王 琳 ，曾俊寶 ，李樹(shù)江，李 良

（1.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)，遼寧 沈陽(yáng) 110870；2.中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所機(jī)器人學(xué)國(guó)際家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 沈陽(yáng) 110016；3.中國(guó)科學(xué)院機(jī)器人與智能制造創(chuàng)新研究院，遼寧 沈陽(yáng) 110169；4.遼寧省水下機(jī)器人重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，遼寧 沈陽(yáng) 110169）

海洋是地球上最大的水體，是我們?nèi)祟愘囈陨娴牡诙?，其中，物理和生物現(xiàn)象對(duì)海洋的生態(tài)環(huán)境以及全球氣候有巨大影響。溫躍層是指海水中溫度在垂直方向上出現(xiàn)突變或不連續(xù)變化的水層[1-2]。在溫躍層中，其上下層海水物理性質(zhì)不同。這種躍變或不均勻的變化會(huì)引發(fā)其他海洋特性也發(fā)生躍變或者不均勻變化，如聲速的躍變、生物化學(xué)特性的躍變、魚(yú)群的巡游水層分布等，因此會(huì)對(duì)海洋漁業(yè)、水下通信、海軍潛艇活動(dòng)等產(chǎn)生重大影響[3-4]。傳統(tǒng)的海洋觀測(cè)主要利用浮標(biāo)、潛標(biāo)和船舶走航等方式進(jìn)行，這些傳統(tǒng)方式存在限制范圍、自主性差、實(shí)時(shí)性差等缺點(diǎn)。隨著科技水平的不斷發(fā)展，自主水下機(jī)器人（Autonomous Underwater Vehicle，AUV）越來(lái)越多地被應(yīng)用于海洋特征觀測(cè)，AUV無(wú)論是在觀測(cè)范圍，還是在觀測(cè)精度上較傳統(tǒng)方式都有了質(zhì)的飛躍。如葡萄牙波爾圖大學(xué)（University of Porto）利用MARES型號(hào)AUV[5-7]，采用垂直梯度法對(duì)溫躍層進(jìn)行觀測(cè)。美國(guó)麻省理工學(xué)院（Massachusetts Institute of Technology，MIT）采用AUV在無(wú)人監(jiān)控的情況下，獲取海洋溫躍層四維信息（空間+時(shí)間）。蒙特利灣海洋研究所（Monterey Bay Aquarium Research Institute，MBARI）利用AUV，采用最大梯度值方法，能夠在復(fù)雜海況下獲取標(biāo)準(zhǔn)溫躍層垂直剖面分布圖。中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所田宇[8]提出了一種熱液羽流仿真模型，并且基于該模型，研發(fā)了一個(gè)AUV追蹤熱液羽流仿真研究環(huán)境對(duì)其所研究的算法提供了支持，康小東[9]采用多AUV編隊(duì)控制進(jìn)行熱液羽流跟蹤，并利用仿真平臺(tái)進(jìn)行了驗(yàn)證。

對(duì)于單個(gè)AUV探測(cè)溫躍層的邊界，傳統(tǒng)方法有七點(diǎn)二次平滑算法、最優(yōu)分割法、平均梯度法等。七點(diǎn)二次平滑算法[2]根據(jù)最小二乘法得到七點(diǎn)二次平滑公式，主要解決了由不等距微分法和垂直梯度法所獲取的要素垂直梯度結(jié)構(gòu)可能發(fā)生的震蕩，導(dǎo)致的躍層上、下界位置選取不夠準(zhǔn)確的問(wèn)題。最優(yōu)分割法[10]主要是對(duì)溫躍層典型剖面以及幾類特殊剖面的溫躍層邊界進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而優(yōu)化了垂直梯度法在計(jì)算深海與淺海過(guò)渡區(qū)中躍層發(fā)生不連續(xù)性問(wèn)題。并且，李鳳岐等[11]證明了該算法，即通過(guò)求兩次最優(yōu)二分割的方法求得最優(yōu)三分割。平均梯度法[12]采用的是計(jì)算整個(gè)AUV探測(cè)到的垂直水層溫度的平均溫度梯度，以此為閾值，根據(jù)溫度梯度是否大于這個(gè)閾值，來(lái)判斷是否在溫躍層內(nèi)。但這種方法適用范圍局限，只適合溫躍層分布均勻的海域。本文將采用垂直梯度法判別溫躍層的邊界，此方法較為簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)。

隨著多AUV集群技術(shù)的發(fā)展，多AUV協(xié)同海洋特征觀測(cè)的優(yōu)勢(shì)越來(lái)越明顯。相較于單個(gè)AUV，多AUV具有高度的空間和時(shí)間并行性，能夠有效擴(kuò)展水下任務(wù)的時(shí)空覆蓋范圍，通過(guò)多機(jī)交疊覆蓋作用，可以補(bǔ)償單個(gè)水下機(jī)器人獲取數(shù)據(jù)的不確定性和測(cè)量范圍的局限性。當(dāng)單個(gè)AUV在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，自身需攜帶多種設(shè)備，具備多種功能，造成體積大，控制復(fù)雜，會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，從而導(dǎo)致效率低、觀測(cè)效果不理想，所以依賴于多AUV間的信息共享，可構(gòu)建更為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)，增強(qiáng)對(duì)環(huán)境的感知能力，實(shí)現(xiàn)單個(gè)AUV無(wú)法完成或難以完成的復(fù)雜任務(wù)。本文將針對(duì)多AUV溫躍層觀測(cè)這一研究背景，開(kāi)展協(xié)同探測(cè)方法研究，并按以下順序進(jìn)行展開(kāi)：第一部分描述了溫躍層的特征，并采用擬合曲線來(lái)描述這一特征；第二部分簡(jiǎn)要介紹了本文采用的AUV，由于不同的AUV所采用的驅(qū)動(dòng)方式不同，所以在探測(cè)方法上也有所區(qū)別；第三部分對(duì)單個(gè)AUV溫躍層跟蹤進(jìn)行了研究，介紹了所采用的方法及探測(cè)試驗(yàn)結(jié)果；第四部分對(duì)多AUV溫躍層探測(cè)方法進(jìn)行研究，介紹了探測(cè)方案、實(shí)現(xiàn)方法及探測(cè)結(jié)果。

1 溫躍層特征描述

溫躍層在不同海域形式也各不相同，分為多種形式，但我們一直以來(lái)所研究的溫躍層都是在我國(guó)近海區(qū)域，主要是在渤海、黃海、東海以及南海。這些區(qū)域的溫躍層有著季風(fēng)性變化，冬季風(fēng)氣候時(shí)期的溫躍層較夏季風(fēng)氣候穩(wěn)定，是觀測(cè)溫躍層形成的良好時(shí)期。根據(jù)溫度在垂直面上的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，可將溫躍層分為以下幾類：標(biāo)準(zhǔn)溫躍層、雙溫躍層或多溫躍層、暖中間層和冷中間層、逆溫躍層[13]。在海洋中，溫躍層一般以標(biāo)準(zhǔn)溫躍層（單一溫躍層）的形式存在。溫躍層的主要特征值包括躍層強(qiáng)度、上界深度和厚度。溫躍層上界深度主要指自海表面向下，溫度梯度大于0.05℃/m（水深大于200 m）或0.2℃/m（水深小于200 m）所在的深度[14]。躍層強(qiáng)度主要指上下界取2個(gè)拐點(diǎn)，拐點(diǎn)的斜率就是溫躍層強(qiáng)度，上下邊界的深度差就是溫躍層的厚度。圖1為3條線段構(gòu)成的簡(jiǎn)化溫躍層曲線，圖中兩個(gè)拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)的上下邊界即為所表示溫躍層的上下邊界，上下邊界之間的深度即為溫躍層的厚度，兩拐點(diǎn)之間的線段斜率表示溫躍層的強(qiáng)度。為了對(duì)溫躍層進(jìn)行精確描述，本文通過(guò)對(duì)多個(gè)溫躍層數(shù)據(jù)分析，用式（1）所示的數(shù)學(xué)模型擬合了溫躍層溫度曲線，結(jié)果如圖2所示。

圖1 溫躍層簡(jiǎn)化圖

圖2 擬合的溫躍層曲線

式中，x代表深度（m）；y代表溫度（℃）。

2 “探索100”AUV

由于不同的AUV所采用的通信、控制及驅(qū)動(dòng)方式不同，所以探測(cè)方法也有所區(qū)別，本節(jié)主要介紹論文涉及的“探索100”AUV，如圖3所示。

圖3 “探索100”AUV

“探索100”AUV是針對(duì)海洋生物、化學(xué)、物理等多種要素的高時(shí)空分辨率、立體組網(wǎng)觀測(cè)需求，在“十二五”國(guó)家“863計(jì)劃”和“十三五”國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃支持下，成功研制的便攜式自主水下機(jī)器人。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，“探索100”AUV已成功應(yīng)用于冷水團(tuán)入侵、岬角渦旋及海洋聲場(chǎng)環(huán)境測(cè)量，并通過(guò)水下組網(wǎng)通信，多臺(tái)“探索100”AUV實(shí)現(xiàn)了自主編隊(duì)，協(xié)同搜索等演示驗(yàn)證。

“探索100”AUV采用魚(yú)雷狀流線型外形，如圖4所示，從前往后依次由無(wú)線通信模塊、導(dǎo)航觀測(cè)模塊、聲學(xué)通信模塊、控制能源模塊和艉部推進(jìn)模塊組成。從圖中可以看出，“探索100”AUV艉部采用主推+舵翼的推進(jìn)方式，屬于欠驅(qū)動(dòng)的AUV，所以在探測(cè)策略上需要考慮它的驅(qū)動(dòng)能力，同時(shí)“探索100”AUV在導(dǎo)航觀測(cè)模塊部分安裝了高精度的溫鹽深傳感器，可以對(duì)海洋環(huán)境進(jìn)行感知，尤其是溫躍層的溫度和深度特征。

圖4 “探索100”AUV組成

為了實(shí)現(xiàn)組網(wǎng)協(xié)同探測(cè)，“探索100”AUV在其艏部安裝了可以水下組網(wǎng)通信的水聲通信機(jī)，并設(shè)計(jì)了一種用于水聲網(wǎng)絡(luò)的協(xié)議棧。該協(xié)議棧采用星形結(jié)構(gòu)，各網(wǎng)絡(luò)層之間的信息傳遞都通過(guò)核心模塊進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，所以該協(xié)議棧可支持同層多種協(xié)議同時(shí)工作，以支持在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的各種應(yīng)用程序，同時(shí)提供了一種跨層通信的統(tǒng)一方法。AUV通過(guò)通信“感知”周?chē)钠渌鸄UV，以使多AUV能夠以集群的方式運(yùn)行，如圖5所示。

圖5 多AUV節(jié)點(diǎn)分布和通信示意圖

3 單個(gè)AUV跟蹤溫躍層

首先確定水體厚度Z，對(duì)其進(jìn)行分層；接著將傳感器采集到的溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，每一個(gè)水層上的溫度用一個(gè)數(shù)值代表；然后基于垂直梯度判別法確定溫躍層上下邊界；最后根據(jù)上下邊界，AUV進(jìn)行YO-YO運(yùn)動(dòng)（周期性運(yùn)動(dòng)），跟蹤溫躍層。

3.1 確定水體分層厚度

由于水體中存在噪聲，若對(duì)整個(gè)水體進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)采集不具有代表性，所以將水體進(jìn)行分層，分別對(duì)每一層的水體溫度進(jìn)行采集優(yōu)化，而水體分層厚度Z的選取很重要。在孫龍飛等[15]的基于自適應(yīng)閾值的自主水下機(jī)器人溫躍層探測(cè)方法研究中，經(jīng)過(guò)處理場(chǎng)外試驗(yàn)數(shù)據(jù)，得出不同Z值對(duì)計(jì)算的溫度梯度有很大差別的結(jié)論。如果Z小，則采樣點(diǎn)較少，噪聲影響大；如果Z大，則曲線過(guò)于平滑，無(wú)法看出溫躍層邊界峰值點(diǎn)，不能很好地確定溫躍層的邊界。需要利用AUV的載體運(yùn)動(dòng)速度v，YO-YO運(yùn)動(dòng)上浮下潛角θ，傳感器CTD的采樣頻率來(lái)fCTD確定分層厚度Z，公式如下[15]。

式中，N代表采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)；n代表最低采樣點(diǎn)數(shù)，設(shè)最低采樣點(diǎn)數(shù)為16個(gè)，AUV進(jìn)行YO-YO運(yùn)動(dòng)的上浮和下潛角不大于60°。設(shè)AUV的載體速度v=2 m/s，傳感器CTD的采樣頻率fCTD=16 Hz，計(jì)算得到Z=1 m。

3.2 溫躍層溫度數(shù)據(jù)處理

由于同一深度的溫度值不同，故采取溫度均勻指數(shù)法進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)處理。首先對(duì)水體分層后的上下層邊界處進(jìn)行溫度數(shù)據(jù)采集，分別采集8個(gè)點(diǎn)，然后取其平均值。

式中，Tup代表薄暖水層的上邊界溫度；Tdown代表薄暖水層的下邊界溫度，將AUV剛進(jìn)入的水層稱為薄暖水層。

最后求出整個(gè)水層的平均值。

式中，Tshallow代表薄暖水層的溫度值，同理，求出厚冷水層的溫度值。

3.3 判斷溫躍層上下邊界

本文將采用垂直梯度法進(jìn)行判別溫躍層的上下邊界，因?yàn)槊恳粋€(gè)水層中溫度用一個(gè)數(shù)值代表，所以先求出兩個(gè)相鄰水層之間的溫度差值，再求出溫度梯度。

式中，Tm+1為m+1的水層溫度；Tm為m的水層溫度；T則為相鄰水層的溫度差值；TGrad為溫度梯度。

判斷溫度梯度值與規(guī)定的閾值大小，根據(jù)下式判斷AUV確定是否在溫躍層內(nèi)。

式中，Tred為閾值，Tred的取值為0.05 °C/m（水深大于200m）。若上式成立，則AUV可能處于溫躍層內(nèi)。

3.4 外場(chǎng)試驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)3.1—3.3節(jié)所述的方法對(duì)外場(chǎng)試驗(yàn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，試驗(yàn)步驟如下。

AUV按照預(yù)編程的深度先進(jìn)行一次最大深度的YO-YO運(yùn)動(dòng)，第二次進(jìn)行YO-YO運(yùn)動(dòng)時(shí)，當(dāng)TGrad≥Tred時(shí)，則計(jì)數(shù)器Count= 1；重復(fù)YO-YO進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，如果TGrad≥Tred，則計(jì)數(shù)器Count++=2否 則Count=0；當(dāng)Count=3時(shí)，則 認(rèn) 為AUV探測(cè)到溫躍層的上邊界并開(kāi)始進(jìn)入溫躍層；同理當(dāng)AUV在溫躍層里且TGrad≥Tred時(shí)，Count= 1；重復(fù)YO-YO運(yùn)動(dòng)，如果TGrad≥Tred，則計(jì)數(shù)器Count++=2；當(dāng)Count=3時(shí)，則認(rèn)為AUV探測(cè)到溫躍層的下邊界并駛出溫躍層。AUV在上下邊界內(nèi)持續(xù)做YO-YO運(yùn)動(dòng)，直到預(yù)定時(shí)間結(jié)束后，完成溫躍層探測(cè)任務(wù)，返航至母船附近。

2019年12月，在千島湖按照上述步驟進(jìn)行了單AUV跟蹤溫躍層試驗(yàn)，其溫度與深度在場(chǎng)外的試驗(yàn)數(shù)據(jù)繪制如圖6所示。

圖6 單AUV跟蹤溫躍層

由圖6（a）可知，深度在15～23 m時(shí)，溫度變化大，是溫躍層區(qū)域；而由圖6（b）可以看出，AUV能 在10～25 m深度范圍內(nèi)進(jìn)行YO-YO運(yùn)動(dòng)，很好地跟蹤了溫躍層的上下邊界，達(dá)到了單臺(tái)AUV跟蹤溫躍層的效果（由于AUV在運(yùn)動(dòng)航行時(shí)存在慣性，深度控制存在滯后性，所以跟蹤范圍較大，圖中虛線部分為實(shí)際溫躍層的范圍）。

4 多AUV協(xié)同跟蹤溫躍層

由于單個(gè)AUV進(jìn)行跟蹤溫躍層，無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)跟蹤的效果，會(huì)對(duì)溫躍層的跟蹤出現(xiàn)差異，所以引入多AUV協(xié)同跟蹤溫躍層。針對(duì)溫躍層的特點(diǎn)，本文采用3臺(tái)“探索100”AUV編隊(duì)執(zhí)行溫躍層觀測(cè)任務(wù)，其中一臺(tái)AUV作為領(lǐng)航者在垂直面上做大范圍的YO-YO運(yùn)動(dòng)，并對(duì)采集的溫度信息進(jìn)行處理后，將溫躍層上邊界和下邊界信息，以及自身的航行位置信息通過(guò)水聲傳遞給另外兩臺(tái)AUV，由它們?cè)诒３峙c領(lǐng)航者一定隊(duì)形的前提下，分別執(zhí)行對(duì)上下邊界的跟蹤，如圖7所示。圖中，1#AUV為領(lǐng)航者，2#AUV與3#AUV為跟隨者。

圖7 多AUV節(jié)點(diǎn)分布和通信示意圖

4.1 編隊(duì)方法

多AUV協(xié)同跟蹤溫躍層主要編隊(duì)的方式不同，目前，實(shí)現(xiàn)多AUV系統(tǒng)編隊(duì)航行的控制方法主要包括基于領(lǐng)航者—跟隨者的方法、基于虛擬結(jié)構(gòu)的方法、基于人工勢(shì)能的方法、基于行為的方法、基于路徑跟隨的方法和基于信息一致性的方法等。本文將采用基于領(lǐng)航者—跟隨者法去協(xié)同探測(cè)溫躍層，這個(gè)方法相較于其他方法其編隊(duì)控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)。

采用領(lǐng)航者—跟隨者法，領(lǐng)航者和跟隨者分別按照預(yù)編程的路徑進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，領(lǐng)導(dǎo)者通過(guò)水聲通訊周期性廣播將自身的位置、姿態(tài)告知跟隨者，跟隨者根據(jù)與領(lǐng)航者設(shè)定的目標(biāo)航向（θ）和目標(biāo)距離（d），計(jì)算出自己的虛擬目標(biāo)點(diǎn)（A），改變自身速度并通過(guò)跟蹤虛擬目標(biāo)點(diǎn)來(lái)保持整體隊(duì)形控制，流程圖見(jiàn)圖8。跟隨者與虛擬目標(biāo)點(diǎn)位置關(guān)系如圖9所示。

圖8 小AUV編隊(duì)控制流程圖

圖9 跟隨者與虛擬目標(biāo)點(diǎn)位置關(guān)系

L′跟隨者與領(lǐng)航者的實(shí)時(shí)距離，L為跟隨者與領(lǐng)航者的期望距離，d1為跟隨者與虛擬目標(biāo)點(diǎn)的容許誤差距離，d2為跟隨者與虛擬目標(biāo)點(diǎn)的最大誤差距離，d′為跟隨者與虛擬目標(biāo)點(diǎn)的實(shí)際距離，θ為跟隨者與虛擬目標(biāo)點(diǎn)的夾角。

若跟隨者1運(yùn)動(dòng)時(shí)距虛擬目標(biāo)點(diǎn)（A）的距離d′大于規(guī)劃的距離d2且運(yùn)動(dòng)時(shí)領(lǐng)導(dǎo)者與跟隨者1之間的距離L′大于規(guī)劃的距離L，跟隨者1處于滯后狀態(tài)，則跟隨者1需要超級(jí)加速到達(dá)虛擬目標(biāo)點(diǎn)（A）；若跟隨者1運(yùn)動(dòng)時(shí)距虛擬目標(biāo)點(diǎn)（A）的距離d′在d1與d2之間且運(yùn)動(dòng)時(shí)領(lǐng)導(dǎo)者與跟隨者1之間的距離L′大于規(guī)劃的距離L，跟隨者1處于落后狀態(tài)，則跟隨者1需要加速到達(dá)虛擬目標(biāo)點(diǎn)（A）；若跟隨者1運(yùn)動(dòng)時(shí)距虛擬目標(biāo)點(diǎn)（A）的距離d′在d1范圍內(nèi)，跟隨者1處于正常狀態(tài)，則跟隨者1只需要恒速行駛即可；同理，跟隨者1處于超前或激進(jìn)狀態(tài)則需要加速或超級(jí)加速[16]。領(lǐng)導(dǎo)者與跟隨者的運(yùn)動(dòng)策略如表1所示。

表1 跟隨者狀態(tài)判別

4.2 湖上試驗(yàn)

3臺(tái)AUV從母船處逐個(gè)放出，各AUV先自主航行至各自初始點(diǎn)，并圍繞著各自的初始點(diǎn)在水下盤(pán)旋圓周運(yùn)動(dòng)，等待統(tǒng)一的觸發(fā)時(shí)間，然后開(kāi)始編隊(duì)協(xié)同跟蹤試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果如圖10所示。圖中1#AUV為領(lǐng)航者，進(jìn)行YO-YO運(yùn)動(dòng)，將通過(guò)勢(shì)函數(shù)得到的溫度信息進(jìn)行梯度解算，得到溫躍層上下邊界，分別為11 m和27 m，并將該信息以及自身位置發(fā)送給2#AUV和3#AUV，令其執(zhí)行上下邊界跟蹤使命。

圖10 場(chǎng)外試驗(yàn)結(jié)果圖

圖10（a）即為溫躍層的曲線圖，在斜率大的范圍內(nèi)為溫躍層的區(qū)域，圖10（b）為多AUV協(xié)同跟蹤溫躍層，紅色為領(lǐng)航者1#AUV運(yùn)動(dòng)軌跡，藍(lán)色和綠色分別為2#AUV和3#AUV的運(yùn)動(dòng)軌跡，結(jié)合單AUV跟蹤溫躍層的運(yùn)動(dòng)軌跡（圖6（b））可知，多AUV中各自AUV的探測(cè)范圍相比單AUV更大，獲得信息更多，能一直實(shí)時(shí)跟蹤溫躍層，充分體現(xiàn)多AUV協(xié)同探測(cè)的優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié) 論

本文主要介紹了采用中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所研制的“探索100”AUV跟蹤海洋中的溫躍層現(xiàn)象。闡述了溫躍層的主要特征，并提出了一種垂直下降法AUV溫躍層的跟蹤算法，該算法利用垂直方向上的梯度來(lái)確定溫躍層的上下邊界，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)溫躍層的實(shí)時(shí)觀測(cè)。針對(duì)單AUV探測(cè)溫躍層的不足，引入了多AUV協(xié)同自主探測(cè)，采用了領(lǐng)航者—跟隨者的編隊(duì)方法，領(lǐng)航者AUV通過(guò)水聲通信將信息傳遞給跟隨者AUV，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)跟蹤。最后，通過(guò)湖上試驗(yàn)驗(yàn)證了多AUV協(xié)同探測(cè)溫躍層的可行性，能同時(shí)跟蹤到溫躍層，提高了AUV跟蹤溫躍層效率，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)跟蹤，取得了更好的觀測(cè)效果。