本文属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是对该研究的学术报告：
本文的主要作者是Yu Wu，来自重庆大学航空航天学院。研究发表于《Ocean Engineering》期刊，时间为2019年5月3日。
该研究的主要科学领域是无人系统（unmanned system）中的协同路径规划（coordinated path planning），特别是针对无人空中-水下飞行器（Unmanned Aerial-Aquatic Vehicle, UAAV）和自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle, AUV）在水下目标打击任务中的协同路径规划问题。无人系统因其能够适应多样化环境并具有广泛的应用前景而越来越受欢迎。尤其是异构车辆（heterogeneous vehicles）之间的协同能够完成复杂任务，这些任务通常是同构车辆（homogeneous vehicles）无法完成的。
研究背景在于，现有的无人系统多集中在同构车辆的协同，如无人机（UAVs）之间的协同，而异构车辆之间的协同研究相对较少。在水下目标打击任务中，UAAV具有在空中强大的搜索能力，并在潜入水中后能够直接与AUV通信，这使得UAAV和AUV的协同成为完成此类任务的有效方式。因此，本文旨在提出一种基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的协同路径规划方法，以解决UAAV和AUV在水下目标打击任务中的路径规划问题。
研究分为以下几个步骤：
任务分解：将水下目标打击任务分为两个阶段，即UAAV的单独飞行阶段和UAAV与AUV的水下协同阶段。这种分阶段处理的方法能够更好地应对不同介质中的复杂约束。
建立数学模型：在协同路径规划模型中，考虑了车辆在不同介质中的运动、约束条件以及每个阶段的优化指标，并将这些因素转化为数学形式。特别是，模型考虑了UAAV在不同介质中的机动性、通信约束、安全距离以及协同打击的约束条件。
粒子群优化算法（PSO）的应用：基于PSO算法，使用配点法（collocation points）确定控制变量的位置。这些配点根据每个阶段的约束条件分布，能够减少计算负荷并提高解的质量。此外，还生成了处理不可行解的策略，以确保基于PSO的算法能够正常运行。
仿真验证：通过仿真验证所提出的两阶段协同路径规划方法的有效性。仿真分为三种场景：静态水下目标、已知路径的移动水下目标以及未知路径的移动水下目标。在每种场景下，分别使用两阶段方法和整体方法（将任务视为单一过程）进行路径规划，并比较两种方法的结果。
静态水下目标场景：在静态目标场景下，UAAV和AUV能够成功协同打击目标，路径规划结果满足所有约束条件。仿真结果表明，两阶段方法能够在较短时间内生成最优路径，且最终的解与理论最优解非常接近。
已知路径的移动水下目标场景：在移动目标场景下，两阶段方法仍然能够生成有效的协同路径，而整体方法则无法满足所有约束条件，导致UAAV和AUV偏离目标较远。仿真结果表明，两阶段方法在处理复杂约束方面具有明显优势。
未知路径的移动水下目标场景：在目标路径未知的场景下，使用卡尔曼滤波（Kalman filter）预测目标位置，并再次验证了两阶段方法的有效性。仿真结果表明，两阶段方法能够生成高质量的路径规划解，而整体方法则无法生成可行的解。
该研究提出了一种基于PSO算法的两阶段协同路径规划方法，成功解决了UAAV和AUV在水下目标打击任务中的路径规划问题。研究表明，分阶段处理的方法能够更好地应对不同介质中的复杂约束，生成的路径规划解与理论最优解非常接近。此外，仿真结果验证了所提出方法的有效性和优越性，特别是在处理移动目标和未知路径的场景下，两阶段方法表现出更强的鲁棒性。
该研究不仅为UAAV和AUV的协同路径规划提供了有效的解决方案，还为异构无人系统的协同任务规划提供了新的思路。其科学价值在于提出了一种能够处理复杂约束的路径规划方法，应用价值则体现在其能够提高水下目标打击任务的效率和成功率。此外，该研究还为未来无人系统的进一步研究和应用奠定了基础。
研究中还提到，未来可以进一步建立更复杂的车辆运动模型，并改进卡尔曼滤波算法以更好地处理传感器噪声和故障问题。此外，UAAV和AUV系统的其他应用领域也有待进一步探索，以扩展其军事和民用价值。