中文摘要：

海洋运动平台在监测应用中，常常遇到在能量、速度有限，监测对象空间、时间分布不确定、不均匀的情况下，怎样覆盖尽可能大的时空区域；怎样获取更多敏感区数据；怎样协调多平台合作等问题。这些问题都需要通过合适的采样策略解决。目前海洋观测中的自适应采样研究更多的集中在建模与数据同化等问题中，针对海洋运动平台的，能够指导实际作业的成果较少。本申请就目前该方向研究中存在的主要问题，以申请单位具备相当基础的拖曳系统和自动表面船为研究载体，提出开展基于实测数据的改进型合理采样算法；基于耦合谐振子模型的集中分布式多平台协作规划方法；数据仿真与现场运行结合的实验平台技术等研究内容。在解决海洋模型预报自适应调整；多平台采样协作规划；运动平台采样背景场仿真等关键技术后，建立适用于研究载体的实用化自适应采样策略软件及实验仿真系统，进而推动多种海洋运动平台自适应采样技术体系的完善和实用化，提高海洋运动平台的作业效率。

结论摘要：

本课题对三个预定的内容开展研究，以期建立适用于海洋运动平台的实用化自适应采样策略及实验系统，进而推动多种海洋运动平台技术体系的完善和实用化，提高其作业效率。在基于实测数据的改进型合理采样算法研究中，本课题首先建立了2D、3D相关海洋参数背景场，然后利用模拟运动平台，探讨了最大差值算法在合理采样路径规划中应用的方法。即运动平台根据已采集数据，利用最大差值算法，得出下一时刻的运动路径。依次进行，可以指导运动平台进行自主采样。在理论研究取得成果之后，为进一步验证利用实测数据指导采样的可行性，本课题分有先验知识和没有先验知识两种情况，利用实际运动平台进行了研究。在有先验知识的情况下，基于拖曳系统的实测数据，采用数据反馈控制拖曳飞行深度，达到自适应追踪等温层采样的目的。在没有先验知识的情况下，定义了一种无人表面船振荡运动模式，以获取更多的周边水深数据，通过评价这些数据，预测期望追踪的等深线的大致方向，最终实现自适应的追踪采样。上述工作从理论到实践，比较全面的完成了基于实测数据的改进型合理采样算法研究。此外，开展了平台避障算法研究，使得平台安全控制与合理采样算法控制有机的融合在一起，提高了算法的实用性。在基于耦合谐振子模型的集中分布式多平台协作规划方法研究中，本研究在耦合谐振子理论基础上，提出了一种全相互作用的变速度自推进粒子模型，设计了一种解决其平行编队的空间同步问题的控制方法。该方法通过改变自推进粒子运动速度而引入粒子间空间距离信息，实现了所有粒子沿实轴或虚轴方向的空间同步平行编队，并证明了该方法的收敛性。在给出了理论推导和仿真之后，将研究结果应用于Glider编队，发展了相应的“齐头并进”式平行编队和同心圆形编队的协作控制策略；应用于无人船等距离平行编队测深，将已有的一维测量性能评价拓展至二维测量性能评价。对信息不对称情况下的多平台编队问题，研究了Leader-Follower法和人工势场法的应用。在数据仿真与现场运行结合的实验平台研究中，本课题以无人表面船为运动平台，完成了无人表面船设计与动力学模型研究；仿真与现场结合实验平台控制软件设计等内容，进行了主要运动特性与重要运动参数的测量；航速、转向等运动控制测试；合理采样算法控制下的航向保持等实验。本课题发表论文16篇，其中SCI收录1篇，EI收录8篇，获得专利1项，超额完成了预期成果。