测对于分布范围广泛的海军作战非常重要。

  (2)欧洲滑翔机观测站

  由英国、法国、德国、意大利、西班牙和挪威等国家的科学家组成的欧洲滑翔观测站EGO(European Gliding Observatories Network,又称Everyone’s Gliding Observatories Network),主要目的是研究如何协调组织滑翔机编队,实现全球性、区域性及近海岸等不同范围内的长期海洋观测任务。

  2012年9月至2013年5月,EGO进行了EGSEX(European Glider Swarm EXperiment)试验,在地中海西北海域布放了8台Slocum滑翔机,携带硝酸盐传感器对海域纵垂面硝酸盐含量变化进行观测。从2005年至今,EGO常年对塞浦路斯南部海域,利马索尔(Limassol)海港至Eratosthenes海山底区域范围、地中海西部、大西洋北部等海域进行常态化观测,主要对物理-生物耦合现象、海洋环流等进行调查。

  (3)美国综合海洋观测系统

  综合海洋观测系统(Integrated Ocean Observing System,IOOS)于2002年由美国海洋大气署提出组建。IOOS非常重视滑翔机在海洋观测网中的作用,于2012年8月初步提出“National Glider Network Plan”,成立数据中心,采用统一的滑翔机数据格式,分享观测数据。多年来IOOS观测系统已经建立了持续的气候和生态观测区、危机快速响应区与飓风密集区的3个常规性观测网,经统计,2008~2017年间,IOOS系统滑翔机编队平均每年总滑翔天数接近5200天。

  (4)澳大利亚综合海洋观测系统

  澳大利亚综合海洋观测系统IMOS(Australia’s Integrated Marine Observing System)建于2007年。ANFOG(The Australian National Facility for Ocean Gliders)是IMOS系统的子观测网,负责水下滑翔机编队的运行和维护。ANFOG的水下滑翔机编队可用来对澳大利亚周边海洋进行观测。2012~2013年,ANFOG共布放了包括Seaglider和Slocum在内的数十台次水下滑翔机,共计执行超过150个调查任务,任务范围覆盖观测海域温度、盐度、海洋酸化和气候变异等,并完成了对大陆架海域的物理、化学、生物现象的观测和预报。2008~2015年,投放了26台次滑翔机在澳大利亚东南部大陆架上的任务中,收集水面深度为25~200米的地表以及底部10米范围内的33,600多个CTD剖面,提供了该地区大陆架水域前所未有的高分辨率观测。2008年6月至2017年5月IMOS共进行225次滑翔机任务,相当于约6400个滑翔天数,水中航行大约150,000公里,部署包括185个Slocum和43个Seaglider。

  在一些特殊的海洋现象观测与调查中,水下滑翔机编队组成的协作观测,也开展了大量的实际应用,包括南加州近海观测系统(2006~至今)、墨西哥湾观测系统(2010~至今)、意大利海域温度观测(2016)、非洲东南部洋流观测(2017)等。
 

  2、AUV组网观测研究与应用

  虽然当前海洋组网观测中水下滑翔机是主要的平台,AUV的机动性和通信能力可使组网的效率得到更好的发挥。最知名的AUV组网研究项目为由麻省理工学院(MIT)开展的通用海洋阵列技术系统(Generic Oceanographic Array Technology System,GOATS)研究。从1998年开始,GOATS致力于将多自主式潜水器系统组成移动式的水下探测网络,实现多潜水器系统在濒海水域的水雷搜索和快速环境感知。期间利用多潜水器系统开展了协作水下目标探测、定位与识别等技术的研究,基于潜水器配备的通讯声纳系统开展了潜水器水声通讯语言的开发与设计,为潜水器之间的信息交互建立统一的标准与规范,开展了基于水面无人小艇的多潜水器协同导航技术研究。根据公开信息,其在1998~2014年开展了一系列基于AUV的水声组网探测实验。2014年完成了多基地目标散射实验,验证节点间的精准同步、自主信号处理、声纳阵列、基于机器学习的目标分类等技术。可以说,GOATS项目既引领了AUV及其组网技术的发展,又成为了领域研究的标杆。

  2005年开始美国爱达荷大学智能系统研究中心开发了由5台小型潜水器组成的系统,针对多潜水器在反水雷作战中的应用,开展了编队航行算法、协同搜索过程中AUV替换作业策略研究,利用通讯声纳开发了多潜水器通讯协议,并进行了多潜水器搜索过程中任务分配问题的研究。目前该系统已经完成了港湾附近的协同探测实验。

  北约水下研究中心与MIT的研究小组在原有GOATS的基础上将多水中无人系统的作业使命从反水雷作战扩展到了反潜作战领域上来,开展了称之为“通用近海互操作网络技术(Generic Littoral Interoperable Network Technology,GLINT)”的研究。该项目着手研究和论证如何能够让多种传感器系统在水下网络中配合作业,在水下战场中完成自动探测、定位、跟踪以及识别的工作。2008年到2011年期间,该项目每年都开展多水中无人系统协同作业的海上实验,2009年的实验取得了阶段性的成果,被认为是向研制全功能协作反潜战系统这一长期目标前进的重要一步。

  MIT和北约的科研人员2010年在意大利海域进行了AUV协同内波观测试验,并基于水声通信实现了AUV—船—锚定传感器的实时通信。2011年又成功使用了多个Bluefin AUV组网在地中海沿岸和美国夏普仑湖对水下温跃层进行三维特征跟踪,阐述了多AUV组网在通信与数据融合交换上的挑战性。

  欧盟于2014~2015年开展了WiMUST (Widely scalable Mobile Underwater Sonar Technology) 研究,基于EvoLogics水声通信系统,实现了10余套AUV的协作导航和网络化控制,进行多AUV地质调查及地球物理勘探。

  综上所述,目前国际上海洋观测和探测应用中均有使用AUV的设计,有些开展了试验,但是无论是AUV规模还是在协同控制方面均处于研究及试验阶段。
 

  3、异构潜水器组网观测研究与应用

  涉及AUV的应用中更多情况下使用异构多平台进行相关的海洋组网观测。2006年欧盟组织德国、法国、葡萄牙、西班牙、意大利等多家科研机构开展了名为“未知环境下异构无人系统的协调与控制(Coordination and Control of Cooperating Heterogeneous Unmanned Systems in Uncertain Environments,GREX)”技术研究(2006~2009年)。该项目研究目的在于初步实现真正意义上的分布式智能作业系统,多水下(水面)无人移动平台能够在真实的海洋环境中进行协调作业,从而缩短多无人系统研究中理论到实践之间的差距。该项目主要开展了如下四方面的研究工作:(1)异构无人系统集成指挥控制系统设计与开发;(2)适用于异构水中无人系统的信息交互中间件设计;(3)基于网络、无线网络、无线电、水声通讯的信息交互体系结构设计;(4)异构多无人系统在未知环境下的协调控制技术研究。2009年11月在葡萄牙Sesimbra附近的海域进行了多水下(水面)无人系统的协同作业海上试验,取得了较好的试验结果。

  紧随GREX项目之后,欧盟又资助了名为“多水下无人潜器协同认知与控制技术(Cooperative Cognitive Control for Autonomous Underwater Vehicles/CO3-AUV)”项目(2009~2012年)的研究。该项目主要研究目的是提高多水下无人潜器协同认知能力,研究多水下无人潜器传感器数据融合的新方法,提高水下环境建模的准确性。该项目的主要研究内容包括多水下无人潜器仿真环境开发(包括水声通信仿真)、2D/3D地图创建、水下环境中协同定位与导航技术、协作式行为设计等。

  2012年3月,由德、法、西班牙、葡萄牙、意大利相关研究机构共同承担的“自组织海洋机器人系统——逻辑连接的物理节点(Marine Robotic Systems of Self-organizing , Logically Linked Physical Nodes)”项目正式启动。该项目主要研究多水中无人系统(包括水面无人艇和水下无人潜器)在海底地形起伏区域的自适应编队、高精度协同定位以及协同探测技术。重点解决在复杂海底情况下的无人系统紧耦合作业问题,进一步开展多无人潜器系统的信息融合技术研究,提高协同探测的精度。北约水下研究中心为该项目研究提供水面及水下通讯系统支持,研究成果应用于港口警戒、反水雷和反潜作战。

  典型异构潜水器组网应用包括:2010年墨西哥湾漏油事件调查、2011年日本震后紧急救援、2013年加拿大主持的南部海洋观测、2016年开始的马航MH370搜寻等。

 

  国内研究与应用现状
 

  随着我国经济实力与研发制造能力的进一步增强,在“十一五”至“十三五”期间,我国常规潜水器的关键技术取得重大突破,潜水器关键零部件国产化方面也已经取得了较大进展,潜水器制造产业链初具规模。同时在水下潜器的组网理论研究方面,国内相关单位在潜水器编队控制、轨迹规划与避障、协同导航、任务分配、仿真平台等多方面开展了大量研究工作。

  哈尔滨工程大学水下无人潜器技术重点实验室在多水下无人潜器体系结构、任务分解与分配、弱通信条件下的多水下无人潜器协调控制等方面开展了研究,并于2014年8月在山东威海附近海域进行了多水下无人潜器协同编队海上试验。中科院沈阳自动化所在多水下无人潜器仿真系统设计、多水下无人潜器协同导航以及多水下无人潜器协同编队控制方面开展了研究,2014年起相继开展了基于水声通信的多AUV协同编队试验、异构无人潜水器编队试验,验证了方法的有效性。西北工大相关研究人员在多水下无人潜器协同定位技术以及协调编队控制方面开展了研究,并通过仿真试验验证了方法的可行性。

  在单体技术突破的基础上,潜水器协作和编队的应用也逐步开展。以水下滑翔机为核心装备,天津大学、中科院沈阳自动化所均已开展了移动组网监测应用研究与规模性海上试验。2014年9月,天津大学在西沙附近海域实现了3台“海燕”水下滑翔机的编队与协作观测作业。2017年7月,沈阳自动化研究所研制的“海翼”系列水下滑翔机在中科院海洋先导专项南海综合调查航次第一航段科考任务中,共布放水下滑翔机12台,实现了我国较大规模的水下滑翔机集群观测。2017年8月,由天津大学和中国海洋大学等多家单位组织实施了覆盖大气—海水界面至4200米水深范围的14万平方公里海区的中尺度涡海洋组网观测实验,其中移动观测平台包括“海燕”水下滑翔机、各型波浪滑翔机等共计30余台套国产观测装备。2018年6月,中科院沈阳自动化所组织开展的空海一体化立体协同观测联合试验,投放的装备有“云鸮100”无人直升机、“GZ-01”无人水面艇、“远征二号”AUV、“探索4500”AUV和“海翼”水下滑翔机,共计5大类型8台套无人装备,构建了空海一体化立体协同观测系统。

  在国家863计划支持下,浙江大学牵头开展了“声场—动力环境同步观测系统集成与示范”研究,以声学—动力数据同化与模式预报为指导,采用移动声学—动力观测节点与锚系声学—动力观测潜标组网,将大范围、低分辨声层析和小范围、高分辨自适应水文采样相结合,实现区域动力环境—声场同步、机动、智能监测,形成快变动力环境的观测能力。该项目在完成相关硬件、软件及协议等研制及开发的基础上,于2016年6月开展集成试验,通过射频/水声通信组网,在岸基中心完成数据集成、声场与动力环境耦合预报以及AUV观测策略反馈,是国内首次多台套AUV参与组网环境观测并形成闭环控制的集成示范试验。

  总体上讲,我国在规模化的移动组网观测、探测方面尚处于应用的初步试验阶段,在组网技术、应用能力、关键技术海上验证、关键设备自主研制等方面,与国际先进水平比较,仍具有较大差距。“十三五”期间,由国家重点研发计划和深圳市共同支持的无人无缆潜水器组网项目,将实现对包括水下滑翔机、波浪滑翔机、AUV、水下固定节点的综合利用与网络构建,在异构水下潜器组网的关键技术方面预期有较大提升。

 

  关键技术发展趋势分析
 

  伴随着传感技术、能源技术、海洋无人平台种类及性能提升,以及海洋通信技术、海洋动力环境模型构建和预测技术、多智能体协同控制理论的发展,潜水器在组网、协作与编队及其执行任务的复杂程度、误差精度、采样数量等方面都取得很大的进展。综合国际上潜水器的应用与在研情况,未来的发展趋势如下:
 

  1.多无人潜水器通用互操作技术

  国际上在研及现役水下无人潜器种类和数量均大幅增加,其在提升作业能力、推动高技术装备发展的同时也带来了重复建设、缺乏共享信息平台、通用性差等问题。当涉及异构多水下无人潜器协同作业研究时,上述问题显得尤为突出。无人系统互操作性是解决上述问题的关键之一。通过建立适当的互操作性标准,包括技术体系、接口标准和标准的操作程序,可以有效减少购置成本,实现不同用户传感器数据有效共享、协同控制操作简化。
 

  2.多无人潜水器协同规划与预测技术

  多水下无人潜器协同作业过程中面临通信带宽受限、通信延时显著等突出的问题。在这样的条件下如何采用分布式的估计与预测策略,综合临近通讯节点的信息对协同作业所需的状态信息做出无偏估计,提高系统协同作业的鲁棒性并保证多无人潜水器系统的可扩展性,是多无人潜水器协同作业的重要内容之一。在此基础之上,研究如何利用得到的状态信息进行本地规划与决策,保证系统能够顺利完成协同作业过程中承担的任务。
 

  3.多无人潜水器协调控制技术

  由多无人潜水器组成的复杂网络,每一个个体在作业过程中只能获得系统中部分其他个体的信息,同时由于水声通信条件的限制,不同个体之间的信息交互存在较大的延迟和不确定性。对于该类动态变化的系统,无法简单地通过提高维数而转化为单个超高维的巨系统加以控制和处理。对于多无人潜水器组成的有向(演化)网络,个体间的分布式非线性控制问题是一个核心问题。针对该典型的复杂网络系统,需要结合网络科学与控制理论相关学科理论,探索并建立一套适合于复杂网络条件下多智能体分布式控制的理论与方法,为多无人潜水器协调控制提供理论与方法的支撑。
 

  4.水下滑翔机的大规模集群化技术

  虽然当前国际上已经实现了超过50台水下滑翔机集群的协作操控与应用,近百台的滑翔机协作控制也正在开展研究,但更大规模的集群应用是其重要技术发展方向;通过提高控制与协作水平,实现更大规模和更广范围的海洋观测和巡查是其重要应用方向。
 

  5.基于大数据、仿生技术的高效控制策略

  美国已研究并验证了蜂群、蚁群等仿生轨迹控制策略,如集群协同态势感知和智能识别、集群信息共享、集群自主编队控制、集群协同智能决策等技术,用于优化轨迹的控制算法以达到时间最优和采样最优。智能化深度学习的进一步应用,各种编队算法将逐步完善,有效提升潜水器移动网的运行效率。随着对海洋的深入观测,将所得数据结合理论计算,可用于海洋动力学模型的构建,这对于洋流影响下潜水器的轨迹预测与规划有重要意义,能够大大提升轨迹的精度,从而确保多潜水器协同的效率和质量。利用大数据分析,建立潜水器任务评估系统,通过对任务的分解、分配、规划以及以往数据的处理,进行生存性预测与可靠性评估,可降低潜水器执行任务的风险。
 

  6.跨介质多维空间的监控体系

  水下及跨空—海界面通信技术是潜水器系统与水面/水下平台之间信息交互的关键,是数据传输与水下导航的瓶颈,而定位能力也是潜水器长期、高可靠、高精度工作的制约因素。随着通信和定位技术的进一步发展,水下滑翔机、AUV依据水下传感节点导航以及信息传输将大大提升传感器网络的可用性和可靠性,从而可构建水下滑翔机、AUV、水面自航行器、无人机、舰艇、飞机等的异构网络,实现范围更广、效能更高的空中—海上—水下多维空间的监控体系。

 

  总结
 

  潜水器移动观测组网平台对于海洋环境保护、海洋环境观测、海洋资源开发、海洋灾害预报、海洋权益保护与安全、应对突发事件等多方面有重大意义。通过构建移动潜水器观测网络,建立天空、水面、水下、海底长时协作观测系统,不但能够支撑风暴潮、溢油等重大海洋灾害和突发事件的应对,更为海洋的精细化观测和监控提供有利保障,为海洋安全提供先进技术支持。

  我国滑翔机编队组网技术已经从技术理论研究步入技术应用研究的初步阶段,但与发达国家的组网技术相比,在同时协作的水下滑翔机数量、组网海域范围、控制能力、智能化水平上还存在明显差距。到目前为止,我国构建的海洋立体观测网络中还很少使用自主水下航行器作为组网观测平台,相关组网技术研究亟待从理论仿真走向海上应用。准确把握关键技术发展趋势、加强关键技术海上验证、实现关键设备国产化,是我国潜水器组网观测技术迅速追赶国际先进水平的有效途径。