1．目的及意义
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。目前有关同构多体系统的研究已经较为丰富，但实际应用中，往往存在多种多航行体，即为异构多体系统。
一方面，无人艇和无人机不论在民用或是军用领域均具有极大的应用价值，而本文所研究的基于无人机-无人艇的异构多体系统，可以融合二者各自的优势（无人机具有较快的移动速度及较远的作战半径的优势，无人艇具有功能多样、可执行多种任务的优势），以执行更加复杂、困难的作业任务。
另一方面，分布式状态估计是协同控制中的重点问题，其主要通过估计其他航行体（领导者）的状态进而使多体系统达到一致性；同时多体系统中的编队控制可以有效提高多体共同执行任务时的避碰能力和行动效率，可使多体系统更加有效地完成指定的任务。
通过研究无人机-无人艇的分布式状态估计及编队巡航，对机艇协同的研究进展和实际应用具有重要的推进意义。
目前国内外针对同构多体系统一致性问题的研究较为全面，而针对异构系统一致性问题的相关研究较少，但考虑到实际情况中某种任务的执行往往需要多种类型的航行体，即为异构多体系统，因此异构多体系统有更大的应用空间和应用价值。
在多体系统的一致性中，由于异构多体系统中航行体具有不同的状态维度，因此这里状态一致性没有意义，而更多地关注输出一致性问题。针对异构多体系统的输出一致性问题，目前大致上有以下三种方法：（1）利用分布式状态估计来获得领导者的状态，再根据输出方程到达输出一致性；（2）基于ρ-copy内膜理论达到输出一致性；（3）利用通信网络的传输信息进而实现输出一致性。{title}

2. 研究的基本内容与方案

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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。

   
   

4. 拟采用的措施：本研究主要为仿真验证性质实验，首先通过查阅相关资料和文献，掌握相关的理论知识，在此基础上对本研究进行理论推导证明，再通过搭建仿真平台，进行仿真实验，验证理论推导的正确性。

   
   

3. 参考文献
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