日前，由哈尔滨工程大学水下机器人技术国家级重点实验室牵头的海洋机器人集群智能协同技术项目群顺利通过海试验收。海洋机器人通过组网通信共享信息，随作业局势的不断改变快速变换队形，最终完成协同探测等任务，且不需人为干预。

　　协同作业克服单个机器人缺点

　　海洋机器人是一类能够遥控或自主操控完成特定功能的无人海上航行器。其发展的历史约有70年，在近30年迅速发展，目前已逐步进入智能海洋机器人时代。

　　就像自然界中的蜂群一样，“2个或多个机器人协同作业，并不是简单的功能叠加，而是会出现1加1大于2的群体智能效应，涌现出全新的协同行为模态，从而可以完成更加复杂的协同任务。”项目群牵头人、哈尔滨工程大学船舶工程学院教师廖煜雷介绍。

　　海洋机器人的集群智能协同克服了单个机器人作业能力弱、工作范围小和工作效率低等缺点，实现单个机器人不具备的功能，并显著提升系统的作业效率或能力。机器人集群智能协同技术可将人工智能、大数据、云计算等技术作用下的机器人的通信、感知、认知、决策、控制与行为有效融合，实现集群系统下个体的互联互通、态势共享、群策群力，在复杂恶劣的环境下，表现出与人类相当或超越人类的能力。能够支撑构建广域立体化海洋观测网，进而实现“数字海洋”，实现快速大范围海洋探测，有助于维护海洋权益、保障海洋安全等，对我国发展人工智能战略、建设海洋强国具有重要意义。

　　技术面临三大挑战

　　项目群责任专家、哈尔滨工程大学船舶工程学院教授李晔介绍，海洋机器人集群智能协同是“人工智能+海洋无人系统”深度融合发展的一项基础性、创新性技术，其作为引领未来装备发展、作业模式变革的一项前沿颠覆性技术而备受关注。

　　“海洋机器人集群智能协同技术主要面临三大技术挑战。”廖煜雷说。

　　在海洋机器人编队中，不同种类的机器人被赋予不同的使命，它们的船型多样、机动性差异大、载荷种类多，智能算法如何有效匹配不同类型的机器人并发挥集群效能是第一个挑战。

　　海洋机器人处于复杂、恶劣的作业环境，在这种典型的强干扰、弱通信和弱观测环境里，机器人的智能系统会受到显著影响，运动扰动大、感知不准确、信息交互难。如何在这种情况下让机器人具备良好的生存能力和作业性能是第二个挑战。

　　肮脏、枯燥、危险，3个关键词诠释了海洋机器人的任务场景。要让机器人搭载多样的功能载荷、掌握复杂的作业技能以满足不同的任务需求，并适应复杂且不确定，甚至对抗性的使用场景，这对智能算法的适应性、稳定性、学习能力提出了苛刻的要求，也是集群智能协同技术面临的第三个挑战。

　　分布式架构提升集群能力

　　项目群决策项目负责人、哈尔滨工程大学计算机学院教师史长亭介绍，集中式体系架构灵活性较差、系统易崩溃、支持的机器人数量有限、扩展性差，难以实现大规模集群系统。而分布式体系架构更易实现更高层次、更高智能水平的集群智能。

　　“分布式体系架构可随时增减机器人，系统弹性易扩展且支持大规模集群系统，抗压性强，还能够根据环境或任务的改变，动态调整系统架构，更适用于不确定的环境或复杂瞬变的任务。”项目群感知项目负责人、哈尔滨工程大学船舶工程学院教师王博说。

　　廖煜雷表示，经过近两年的攻坚克难，科研团队突破了信息共享、协同感知、敏捷编队、协同决策、人机协同、作业策略、系统集成等核心关键技术，成功研制出具备多协同任务模式、多智能模态、弹性可重构的海洋机器人集群智能协同技术演示系统，有力推动了海洋机器人集群智能协同领域的理论创新及技术发展。

　　此次海试是国内首次实现海洋机器人集群智能协同架构模式从集中式/混合式发展为分布式，系统协同智能化水平从半自主升级为全自主，适应任务场景及环境从确定结构化拓展为未知非结构化，标志着我国海洋机器人集群智能协同技术取得了实质性突破并达到了国际先进水平。