蒋骁迪，甘文洋

(上海海事大学智能海事搜救与水下机器人上海工程技术研究中心，上海 201306)

1 引言

近年来，由于陆地资源的逐渐消耗，人类逐渐将目光放到了具有丰富资源的海洋，借助各种科学技术开发和利用海洋。AUV作为人类探索海洋的有力工具，无论在军事领域还是民用领域，都有着无可比拟的地位。由于水下环境的复杂性以及AUV本身所能携带的能源有限，对于较复杂的作业任务或者AUV出现故障时，单个AUV可能会出现执行任务失败的情况。因此具有更好容错性的多AUV系统[1]对于大型水下任务的执行来说是个不错的选择。近年来，多AUV系统相关的研究工作也是吸引到众多国内外学者投身于此，取得了一系列的成果，相关研究内容包括联合搜索[2]，编队算法[3]，地图构建[4]，多目标任务分配[5]以及协作围捕[6]等等。其中多AUV协作围捕研究作为多AUV系统技术的一个重要分支，在海洋军事领域有着重要应用，所以对其进行研究就显得极为迫切。

二维环境下的多AUV协作围捕与多移动机器人围捕类似，具体是指通过多个智能体的协作围捕到一个或多个目标。对于多机器人围捕研究方法主要有以下几种：强化学习算法[7]；基于合同网协议算法[8]；基于势点围捕方法[9]；编队算法[10]等等。这些算法都有着其优点，适用于多机器人围捕，但同时也存在着一些缺点，例如强化学习算法计算量大，学习时间较长，不能够适应复杂多变的环境；基于合同网协议算法需要大量的通信开销，要求机器人之间有着较高的通信能力及计算能力；……