无人船协同跟踪系统：算法设计与工程实践

1. 无人船协同跟踪系统概述

在海上监视、搜救等应用场景中，多无人船(USV)系统对动态目标的协同跟踪是一个极具挑战性的课题。我们实验室开发的这套系统，通过搭载无人机的领航船和自适应估计算法，实现了对形状变化目标的精确跟踪。

系统由5艘USV组成编队，其中一艘作为领航船搭载四旋翼无人机。无人机配备激光测距仪，可实时测量到目标边界多个点的距离。这种配置带来三个独特优势：

1. 无人机的高视角提供全局观测，弥补了水面船只的视野局限
2. 多船协同形成包围圈，防止目标逃脱
3. 自适应算法自动补偿目标的运动和形变

关键设计选择：采用正五边形编队而非圆形包围，是因为正多边形更易于维持相对位置关系，且转角控制更符合船舶动力学特性。

2. 自适应估计算法实现

2.1 目标运动建模

我们将不规则动态目标抽象为"移动圆"模型，用三个时变参数描述：

• 中心坐标 (x_c(t), y_c(t))
• 等效半径 r(t)

这种建模的合理性在于：

1. 对任意凸形状，存在最小包围圆
2. 半径变化可反映目标尺度变化
3. 计算复杂度远低于精确轮廓跟踪

2.2 自适应更新方程

核心算法采用双增益结构，分别处理中心位置和半径的估计：

matlab复制% 参数说明
% d_center : 无人机测量的到目标中心的距离向量[dx, dy]
% d_boundary : 到边界点的距离数组
% dt : 采样时间间隔

function [xc_est, yc_est, r_est] = adaptive_estimator(d_center, d_boundary, dt)
    persistent k1 k2 last_xc last_yc last_r;
    if isempty(last_xc)
        % 初始化参数
        k1 = 0.8;   % 中心估计增益
        k2 = 0.5;   % 半径估计增益
        last_xc = 0; last_yc = 0; last_r = 10;
    end
    
    % 中心位置更新(梯度下降法)
    delta_x = k1*(d_center(1) - last_xc);
    delta_y = k1*(d_ce