基于分布式决策框架的异构无人艇集群协同博弈方法研究

为解决异构无人艇(USV)集群在复杂任务中决策效率低、协同性差的问题，研究人员创新性地提出基于"邻域USV"概念的分布式决策框架，通过几何法精确计算导引点位置，构建任务-动作解耦的双层决策系统。蒙特卡洛仿真表明，该方法显著提升集群协调效率(提升23.6%)和任务执行能力，为海洋动态拦截等场景提供新思路。

　　

在海洋权益维护和边界巡逻中，无人水面艇(USV)集群正成为关键力量。然而，现有研究面临三大瓶颈：传统集中式决策框架存在单点失效风险；异构USV的欠驱动特性(underactuated characteristics)导致运动预测偏差；多智能体博弈维度灾难使实时决策难以实现。尤其当入侵USV具备更高机动性能时，现有方法往往无法在动态环境中快速生成最优协同策略。

针对这些挑战，中国某高校研究团队在《Ocean Engineering》发表论文，提出基于分布式决策框架的异构USV协同博弈方法。该研究突破传统完全机动性假设，引入欠驱动系统可达集理论(reachable set theory)，结合几何方法精确计算导引点位置。通过建立"邻域USV"交互机制，构建包含上层任务分配与下层动作策略的双层决策系统，成功将决策复杂度从指数级降至线性增长。

关键技术包括：1) 基于USV最小转弯半径等物理约束的可达集分析；2) 采用环形拓扑网络构建局部策略交互模型；3) 蒙特卡洛实验框架系统验证算法鲁棒性。研究团队设计了三组对照实验：在20vs20的大规模对抗场景中，新方法任务完成率较传统方法提升34.7%；当目标速度提升至防御方1.5倍时，拦截成功率仍保持82.3%；决策延迟随集群规模扩大仅呈线性增长。

主要研究发现：

1. 问题建模
   建立包含两类防御方D^a/D^b和多类入侵方I^c的博弈模型，通过哈密顿-雅可比-伊萨克斯方程(Hamilton-Jacobi-Isaacs equation)求解纳什均衡，证明系统在有限时间内可完成拦截。

2. 分布式博弈框架
   提出的分层决策系统将计算负载降低68.9%：上层采用势场博弈(potential field game)分配子任务，下层通过粒子群优化(PSO)生成机动策略。实验显示该框架在通信中断30%时仍能保持90%以上决策准确率。

3. 仿真验证
   蒙特卡洛测试表明，新方法在动态环境中平均决策耗时仅47ms，较强化学习方法缩短62%。特别在异构USV混编场景下，协同效率指标提升达23.6个百分点。

结论部分指出，该研究首次将欠驱动系统理论与分布式博弈结合，解决了高机动目标拦截的实时决策难题。通过硬件系统实测验证，算法在浪高1.5米海况下仍稳定运行。但作者也指出，当前方法对通信延迟超过200ms的场景适应性有限，未来将探索融合边缘计算(edge computing)的增强方案。这项工作为智能海洋装备发展提供了重要理论支撑，其分层决策思想可扩展至无人机集群等领域。