水下无人航行器(包括 Autonomous Underwater Vehicle/AUV,Unmanned Undertwater Vehicle/UUV等),是指一类具有自主控制、自主决策与自主导航能力的水下机器人系统,下文简称航行器。作为海洋探测、海洋开发与海洋对抗的重要工具,是目前机器人领域的研究热点之一。相比于单一航行器,多水下无人航行器系统(多航行器系统)在时间和空间上的分布式特征进一步提高了任务的执行效率并增强了系统的鲁棒性。然而,分布式多航行器系统中个体间的协调方法也为控制系统的设计带来了诸多难题。因此,本课题将面向多航行器执行搜捕任务过程中包含的航行就位、区域搜索和目标围捕三个子任务,研究分布式多航行器系统的协调控制与决策方法。论文的主要研究内容如下:1、体系结构作为多智能体系统研究的重要内容,决定了协调控制系统的基本框架。因此,本文首先构建了多航行器系统的分布式体系结构,以通信层作为系统间协作的物理基础,利用图论理论建立了通信拓扑结构的数学模型,并介绍了分布式协调控制系统的一般形式。考虑到航行器自身复杂的动力学特性,基于微分流形与李导数,本文通过反馈线性化的方法得到了系统的二阶积分动力学模型。分布式体系结构与线性化模型是本文解决多航行器协调控制与决策问题的最基本要素。2、针对多航行器系统的航行就位任务,通过分析任务需求,本文将其数学抽象为多航行器协调编队控制问题。对于通信系统可能带来的离散特性,结合基于离散信息的多航行器协调控制系统,为实现编队控制系统的收敛性,研究了不同通信条件下分布式协调控制器的设计方法。首先,建立了编队控制问题与一致性问题在固定队形条件下的等效关系。进而,通过引入随机矩阵理论和区间矩阵理论的相关结论,分别得到了无通信延迟、通信延迟有界和通信延迟无界条件下,编队控制系统可到达一致性时控制器所需要满足的充分条件。通过二维水面航行仿真实验和三维水中航行仿真实验结果,证明了所设计的协调控制策略可满足就位航行任务的系统需求。3、针对多航行器搜索任务中的覆盖搜索问题,提出了一种基于生物竞争机制的任务区域分配方法。利用建立的威胁概率地图与Voronoi分区原理,同时考虑到航行器搜索任务执行能力的差异,通过模拟自然界中生物对于领地、资源的竞争过程建立了多航行器系统任务负载的动态模型,并利用一致性理论证明了该模型可实现威胁概率加权的覆盖搜索任务的均匀分配。4、针对多航行器搜索任务中的定点探测问题,考虑到不同任务点优先级的区别,首先建立了优先级旅行商问题(Priority TSP)的评价函数,利用模拟退火算法得到了单一航行器的路径优化方法。在此基础上,根据博弈论中的帕累托最优的定义,提出了面向任务分配的帕累托一致性的概念,通过K-means聚类,提出了多航行器系统的分布式任务协商方法,解决了基于帕累托一致性的定点探测任务分配问题。5、针对多航行器系统的目标围捕任务,根据围捕目标对多航行器系统感知情况和采用的控制策略,将围捕问题分为了协调目标跟踪问题与追逐-逃跑问题。对于协调目标跟踪问题,在未知目标加速度信息的条件下,首先提出了目标状态不存在延迟时的多航行器协调自适应控制方法,得到了跟踪系统稳定的线性矩阵不等式条件,保证了目标跟踪和加速度估计的收敛性。其次,进一步研究了在目标状态存在延迟条件下的协调控制器设计方法,通过将多航行器系统分为主动跟踪系统和被动跟踪系统,分别提出了主动跟踪航行器与被动跟踪航行器的控制策略,通过Lyapunov-Krasovskii函数,得到了目标跟踪误差有界的充分条件。对于追逐-逃跑问题,基于微分博弈理论和纳什均衡策略,解决了多航行器系统与围捕目标间的非零和微分博弈问题。在局部信息条件下,基于Lyapunov理论,提出了面向分布式系统的评价函数设计方法,既保证了评价函数的物理含义,又保证了多航行器系统所采用的分布式控制策略的纳什均衡特性。结合仿真实验,分析了追逐-逃跑过程中不同参数选择对结果所产生的影响。