李一波, 王新星, 姚宗信, 崔世海, 申曉玲
(1.沈陽航空航天大學,沈陽 110136; 2.沈陽飛機設計研究所,沈陽 110034;3.沈陽航天新樂有限責任公司,沈陽 110031)
無人平臺自主水平已成為無人平臺新的技術挑戰(zhàn)。文獻[1]從無人平臺的環(huán)境變化量、任務完成度、系統(tǒng)狀態(tài)穩(wěn)定度、操作者和系統(tǒng)的交互程度評判其自主等級;文獻[2]從無人平臺的移動性、能源的獲取和防御能力劃分其自主等級;文獻[3]從無人平臺的移動控制、任務規(guī)劃和形式感知衡量其自主能力;文獻[4-8]從任務的復雜度、環(huán)境的困難度、人機的交互程度判斷其自主能力水平。然而,這些方法的分級指標都不夠全面,且沒有簡單的方法將分級過程和結果量化,多是主觀判斷。因此,針對以上方法的缺陷,提出了一個無人平臺自主能力分級的四指標模型。
本文評定無人平臺的自主水平,是根據無人平臺在當前的環(huán)境和自身的狀況規(guī)劃判斷后任務的完成情況確定其自主能力等級。因此,選定“人和平臺的交互能力”、“態(tài)勢感知能力”、“環(huán)境適應能力”和“規(guī)劃決策能力”4個指標作為判斷標準。
此四指標模型主要包括3部分:指標模型、等級模型和評判方法。
本文從“人和平臺的交互能力”、“態(tài)勢感知能力”、“環(huán)境適應能力”和“規(guī)劃決策能力”方面建立指標模型。但由于這四個指標及其子指標具有模糊性,因此,先為這些指標人為賦予數值,代表其對自主能力水平評判的影響程度,最低分是0分,最高分是100分。
1.1.1 人和平臺的交互能力
人和平臺的交互能力主要從以下4個一級子指標衡量無人平臺的自主能力。
1)操作者掌控時間。在無人平臺執(zhí)行任務的過程中,操作者掌控時間越長,無人平臺自主能力越差。例如,操作者在無人平臺執(zhí)行任務的過程中,有一半的時間都離不開操作者的調控,則此指標可以得到50分;若是執(zhí)行任務的過程完全不需要操作者參與,可以得到100分。這個分數是人為確定的,因此有一定的主觀性,可以根據無人平臺當時的狀況修改分值。其他指標的分值確定也是根據當時它們對自主分級的影響程度。
2)操作者控制平臺數量。當多個無人平臺同時執(zhí)行任務時,無人平臺的自主能力越強,則操作者可以同時控制的平臺數量越多。
3)操作者技術水平。操作者的學歷越低,無人平臺的自主能力越強。
4)操作者工作強度。此工作強度主要指操作者在掌控時間內是高強度的工作,還是輕松的監(jiān)督工作。主要從操作者的疲勞程度劃分。
1.1.2 態(tài)勢感知能力
態(tài)勢感知能力主要從下面4個子指標反映平臺的自主能力水平。1)攻擊者種類,指來自海、陸、空的攻擊者種類。2)攻擊者攻擊頻率,指在同一時間內,能感知到并躲過的攻擊者的攻擊次數。3)攻擊者危險指數,即感知到的攻擊者的危險程度。4)感知危險時間,即感知到危險的時間長短。
1.1.3 環(huán)境適應能力
環(huán)境適應能力主要包括以下3個子指標。1)適應環(huán)境種類。無人平臺能適應的環(huán)境種類越多,則其自主能力越強。2)適應環(huán)境時間。無人平臺能適應當前環(huán)境的時間越短,越能體現(xiàn)其自主能力水平。3)適應環(huán)境范圍。無人平臺能感知到的自然環(huán)境狀況的范圍。范圍越廣,得分越高。
1.1.4 規(guī)劃決策能力
規(guī)劃決策能力是體現(xiàn)無人平臺自主能力水平的最重要的指標,主要解決無人平臺面對復雜環(huán)境(內部環(huán)境和外部環(huán)境)的不確定性,如何實現(xiàn)自主行為,自主決策,順利完成分配的任務。規(guī)劃決策能力主要從以下5個指標評判無人平臺的自主能力。
1)實時健康診斷。主要檢驗的是無人平臺執(zhí)行任務時能對自身的狀況進行實時診斷的能力。實時健康診斷能力又從以下2個二級子指標影響平臺的自主能力。
①診斷時間。當故障出現(xiàn)的時候,診斷發(fā)現(xiàn)的時間越短,得到的分數就越高。
②診斷范圍。能診斷平臺內部環(huán)境范圍越廣,得到的分數越高。
2)故障自修復。當診斷出故障時,則要自主決策應采取何種方法修復故障,或在有故障的情況下如何完成任務。對故障自修復的評價也要從以下2個方面進行。
①修復時間。發(fā)現(xiàn)故障之后,越快修復,則自主能力越強,得到的分數越高。
②修復范圍。對于出現(xiàn)的故障,能修復的范圍越大,得分越高。
3)路徑規(guī)劃能力。主要檢驗的是無人平臺執(zhí)行任務過程中自主根據突發(fā)狀況進行動態(tài)路徑規(guī)劃與重規(guī)劃等能力,判斷無人平臺自主完成任務時的實時性和抗干擾能力。路徑規(guī)劃能力主要從以下3個子指標評價。
①規(guī)劃時間。規(guī)劃的時間越長,表示其自主能力越低,相應的分數也就越低。
②規(guī)劃精度。將規(guī)劃好的路徑與操作者認為的最便捷的路徑進行對比,一致性越高,得分越高。
③對任務的影響度。當遇到突發(fā)狀況后,按照重新規(guī)劃好的路徑執(zhí)行任務后,任務的完成度越高,則此指標得分越高。
4)任務規(guī)劃能力。主要檢驗的是無人平臺執(zhí)行任務過程中,自主根據突發(fā)狀況進行任務規(guī)劃與重規(guī)劃等能力。主要從以下3個方面評價無人平臺的路徑規(guī)劃能力。
①規(guī)劃時間。在突發(fā)狀況下,重新規(guī)劃任務需要的時間越短,自主能力越強,賦予的分數越高。
②規(guī)劃精度。將規(guī)劃好的任務完成方式與操作者認為的最佳的方式進行對比,一致性越高,此指標得到的分數越高。
③任務成功率。突發(fā)狀況時,重新規(guī)劃后的任務方式是否能完成之前規(guī)劃的任務目標。
④抗干擾能力。無人平臺能應付的突發(fā)狀況的數量和種類。
5)團隊合作能力。此項指標里的合作對象主要是無人平臺。團隊合作能力主要從以下4個子指標評價一個無人平臺的自主能力。
①合作無人平臺數量。執(zhí)行任務時,能同時合作的同類無人平臺數量越多,自主能力越強。
②合作無人平臺種類。合作的無人平臺的種類越多,體現(xiàn)其自主能力越強。
③任務難度。與其他無人平臺合作后,是否能完成以前單個平臺完成不了的任務。
④任務成功率。合作后,任務的成功率越高,則體現(xiàn)的自主能力越強。
無人平臺總的發(fā)展趨勢是遙控—半自主—全自主[9],所以本文按照無人平臺的發(fā)展趨勢將無人平臺的等級模型簡單分為3級,分別是遙控式、半自主式和全自主式。根據百分制原則,每一級都有相應的分數范圍,對照無人平臺自主能力的最終分數找到其相應的等級。如表1所示。
表1 無人平臺等級模型Table 1 The level model of unmanned platforms
1.3.1 建立四指標的因素集U
“人和平臺交互”能力的一級評判指標U1=(操作者掌控時間,操作者控制平臺數量,操作者技術水平,操作者工作強度)=(u11,u12,u13,u14)。
1.3.2 確定評價集V
評價集V=(遙控式,半自主式,全自主式)=(v1,v2,v3),用分數向量 Q=(20,60,100)表示分值。
1.3.3 確定權重向量W
本文采用層次分析法對“人和平臺的交互能力”的子指標進行權重確定。
1)用兩兩比較法建立評判矩陣A。
因為“人和平臺的交互能力”中每個子指標賦予的分值都不同,用兩兩比較法建立“人和平臺的交互能力”中一級指標的評判矩陣A。
式中,aij表示第i個指標與第j個指標的相對重要性(根據每個指標賦予的分值大小進行比較)。aij的取值一般取正整數1~9(稱為標度)及其倒數。例如,當“操作者掌控時間u11”主觀給定的分數為50;“操作者掌控平臺數量u12”主觀給定分數25;“操作者技術水平u13”主觀給定分數35;“操作者工作強度u14”主觀給定分數45。兩兩比較可知,u11相比于u12明顯重要,取a12=5;u11相比于u13稍微重要,取a13=3;u11相比于u14稍稍重要,取 a14=2。
2)運用根法計算權重向量W。
當得到的權重向量不符合實際時,只要改變兩兩指標的相對重要性,得到新的評判矩陣即可算出新的權重向量。
1.3.4 確定評判隸屬矩陣R
將因素集 U=(u1,u2,u3,…,un)中的每個指標用評價集 V=(v1,v2,v3,…,vm)中的每個因素進行衡量,就會得到隸屬矩陣R。
式中,rij表示第j個指標關于第i項評價因素的指標隸屬度。
文中每個分級指標都主觀給定了一個百分制的分數。指標的分數不同,則指標隸屬于評價集中各等級的隸屬度也相應變化。因此,本文建立了關于分級指標分數x(x≤100)的隸屬度函數。
x隸屬于遙控式的隸屬度函數為
x隸屬于半自主式的隸屬度函數為
x隸屬于全自主式的隸屬度函數為
以“人和平臺的交互能力”為例,在構造其比較評判矩陣時,一級指標已經給定分值。如,“操作者掌控時間 u11”主觀給定的分數為50,則 r11=C1(x)=C1(50)=0.375表示當一級指標“操作者掌控時間u11”主觀給定的分數為50時,隸屬于遙控式等級的隸屬度為0.375。r12=C2(x)=C2(50)=1表示當一級指標“操作者掌控時間u11”主觀給定的分數為50時,隸屬于半自主式等級的隸屬度為1。r13=C3(x)=C3(50)=0.375表示當一級指標“操作者掌控時間u11”主觀給定的分數為50時,隸屬于全自主式等級的隸屬度為0.375。同理可得到其他3類指標的隸屬度。若是得到的隸屬度情況不符合實際,則只要改變每個指標賦予的分值就可得到新的隸屬矩陣。
1.3.5 得到模糊決策集B
進行U到V的模糊變換,即對權重指標向量W和評判隸屬矩陣R進行合成運算[10],得到V上的模糊子集B。
“人和平臺的交互能力”的最終分數為
同理,按照此計算過程可得到其他3個指標的最終量化分值。
本文中實例驗證時選定的無人平臺是“全球鷹”無人機、國內自主研制的“紅旗HQ3”無人車和美國“斯巴達勇士”無人船。
以“全球鷹”的計算過程為例,假設“全球鷹”的四維指標的賦值如表2所示。
表2 “全球鷹”的各指標給定分值Table 2 The score of each indicator of Global Hawk
根據前面的計算過程,得到“全球鷹”的“人和平臺交互能力”為32.85分,“態(tài)勢感知能力”為57.22分,“環(huán)境適應能力”為47.15分,“規(guī)劃決策能力”為24.47分,其最終的自主能力為40.15分。
在美國“無人機路線圖中”,“全球鷹”的自主等級為2~3級,證明“全球鷹”在自主能力方面已經具有了適應故障和飛行條件的水平。但此方法只說明了“全球鷹”具有什么樣的自主能力,而沒有說明具備這樣的自主能力需要的條件及其量化方法。本文中的模型不但評判出了“全球鷹”具備這樣的自主能力,也解釋了具備這樣的自主能力的原因和量化的方法,更容易運用到實際中判斷無人平臺的自主等級。
“紅旗HQ3”無人車的“人和平臺交互能力”為85.32分,“態(tài)勢感知能力”為67.23分,“環(huán)境適應能力”為50.17分,“規(guī)劃決策能力”為 78.44分,其最終的自主能力為70.29分。
美國“斯巴達勇士”無人船的“人和平臺交互能力”為5.12分,“態(tài)勢感知能力”為20.44分,“環(huán)境適應能力”為27.58分,“規(guī)劃決策能力”為9.20分,其最終的自主能力為15.56分。
參照表1中的等級模型,可知“全球鷹”的最終分數屬于半自主式,且處于半自主式中等范圍?!凹t旗HQ3”的分數屬于全自主式中等偏下的范圍,而“斯巴達勇士”的分數表明它的自主能力還完全屬于遙控式水平。
為了直觀地看到這四指標模型對無人平臺自主能力水平的影響程度,本文選擇以金字塔圖的形式將四指標的分數標示出來。如圖1所示。
圖1 “全球鷹”、“紅旗HQ3”和“斯巴達勇士”的自主等級金字塔圖Fig.1 Autonomy level pyramid of Global Hawk,Red Flag HQ3 and Spartan Scout
本文建立了一個評判無人平臺自主能力等級的四指標模型,此模型不是單純地用傳感器等裝置識別出周圍的環(huán)境狀況,而是根據當前“人和平臺的交互能力”、“態(tài)勢感知能力”、“環(huán)境適應能力”和“規(guī)劃決策能力”這四維指標進行判斷,更接近對無人平臺本身自主能力的判斷。其中的4類指標也可以進一步細化為二級、三級。此模型主要適用于單個無人平臺執(zhí)行任務時的自主能力水平的判斷,對多個無人平臺合作時的自主能力水平的判斷不是十分適用。
[1] 楊哲,張汝波.無人系統(tǒng)自主等級模糊評價方法[J].小型微型計算機系統(tǒng),2009,10(10):43-48.
[2] CLOUGH B T.How the heck do you determine a UAV's autonomy anyway[C]//Proceedings of the Performance Metrics for Intelligent Systems Workshop,Gaithersburg,Maryland,USA,2002:12-20.
[3] CLEARY M,ABRAMSON M,DAMS M B,et al.Metrics for embedded collaborative intelligent systems[R].Charles Stark Draper Laboratory,Inc,2000.
[4] HUANG Huimin,PAVEK K,ALBUS J,et al.A framework for autonomy levels for unmanned systems(ALFUS)[C]//Proceedings of the AUVSI's Unmanned Systems,North America,June 2005,Ba-ltimore,MD,2005:327-336.
[5] HUANG Huimin,PAVEK K,ALBUS J,et al.Autonomy levels for unmanned systems(ALFUS)framework:An update[C]//Proceedings of SPIE Defense and Security Symposium,Orlando,F(xiàn)lorida,2005:439-448.
[6] HUANG Huimin,MESSINA E,ALBUS J.Toward a gene ric model for autonomy levels for unmanned systems(ALFUS)[C]//Proceedings of the Performance Metrics for Intelligent Systems Workshop,Gaithersburg,Maryland,2003:237-243.
[7] HUANG Huimin,ALBUS J,MESSINA E,et al.Autonomy level specification for intelligent autonomous vehicles:Interim progress report[C]//PerMIS Workshop,Gaithersburg,MD,2003:223-227.
[8] HUANG Huimin,ALBUS J,MESSINA E,et al.Specifying autonomy levels for unmanned systems:Interim report[C]//Proceedings of SPIE Defense and Security Symposium,Bellingham,WA,2004:386-397.
[9] 高勁松,鄒慶元,陳哨東.無人機自主性概念研究[J].電光與控制,2007,14(5):58-61.
[10] 駱正山,陳紅玲,鄭楠.多因素模糊綜合評判模型的風險投資項目評估應用研究[J].西安科技大學學報,2010,30(3):32-35.