基于虚拟结构与视线导引的多无人艇自适应输出反馈编队控制算法

为解决多无人艇(USV)在外部干扰和模型不确定性下的编队生成与切换控制问题，研究人员提出了一种结合虚拟结构法和视线导引(LOS)的自适应输出反馈控制算法。该研究通过扩展虚拟结构生成可切换的虚拟路径点，利用人工势场法实现无碰撞跟踪，并设计基于神经网络的自适应控制器补偿运动学不确定性。仿真验证表明，该方法能实现高精度编队保持与动态重构，为复杂海洋环境下的集群协同作业提供了鲁棒性解决方案。

　　

海洋资源的开发与保护正成为全球战略焦点，而无人水面艇(USV)因其自主性和灵活性，在军事侦察、环境监测等领域展现出巨大潜力。然而，多USV协同作业面临三大挑战：非线性动力学与欠驱动特性导致的运动耦合、风浪流等环境扰动引发的编队失稳，以及动态任务需求下的实时重构困难。现有研究多采用固定编队结构，难以适应狭窄水道或突发障碍场景，且传统控制方法对模型不确定性的补偿能力有限。

针对这些问题，国内研究人员在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表论文，提出了一种融合虚拟结构与视线导引(LOS)的协同控制框架。该研究通过扩展虚拟结构法生成可动态切换的虚拟领导者路径，结合人工势场实现避障；设计基于高增益观测器的速度估计模块，并利用径向基函数神经网络(RBFNN)逼近未知动力学，仅需在线调节两个学习参数；通过动态表面控制(DSC)稳定偏航角误差，最终构建出计算高效的输出反馈控制器。

Underactuated USV model
建立水平面欠驱动USV三自由度模型，定义地球坐标系X_E
O_E
Y_E
与艇体坐标系X_B
O_B
Y_B
。模型考虑科里奥利力矩阵、阻尼项及环境扰动，通过坐标变换将动力学方程解耦为前进速度u、横漂速度v和偏航角速度r。

Formation control algorithm design
提出分层控制架构：上层采用虚拟结构法生成时变参考路径，中层通过人工势场规划虚拟领导者轨迹，下层设计自适应LOS导引律。关键创新包括：引入动态参数更新律补偿相对运动学上界，采用最小参数学习算法降低神经网络维度，结合动态表面控制消除传统反步法的微分爆炸问题。

Numerical simulations
在MATLAB中模拟直线追踪、圆形轨迹跟踪及编队重构三种场景。六USV组成的菱形编队能在15秒内完成向V形切换，位置误差小于0.2米；在正弦波扰动下，偏航角跟踪误差稳定在±0.05弧度内，验证了算法对干扰的鲁棒性。

Conclusions
该研究实现了三大突破：1) 通过虚拟结构-LOS混合策略支持动态编队重构；2) 自适应机制有效抑制了运动学不确定性；3) 高增益观测器与简约参数设计的结合保障了实时性。相比传统方法，该算法使编队切换速度提升40%，为USV集群在复杂海况下的应用提供了新范式。

讨论
值得注意的是，该方法通过虚拟领导者间接协调编队，避免了直接交互带来的通信负担；但未来需进一步研究三维空间扩展及通信延迟补偿。这项工作为智能海洋装备的发展提供了理论支撑，其最小参数学习框架也可推广至其他多智能体系统。