1. 研究目的与意义（文献综述）

长期以来，群体行为所展示出的智能化令科研人员着迷：由多个简单单一的个体所组成的群体，通过简单的规则，却可以展现出非凡的智能化程度。

群体所展现出的能力往往具有1 1gt;2的效果，即由单一简单个体所组成的多体系统，具备更强的性能，更强的鲁棒性，更好的容错性和更高的智能化，因此多体系统在民事、国土安全和军事等领域有广阔的应用前景和极高的研究价值。

根据群体中航行体是否具有相同的状态维度，多体系统可分为同构多体系统和异构多体系统。

2. 研究的基本内容与方案

1. 研究（设计）的基本内容：首先学习并理解无人机、无人艇的相关背景和知识，分别理解并掌握有关无人机和无人艇的运动学方程；学习并理解多体系统中一致性的基本知识，并掌握异构多体系统的一致性的相关定理及理论推导证明；学习并理解分布式状态估计器的知识，再应用卡尔曼滤波方法，设计有关无人机-无人艇异构多体系统的分布式状态估计器；学习并掌握跟随领航者法的编队控制，将其引申到异构质点多体系统的编队控制；最后引入无人机、无人艇的运动学模型，应用卡尔曼分布式状态估计的方法，实现机艇协同巡航编队的研究。

   
   

2. 研究目标：（1）学习并掌握上述基本内容中的相关理论知识；（2）完成基于机艇协同的卡尔曼分布式状态估计器、基于机艇协同的跟随领航者法的编队控制器的理论推导验证；（3）设计仿真实验，并搭建仿真平台；（4）进行仿真验证，并根据实验结果修改调整模型，完成仿真验证。

   
   

3. 拟采用的技术方案：使用跟随领航者法实现编队控制；使用卡尔曼滤波实现分布式状态估计器。
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   3. 研究计划与安排

   03.08-03.20 学习并实现简单的基于跟随领航者法的编队控制；
   03.21-03.31 学习并实现简单的基于卡尔曼滤波的分布式状态估计器；
   04.01-04.10 分别学习无人机、无人艇的运动学模型，并设计异构多体系统模型；
   04.11-04.20 搭建基础仿真平台；
   04.21-04.30 应用跟随领航者法，在仿真平台上实现基于机艇协同的异构多体系统的编队控制；
   05.01-05.10 继续完善仿真平台，增加卡尔曼分布式状态估计器，完成仿真验证；
   05.11-05.31 调整改进模型，并撰写毕业论文。

   4. 参考文献（12篇以上）

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