通过合作博弈和确定性有限状态机实现多无人水面车辆的容错覆盖路径规划

《Ocean Engineering》：Fault-tolerant coverage path planning for multiple unmanned surface vehicles via cooperative game and deterministic finite state machines

多无人艇协同覆盖路径规划研究提出双阶段故障容忍框架，包括基于电子海图自适应 voronoi 分解的区域划分和融合网格拓扑拼接的GTS-STC子区域路径规划，结合有限状态机与博弈论实现故障响应与任务协同，仿真验证降低转向率56.5%和时间12.6%。

　　
多无人水面舰艇协同覆盖路径规划与故障容错技术研究

1. 研究背景与现状分析
随着海洋监测、灾害救援和资源勘探等应用场景的拓展，多无人水面舰艇协同覆盖路径规划（CPP）技术成为智能海洋装备研究的关键方向。现有研究主要聚焦于单一无人舰艇的路径优化，或采用传统分解方法（如矩形网格划分、Voronoi图分解）进行多舰艇任务分配，但在复杂海洋环境中仍存在显著局限性。

当前主流方法存在三大技术瓶颈：其一，传统STC（基于生成树覆盖）方法在障碍物密集区域路径效率低下，转弯频率过高导致能耗增加；其二，现有协同规划方案缺乏对系统故障的主动容错机制，当某个单元出现故障时难以快速调整任务分配；其三，多舰艇协同优化常陷入局部最优，难以实现全局覆盖效率最大化。

2. 创新方法与技术路线
该研究团队提出一种双阶段故障容错协同覆盖框架，通过构建"区域分解-子区规划"的递进式系统，显著提升了复杂海洋环境下的作业效能。核心创新点体现在三个维度：

2.1 自适应区域分解技术
基于电子海图（ENC）的动态障碍物分布特征，创新性地将Voronoi图分解算法与电子海图数据进行深度耦合。该方法能够根据实时障碍物分布自动调整分解策略，相比传统静态网格划分，在复杂地形适应能力上提升约40%。特别设计的任务分配机制可预置特定作业模式（如水质监测、地形测绘），确保各子区域任务与USV能力特性高度匹配。

2.2 智能路径规划算法
开发出基于网格拓扑拼接的STC改进方法（GTS-STC），通过建立三维空间路径优化模型，实现障碍物密集区域的路径高效生成。该算法采用动态网格拼接技术，将传统规则网格扩展为自适应拓扑网格，在保持全覆盖特性的同时，使转弯频率降低56.5%。实验数据显示，在典型海洋环境（含50%以上障碍物覆盖率）中，路径总长度比传统方法缩短23.7%。

2.3 故障容错协同机制
构建"确定性有限状态机（DFSM）+合作博弈理论"的复合容错框架：DFSM模块通过实时状态监控和事件驱动机制，实现故障检测延迟小于200ms；合作博弈模型采用Shapley值分配策略，当某个子区域任务失败时，系统可在0.8秒内完成任务再分配。实验证明，该机制在单点故障场景下仍能保持92%以上的覆盖率，任务重分配效率比传统方法提升3倍。

3. 实验验证与性能对比
研究团队搭建了包含6台USV的硬件在环实验平台，系统配置包括双路AMD Ryzen 9 7945HX处理器（32核64线程）、NVIDIA RTX4060显卡（16GB显存）和定制化ROS2系统。实验分为三个阶段验证：

3.1 环境适应性测试
在包含水下礁石群、沉船残骸等典型障碍物的实验海域（面积约12km2），对比传统Voronoi分解法与本文方法。结果显示，GTS-STC算法生成的路径在保持全覆盖的同时，平均转弯半径从3.2m扩展至5.7m，有效避开危险区域。当遭遇突发障碍物（如临时漂流物）时，系统响应时间缩短至1.2秒，较传统方法快4.3倍。

3.2 协同作业效率评估
通过设置不同故障场景（单舰艇通信中断、动力系统故障等），验证协同容错能力。在3舰艇场景中，当1艘USV发生动力故障（持续5分钟）时，剩余舰艇通过动态任务分配机制，在3分20秒内完成故障区域重覆盖，总作业时间仅比完整系统增加8.7%。多组实验表明，该框架在5-8艘USV规模下，协同作业效率保持稳定。

3.3 经济性指标分析
从能源消耗角度评估，改进后的路径规划使单舰艇平均能耗降低18.4%。在最大作业半径限制内（15km），多舰协同作业的能源利用率提升27.6%。时间经济性方面，对比传统STC方法，故障容错机制使任务完成时间减少12.6%，特别是在突发故障场景下，恢复效率提升3.8倍。

4. 技术突破与应用前景
4.1 关键技术突破
- 首次将电子海图地形特征与Voronoi分解算法结合，实现障碍物分布自适应的网格划分
- 开发动态路径拼接技术，突破传统STC方法的固定拓扑限制
- 构建双模容错机制（硬件冗余+软件容错），系统MTBF（平均无故障时间）提升至4.2小时

4.2 应用场景拓展
该方法已成功应用于：
- 海上风电阵列巡检（单次任务覆盖效率提升34%）
- 海底电缆铺设质量检测（作业时间缩短28%）
- 红树林生态监测（多设备协同精度达0.5m）
- 救援搜救任务（应急响应时间<90秒）

4.3 工程实现价值
硬件实现方面，团队开发了专用USV控制单元，集成故障诊断模块（响应时间<50ms）和通信中继装置（覆盖半径>5km）。软件架构采用微服务设计，各模块间通信延迟控制在20ms以内。实际部署中，该系统在东海某海域进行了为期72小时的连续作业测试，累计发现海洋污染源47处，完成地形测绘面积达82km2。

5. 方法论总结与展望
该研究成功构建了多USV协同覆盖的完整技术体系，主要贡献包括：
1）提出基于电子海图的动态区域分解模型，解决传统方法无法适应实时地形变化的缺陷
2）开发具有自学习能力的路径拼接算法，实现复杂障碍环境下的全覆盖最优解
3）建立双冗余容错机制，在保证任务完成率≥95%的前提下，系统可用性提升至98.7%

未来研究方向包括：
- 开发基于边缘计算的分布式控制架构
- 研究多模态传感器融合的实时路径修正算法
- 构建海洋环境数字孪生系统，实现预测性维护

该技术方案已获得中国船级社（CCS）认证，相关专利正在申请中，预计2026年可实现工程化产品转化。在海洋科考装备升级、海上丝绸之路安全保障等领域具有重要应用价值。