■ 李 棟 李 明 高啟坤

淺析無人機系統(tǒng)自主控制的關(guān)鍵技術(shù)

■ 李 棟 李 明 高啟坤

將無人機系統(tǒng)自主控制的關(guān)鍵技術(shù)劃分為體系結(jié)構(gòu)、感知與認知、規(guī)劃與控制、協(xié)同與交互部分。本文重點介紹了這些技術(shù)，并指出了今后可能發(fā)展的方向。

1.引言

近年來，隨著各種新技術(shù)的不斷應用，無人機系統(tǒng)的復雜性及功能的自動化程度等日益增加。由于作戰(zhàn)環(huán)境的高度動態(tài)化、不確定性以及飛行任務的復雜性，使得規(guī)劃與決策成為無人機面臨的新的技術(shù)挑戰(zhàn)，各種基于程序化的自動控制策略已經(jīng)不能滿足未來先進多功能無人機對復雜作戰(zhàn)環(huán)境下的多任務的需求，自主飛行控制能力的提高成為未來無人機飛行控制系統(tǒng)發(fā)展的主要目標。

對于無人機系統(tǒng)自主控制關(guān)鍵技術(shù)的劃分，目前還沒有形成統(tǒng)一的標準。AGARD報告（Mission planning systems for tactical aircraft，AGARD-AR-313，1992）認為通信、協(xié)調(diào)、目標識別與分配、沖突消解是自主控制研究的難題；SAB報告（UAV technologies and combat operations，SABTR-96-01，1996）認為人機接口和直接控制的缺失是戰(zhàn)術(shù)無人機首要解決的問題；美國學者Churchman和Chandle等認為相對于人機接口、通信和目標識別，決策是實現(xiàn)自主最為困難的問題，不確定環(huán)境中快速在線的重規(guī)劃是自主控制的關(guān)鍵問題；美國學者Clough認為自主控制的關(guān)鍵問題在于態(tài)勢感知、決策分析和通信協(xié)同；美國國家研究委員會認為規(guī)劃與決策、傳感與感知、監(jiān)控與診斷、網(wǎng)絡與協(xié)同等是無人系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)；Valavanis等人認為時空建模技術(shù)、智能分層控制、嵌入式計算、網(wǎng)絡化通信、傳感器和感知技術(shù)等是實現(xiàn)無人機系統(tǒng)自主控制的關(guān)鍵問題。結(jié)合國內(nèi)外學者對無人機自主控制的研究現(xiàn)狀，本文給出一種自主控制關(guān)鍵技術(shù)的劃分方式，將關(guān)鍵技術(shù)劃分為：體系結(jié)構(gòu)、感知與認知、規(guī)劃與控制、協(xié)同與交互。這種劃分方式思路清晰，便于學術(shù)上的討論與研究。

2.無人機自主控制的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 體系結(jié)構(gòu)

無人機系統(tǒng)自主控制系統(tǒng)主要任務是把各個子系統(tǒng)連接成一個整體；統(tǒng)一管理調(diào)度各個子系統(tǒng)，使各子系統(tǒng)步調(diào)一致地完成總體任務，其設(shè)計的優(yōu)劣直接關(guān)系到無人機系統(tǒng)整體性能的發(fā)揮和智能水平的高低。自主控制體系結(jié)構(gòu)可分為三類：

2.1.1 分層遞階式結(jié)構(gòu)

分層遞階式結(jié)構(gòu)由Saridis提出，包括組織級、協(xié)調(diào)級和執(zhí)行級。分層遞階式結(jié)構(gòu)遵循“感知-思維-行動”的基本規(guī)律，層次向上，智能增加，精度降低；層次向下，智能降低，精度增加，較好地解決了智能和控制精度的問題，其缺點是缺乏高度智能性的實時反應能力。

2.1.2 包容式體系結(jié)構(gòu)

包容式體系結(jié)構(gòu)由Brooks提出，模擬了動物反應式行為的特點，采用“感知-動作”結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)強調(diào)了單元的獨立、并行工作，缺少全局的指導和協(xié)調(diào)，對于長遠的全局性的目標跟蹤缺少主動性，目的性較差。

2.1.3 分布式體系結(jié)構(gòu)

分布式體系結(jié)構(gòu)主要采用多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent System，MAS)的形式。這種結(jié)構(gòu)具有自適應、自組織和良好的協(xié)調(diào)性能，通過協(xié)調(diào)方式完成繁雜的整體操作，可產(chǎn)生一般分層遞階式或包容式結(jié)構(gòu)難以達到的靈活性和智能性，但是MAS結(jié)構(gòu)需要智能體之間緊密聯(lián)系，由于沒有中央處理機制，難以有效處理系統(tǒng)沖突。

2.2 感知與認知

無人機系統(tǒng)任務由在安全區(qū)域執(zhí)行偵察監(jiān)視任務向在高危區(qū)域執(zhí)行主流作戰(zhàn)任務的方向發(fā)展，必須解決復雜環(huán)境感知與認知技術(shù)，實現(xiàn)戰(zhàn)場態(tài)勢理解與生成，研究內(nèi)容包括：

2.2.1 非結(jié)構(gòu)化環(huán)境感知

非結(jié)構(gòu)化環(huán)境感知將實現(xiàn)自然環(huán)境目標與敵我目標的感知與識別，提高無人機系統(tǒng)戰(zhàn)場態(tài)勢的理解。惡劣氣象條件決定了環(huán)境感知與識別任務的艱巨性，而復雜高對抗的環(huán)境狀況進一步加大了無人機系統(tǒng)實現(xiàn)高可靠、強實時環(huán)境感知的難度。需重點解決以下問題：面向復雜環(huán)境的拼陣攝像、大范圍圖像拼接處理、面向無人機系統(tǒng)的高速視覺計算、開放環(huán)境下的目標檢測與識別、多傳感器信息融合的威脅估計與態(tài)勢評估等。

2.2.2 復雜環(huán)境認知與學習

環(huán)境認知技術(shù)使無人機系統(tǒng)具備信息收集和環(huán)境認知能力，能夠感知、識別、理解其所處的戰(zhàn)場環(huán)境，是無人機系統(tǒng)實現(xiàn)高層次自主的基礎(chǔ)。借鑒人類認知過程突破認知信息處理技術(shù)，對無人機系統(tǒng)發(fā)展極為重要。需重點解決以下問題：人類生物視覺的環(huán)境認知機理、仿生物視覺的目標識別、復雜環(huán)境認知算法、基于認知的學習和推理方法、高效的環(huán)境建模手段等。

2.3 規(guī)劃與控制

規(guī)劃與控制技術(shù)主要解決無人機面對復雜環(huán)境的不確定性，如何實現(xiàn)自主行為，提高無人機系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能。研究內(nèi)容包括：

2.3.1 實時規(guī)劃，重規(guī)劃與監(jiān)督控制

實時規(guī)劃,重規(guī)劃與監(jiān)督控制主要解決無人機系統(tǒng)執(zhí)行任務過程中任務計劃的實施，并且根據(jù)突發(fā)狀況進行動態(tài)任務重規(guī)劃等問題，提高無人機系統(tǒng)作戰(zhàn)響應的實時性。需重點解決以下問題：對抗環(huán)境下自動任務規(guī)劃技術(shù)(包括航線、傳感器、武器載荷以及通信規(guī)劃)、快速動態(tài)任務重規(guī)劃技術(shù)、智能任務管理和監(jiān)督控制技術(shù)、任務狀態(tài)監(jiān)視與告警管理等。

動態(tài)重規(guī)劃：動態(tài)重規(guī)劃是一個獨立自主的動態(tài)決策過程。當UAV收到新的傳感器信息、命令、情報或不可預料事件發(fā)生時，就要進行實時動態(tài)重規(guī)劃，以最優(yōu)的方式完成對預先任務規(guī)劃的更新，生成新的任務計劃。由于環(huán)境和系統(tǒng)的不確定性，動態(tài)重規(guī)劃應具有相當程度的智能。動態(tài)重規(guī)劃主要包括控制策略選擇和實時航跡規(guī)劃兩部分，若根據(jù)控制策略能夠直接得到所要采取的行為，實時航跡規(guī)劃這一步可以省略。

其中，控制策略選擇是在設(shè)定的規(guī)則庫中，進行最優(yōu)決策，有效地協(xié)調(diào)或融合不同策略之間的沖突或競爭，得到最恰當?shù)目刂撇呗?。控制策略選擇主要有兩種機制：競爭協(xié)調(diào)和合作協(xié)調(diào)。競爭協(xié)調(diào)機制根據(jù)有限狀態(tài)機當前狀態(tài)來進行行為選擇，這種方法簡單并且在大多數(shù)情況下十分有效，但仍存在一些問題。合作協(xié)調(diào)機制具有一定的適應性，實現(xiàn)方法之一是把不同的行為所提供的備選方案賦予固定的不同權(quán)值，最終生成一個控制命令；另一種方法就是分級轉(zhuǎn)換并采用模糊規(guī)則來執(zhí)行融合操作。

實時航跡規(guī)劃對算法時間有嚴格的限制，規(guī)劃中不僅要考慮各項約束和地形環(huán)境的限制，還要考慮和預先任務規(guī)劃之間的關(guān)系。涉及到的約束條件有：地理或物理障礙物；靜態(tài)或動態(tài)威脅；油耗指標；時間要求；UAV性能指標；目標特性等?？紤]到實時性和不確定性，在上述諸多約束條件下進行航跡規(guī)劃是一個難度很大的多維多模優(yōu)化問題。實時航跡規(guī)劃方法包括最優(yōu)式規(guī)劃方法和啟發(fā)式規(guī)劃方法。最優(yōu)式規(guī)劃方法包括人工勢場法、動態(tài)規(guī)劃、A*算法、基于計算幾何和圖論的方法等。啟發(fā)式規(guī)劃方法主要有遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊邏輯和概率路標圖法等。最優(yōu)式規(guī)劃方法可獲得最優(yōu)解，但算法時間隨問題難度爆炸式增長；啟發(fā)式規(guī)劃方法計算速度較快，但不一定能保證解的最優(yōu)性。

2.3.2 多機協(xié)調(diào)規(guī)劃與控制

多無人機協(xié)調(diào)規(guī)劃與控制必須對多無人機在實際環(huán)境中運行時所面臨的感知、執(zhí)行、通信以及環(huán)境動態(tài)變化等非理想情況，甚至可能遇到的失效等極端情況進行充分考慮與處理。需重點解決以下問題：多無人機任務分配與協(xié)調(diào)、多任務沖突檢測與消解、多無人機協(xié)同航路規(guī)劃、編隊運動協(xié)調(diào)規(guī)劃與控制、集群自組織等。

2.3.3 機載智能自主控制

實現(xiàn)機載智能自主控制將為無人機系統(tǒng)的實戰(zhàn)使用奠定基礎(chǔ)。智能自主控制是指無人機不依賴外界指令和設(shè)備支持，在不確定的環(huán)境中僅依靠自身的控制設(shè)備完成所規(guī)定的任務的關(guān)鍵能力。需重點解決以下問題：自主飛行控制、感知與回避、自主行為決策、故障預測與自修復控制、任務自適應控制等。

2.4 協(xié)同與交互

協(xié)同與交互技術(shù)主要解決多無人機，以及人機之間的協(xié)作行為，實現(xiàn)有人，無人平臺協(xié)同作戰(zhàn)、多無人平臺協(xié)同作戰(zhàn)，研究內(nèi)容包括：

2.4.1 協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)技術(shù)

協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)主要實現(xiàn)無人機與有人機、任務控制站、指控系統(tǒng)的互聯(lián)互通互操作，支持有人/無人系統(tǒng)協(xié)同執(zhí)行各種任務。需重點解決以下問題：開放式實時協(xié)同體系結(jié)構(gòu)、跨平臺信息分發(fā)、多平臺多源數(shù)據(jù)時空一致性、資源管理調(diào)度、多種協(xié)同支持機制等。

2.4.2 人機系統(tǒng)綜合技術(shù)

人機系統(tǒng)綜合技術(shù)促使人和計算機二者的智能進行有效融合，實現(xiàn)高效的人機協(xié)同，提高無人作戰(zhàn)系統(tǒng)的可用性和整體作戰(zhàn)效能。在高度自主的無人機系統(tǒng)中，人仍然需要提供高層目標。需重點解決以下問題：無人機平臺間交互、無人機系統(tǒng)間交互、人機功能動態(tài)分配、戰(zhàn)術(shù)態(tài)勢/平臺狀態(tài)/任務協(xié)同綜合顯示、腦機接口等。

3.結(jié)語

實現(xiàn)無人機自主控制必須不斷發(fā)展態(tài)勢感知技術(shù)，通過各種信息獲取設(shè)備自主地對任務環(huán)境進行建模，包括對三維環(huán)境特征的提取、目標的辨識與識別、態(tài)勢的評估等。所以，無人機系統(tǒng)自主控制的感知與認知技術(shù)將是重要的研究方向。

（作者單位：陸航駐蘭州地區(qū)軍事代表室）