文章核心观点 - 海洋机器人是探索和开发海洋资源的关键工具，其控制系统正经历从传统基于模型方法向数据驱动智能控制范式的深刻变革，以应对复杂海洋环境的挑战[1][3][5] - 数据驱动控制方法，包括基于模型学习、无模型强化学习及混合方法，为海洋机器人提供了自适应、高鲁棒性的智能升级路径，是当前技术发展的核心方向[7][8][9] - 多机器人协同系统通过编队、博弈和跨域协作，能显著提升海洋任务的覆盖范围、效率和能力，是应对复杂任务的重要发展趋势[12][14] - 开源仿真平台、硬件和软件框架的兴起，显著降低了海洋机器人研发的技术与成本门槛，加速了技术创新和普及[15][16] - 未来海洋机器人将向更智能、更自主、更安全的方向发展，物理信息学习、大语言模型、跨域协同和安全强化学习等技术融合是关键研究方向[17] 海洋机器人大家族：各显神通的“海洋探索者” - 自主水下航行器（AUV）无需线缆，可独立完成水下测绘和样本采集，如同“深海侦察兵”[2] - 遥控潜水器（ROV）通过脐带缆接收指令，能精准执行水下焊接、文物打捞等复杂任务，是“远程操作工”[2] - 无人水面航行器（USV）在海面进行巡逻监测和数据中继，扮演“水面哨兵”角色[2] - 水下滑翔器（UG）依靠浮力调节实现长航程、长时间海洋环境观测，是“节能巡航者”[2] - 仿生水下机器人（BUR）模仿鱼类游动，能在复杂水域灵活穿梭[3] - 空-水跨域机器人（AUR）可实现空中飞行与水下潜行的无缝切换，完成跨介质观测[3] - 水下机器人-机械臂系统（UVMS）兼具移动能力与操作精度，是水下作业的“多面手”[3] - 多机器人协同系统通过分工协作实现更广覆盖和更高效率的任务执行，如同“海洋舰队”[3] - 控制系统是海洋机器人的“小脑”，需在洋流、波浪、通信受限等挑战下保障运动功能和自主决策[3] 传统控制的“瓶颈”：为何海洋机器人需要“智能升级” - 传统基于模型的控制方法依赖精确的动力学方程，在环境稳定的场景中表现出色[4] - 海洋机器人运动受流体阻力、升力、附加质量等多种力作用，这些力与运动状态呈非线性关系，构成“非线性难题”[5] - 机器人的水动力参数会随航行姿态、速度变化，执行机构特性受环境腐蚀磨损影响，导致“模型不确定性”[5] - 洋流、波浪、风等“动态干扰”随机且复杂，严重影响控制精度甚至导致系统失稳[5] - 海洋机器人还面临“欠驱动约束”、“输入饱和”、“状态不可测”以及水下通信低带宽、高延迟、易丢包等问题[5] 数据驱动：海洋机器人的“智能学习”之路 - 数据驱动控制无需依赖精确数学模型，通过分析大量数据让机器人自主学习，实现自适应、高鲁棒性控制[7] - 基于模型的数据驱动方法：用数据学习模型，技术包括神经网络、高斯过程、Koopman算子等[7] - 神经网络能精准拟合复杂的非线性动力学[7] - 高斯过程能学习模型并量化预测不确定性[7] - Koopman算子能将非线性系统转化为线性系统进行分析[7] - 物理信息神经网络将物理定律融入学习，在数据稀疏场景中表现出色[7] - 无模型数据驱动方法：直接从数据中学习控制策略，无需构建模型[8] - 深度强化学习让机器人通过试错积累经验优化策略，分为基于价值、基于策略和演员-评论家三类方法[8] - 模仿学习让机器人直接学习专家操作经验，技术包括行为克隆、逆向强化学习等，可大幅缩短学习周期[8] - 深度模仿强化学习融合模仿学习与强化学习优势，兼顾学习效率与控制性能[8] - 混合控制方法：结合传统控制与数据驱动的优势[9] - 例如将PID控制的稳定性与强化学习的自适应性结合，在线调节PID参数[9] - 或将模型预测控制的约束处理能力与强化学习的优化能力融合[9] - 或将滑模控制的鲁棒性与强化学习的自适应能力结合[11] 团队作战：多机器人协同的智能协作艺术 - 多机器人协同能实现空间覆盖更广、抗干扰能力更强、作业效率更高的团队优势，完成单体难以胜任的任务[12] - 协同编队：要求机器人保持预设几何构型，执行巡逻监测任务[12] - 集群控制模仿生物群体自组织行为，通过局部交互实现全局协调[12] - 目标包围控制让机器人围绕目标形成稳定编队，实现跟踪拦截[12] - 区域覆盖控制通过路径规划高效扫描指定区域[12] - 基于博弈的竞争：博弈论是核心工具，模拟拦截、反潜等任务[14] - 追击-规避博弈中，追击方协同捕获目标，规避方灵活逃脱[14] - 围困博弈中，多机器人协同包围目标，限制其活动范围[14] - 三方博弈涉及攻击方、防御方与高价值目标，形成复杂对抗关系[14] - 跨域协作：打破单一领域限制，实现水下、水面、空中机器人协同作业[14] - 数据驱动技术的支撑：多智能体强化学习让机器人在动态环境中学习合作与竞争策略[14] - 针对水下通信受限，开发了分布式控制架构、事件触发通信、量化控制等技术[14] - 面对网络威胁，采用安全分层架构、鲁棒估计器等技术增强系统抗干扰能力[14] 技术开源，让海洋探索更普惠 - 开源仿真平台提供安全、灵活、低成本的算法测试环境[15] - HoloOcean支持多机器人协同仿真，集成丰富传感器模型和真实水下通信机制[15] - UUV Simulator专注于水下机器人仿真，精准模拟流体动力学效应[15] - MarineGym专为强化学习设计，支持大规模并行仿真和仿真到现实的迁移[15] - 开源海洋机器人硬件降低了研究门槛[15] - BlueROV2是经典的开源遥控潜水器，采用模块化设计，支持灵活扩展[15] - LoCO AUV、MeCO AUV等开源自主水下航行器兼顾低成本与高性能[15] - 开源无人水面航行器如ARCAB、MicroUSV提供便捷工具[15] - 开源仿生水下机器人OpenFish提供可定制的硬件平台[15] - 开源软件框架如机器人操作系统，实现了仿真与实际机器人的无缝对接，促进算法共享与复用[16] 未来展望：更智能、更自主的海洋探索者 - 未来挑战包括提升数据效率、增强算法可解释性、实现高效仿真到现实迁移、应对通信约束和动态干扰[17] - 物理信息学习与离线强化学习结合，将让机器人在少量数据下快速学习，且无需在线试错[17] - 大语言模型的融入将实现人机自然语言交互，让非专业人员也能操控[17] - 跨域协同技术的突破将构建“空-海-陆”一体化的海洋探索网络[17] - 安全强化学习的发展将确保机器人在复杂环境中自主规避风险，保障作业安全[17]