高祖宇 陳俊超

摘要：多無人機(jī)的組群飛行可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜狀況下的作業(yè)，提升工作效率，但由于無人機(jī)自身的特殊性，這一工作方式也存在一些弊端?；诖耍恼乱远酂o人機(jī)的組群飛行特性作為切入點(diǎn)，簡述通信干擾、航道重疊等問題。再以此為基礎(chǔ)，重點(diǎn)論述多無人機(jī)的組群飛行的控制，并通過模擬實(shí)驗(yàn)證明控制策略的可行性，以期通過分析明晰問題、優(yōu)化理論，為后續(xù)多無人機(jī)聯(lián)合作業(yè)提供參考。

關(guān)鍵詞：無人機(jī)；組群飛行；多址共道；跟蹤算法；機(jī)器學(xué)習(xí)

無人駕駛飛機(jī)（Unmanned Aerial Vehicle，UAV），簡稱無人機(jī)，是利用無線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機(jī)，也可由車載計(jì)算機(jī)完全、間歇地自主操作。無人機(jī)在一些特殊工作領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值突出，多無人機(jī)組群飛行則能夠避免單架無人機(jī)效率比較低、工作空間小、視角有限等不足，可以充分采集一些重要的目標(biāo)和信息，分析多無人機(jī)的組群飛行特性與控制有突出的現(xiàn)實(shí)意義。

1 多無人機(jī)的組群飛行特性

1.1 通信干擾

無人機(jī)往往通過無線通信的方式進(jìn)行操作、傳輸信息，這種通信方式便捷有效，在單無人機(jī)的通信活動(dòng)中可用性較高，但在多無人機(jī)組群飛行時(shí)，所有無人機(jī)是同步進(jìn)行通信工作的，而且往往只有一個(gè)接收端，信號干擾的情況較為嚴(yán)重。在此前德國學(xué)者的研究中，當(dāng)4架以上無人機(jī)同步傳輸信號時(shí)，失真率往往超過5.3%，如果存在干擾，失真率會飆升至25%以上，相應(yīng)的，單無人機(jī)的通信即便面臨干擾（同等級別），失真率也一般不會超過10%，應(yīng)對通信干擾是多無人機(jī)組群飛行需要考慮的首要問題。

1.2 航道重疊

航道重疊問題在多無人機(jī)組群飛行中較為多見，大部分無人機(jī)屬于感應(yīng)式，在組群飛行時(shí)存在相互干擾的問題，設(shè)計(jì)人員針對無人機(jī)特點(diǎn)進(jìn)行了默認(rèn)程序改造，可以保證多無人機(jī)避免嚴(yán)重的不協(xié)調(diào)飛行，但航道重疊問題依然沒有完全解決，當(dāng)組群的無人機(jī)數(shù)目超過3架時(shí)，就可能導(dǎo)致碰撞，如果組群飛行的無人機(jī)超過4架，平均每飛行495 m、垂直爬升247 m，就有可能出現(xiàn)一次碰撞，甚至導(dǎo)致無人機(jī)損壞。

1.3 反應(yīng)滯后

反應(yīng)滯后并不是簡單的通信延遲問題，多無人機(jī)的組群飛行需要面臨較單無人機(jī)更復(fù)雜的周邊環(huán)境，這種復(fù)雜變化與通信有關(guān)，也與周邊其他無人機(jī)有關(guān)。如某類無人機(jī)長期執(zhí)行航拍作業(yè)，在此前的工作中鎖定對象為固定目標(biāo)，集中4架無人機(jī)進(jìn)行組群飛行，在飛行過程中，無人機(jī)面臨動(dòng)態(tài)目標(biāo)（其他無人機(jī)）的影響，如果其默認(rèn)程序中缺乏可以與動(dòng)態(tài)目標(biāo)相匹配的模型，或者匹配度不高，無人機(jī)可能不會發(fā)生規(guī)避動(dòng)作，導(dǎo)致碰撞，這一問題是目前無人機(jī)組群飛行的主要負(fù)面特征之一。

2 多無人機(jī)的組群飛行控制

2.1 應(yīng)用多址共道通信技術(shù)

為應(yīng)對多無人機(jī)組群飛行中的通信干擾，提出多址共道通信技術(shù)，該技術(shù)的核心原理是將群組中無人機(jī)的通信活動(dòng)分為不同地址，應(yīng)用相同頻段的一個(gè)或者幾個(gè)信道進(jìn)行傳輸，當(dāng)接收端完成信號的接受后，對信號進(jìn)行分離，再進(jìn)行提純和放大，甄別信號中的信息內(nèi)容，避免多無人機(jī)組群飛行的通信干擾。如在進(jìn)行探測時(shí)，派出了4架無人機(jī)組群飛行，飛行過程中，以每秒為間隔不斷傳輸偵測所獲內(nèi)容，將不同傳輸?shù)刂啡谌?個(gè)固定信道中，1號信道比特率為16 kbps，2號信道比特率為17 kbps，通信活動(dòng)同步進(jìn)行4架無人機(jī)的信號頻率分別為 1 000 Hz，1200 Hz， 1 400 Hz，1 500 Hz。接收端完成信號接收后，直接應(yīng)用信號分離器和信號放大器對兩個(gè)信道內(nèi)的信號進(jìn)行分離、提純，獲取信息后再進(jìn)行核對，綜合獲取最佳通信結(jié)果。

2.2 應(yīng)用動(dòng)態(tài)模型跟蹤算法

多無人機(jī)組群飛行的負(fù)面特征之一是存在航道重疊問題，對該問題進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)其根本原因是對跟蹤算法的敏感性不強(qiáng)。我國無人機(jī)發(fā)展的早期跟蹤算法就得到了重視，但當(dāng)時(shí)的跟蹤算法只能針對勻速目標(biāo)進(jìn)行，而且目標(biāo)的外形也必須是近似規(guī)則的，這在現(xiàn)實(shí)工作中幾乎沒有價(jià)值。后續(xù)研究中，針對非勻速和不規(guī)則目標(biāo)的追蹤漸漸得到重視，其在無人機(jī)中具體應(yīng)用的方式為多尺度核相關(guān)濾波跟蹤算法，多尺度算法將不同速度、不同外觀的跟蹤融合在一起，使無人機(jī)的辨識能力大大增加[1]。

假定2架無人機(jī)處于飛行工作中，以A無人機(jī)的訓(xùn)練為例，目標(biāo)對象為B無人機(jī)，B無人機(jī)速度帶有變化性，外觀也處于非規(guī)格狀態(tài)。訓(xùn)練過程中，將A的速度變化設(shè)為一個(gè)數(shù)集，數(shù)集中含有B無人機(jī)可能出現(xiàn)的速度變化類型，該數(shù)集可以表達(dá)為：

[S1，S2，S3，S4，S5，……Sn]

數(shù)集中每—個(gè)數(shù)字都表達(dá)—個(gè)可能出現(xiàn)的速度。再將B無人機(jī)的外觀特點(diǎn)制作為一個(gè)數(shù)集，該數(shù)集可以表達(dá)為：

[O1，O2，O3，O4，O5，……On]

數(shù)集中每一個(gè)數(shù)字都表達(dá)一個(gè)獨(dú)特的外觀特點(diǎn)。完成數(shù)集構(gòu)建后，將對應(yīng)信息代入到A無人機(jī)的訓(xùn)練中，當(dāng)A，B兩架無人機(jī)組群飛行時(shí)，A無人機(jī)可以通過傳感器感知B無人機(jī)的速度和外觀狀況，與默認(rèn)程序中速度數(shù)集和外觀數(shù)集的模型進(jìn)行匹配，數(shù)集中的樣本越多，匹配度越高，無人機(jī)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)規(guī)避，避免航道重疊問題。

2.3 進(jìn)行大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)

在動(dòng)態(tài)模型跟蹤算法下，可以收集若干數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如果采用傳統(tǒng)方式進(jìn)行輸入、訓(xùn)練，會消耗較多時(shí)間，而且樣本本身也難以與無人機(jī)的速度、外觀情況實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。為了提升訓(xùn)練效果、降低航道重疊、無人機(jī)反應(yīng)滯后和碰撞問題，提出大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方案，所用學(xué)習(xí)方法為K近鄰算法和隨機(jī)森林法。

K近鄰算法下，將不同維度（假定為速度和外形）的樣本進(jìn)行最大限度的收集，樣本數(shù)越多，訓(xùn)練效果越理想。在速度維度下，選取若干標(biāo)準(zhǔn)的K點(diǎn)，如每秒5m、每秒5.1m、每秒5.2m、每秒5.3m……直到標(biāo)準(zhǔn)值數(shù)滿足基本工作要求，將這些K點(diǎn)投入在訓(xùn)練區(qū)域中，再將選取的樣本投入到訓(xùn)練區(qū)域內(nèi)，樣本的速度值要求更加精確，達(dá)到每秒5.01 （小數(shù)點(diǎn)后至少2位）的水平。樣本投入后，所有樣本會自行尋找與自身特點(diǎn)（速度值）最接近的K值，完成一輪訓(xùn)練[2]。將訓(xùn)練結(jié)果輸入到無人機(jī)控制系統(tǒng)中，在A，B兩架飛機(jī)的組群飛行中，B無人機(jī)出現(xiàn)速度變化，A無人機(jī)通過傳感器感知速度類型，與默認(rèn)系統(tǒng)中的模型進(jìn)行匹配，判斷其屬于正常加速，不進(jìn)行動(dòng)作，組群飛行即可繼續(xù)進(jìn)行，免去碰撞、航道重疊等問題。隨機(jī)森林法與K近鄰算法相似，也通過大量樣本收集進(jìn)行科學(xué)、高效的機(jī)器學(xué)習(xí)。一個(gè)森林即一個(gè)訓(xùn)練區(qū)間，森林中的每一樹木都是一棵“決策樹”，決策樹即訓(xùn)練區(qū)間內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)。投入樣本后，所有決策樹對樣本進(jìn)行識別，根據(jù)其特點(diǎn)判定樣本的類別，隨機(jī)森林法的訓(xùn)練效率取決于決策樹的數(shù)目，數(shù)目越多，訓(xùn)練效果越好，能夠直接提升無人機(jī)目標(biāo)辨別等工作的魯棒性[3]。

3 模擬實(shí)驗(yàn)

3.1 模擬觀察指標(biāo)和參數(shù)

為驗(yàn)證上述控制策略的可行性，研究人員進(jìn)行了模擬實(shí)驗(yàn)，選取4架螺旋槳無人機(jī)作為對象，進(jìn)行航拍工作，設(shè)定每10 s為間隔進(jìn)行一次通信傳輸作業(yè)。4架無人機(jī)的通信頻率分別為：1 000， 1 100， 1 200， 1 300 Hz；選取兩個(gè)傳輸信道，比特率分別為17和18 kbps，實(shí)驗(yàn)過程中，人為控制無人機(jī)的爬升、變速、下降。在實(shí)驗(yàn)前，應(yīng)用K近鄰算法和隨機(jī)森林法進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，選取樣本4 811個(gè)，訓(xùn)練時(shí)間155 s（K近鄰算法）、167 s（隨機(jī)森林法）。觀察指標(biāo)為無人機(jī)通信信號可辨識率、飛行碰撞發(fā)生率和反應(yīng)時(shí)間。

3.2 模擬結(jié)果

模擬共進(jìn)行15 min，傳輸信號90次，觀察工作實(shí)時(shí)進(jìn)行，反應(yīng)時(shí)間通過無人機(jī)內(nèi)置數(shù)字化感應(yīng)器記錄，完成試驗(yàn)后直接讀取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

結(jié)果上看，在15 min的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，多無人機(jī)組群飛行得到了有效控制，通信信號的可辨識率達(dá)到98.2 6%，未發(fā)生碰撞情況，爬升、變速、下降等作業(yè)的反應(yīng)時(shí)間平均為0.22 s，能夠滿足大部分工作的需求，這表明上述各項(xiàng)控制策略是可行的。

3.3 結(jié)果分析

結(jié)合實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，多無人機(jī)的組群飛行雖然帶有一些負(fù)面特性，但并非完全不可控制，應(yīng)在執(zhí)行多無人機(jī)組群飛行前，針對存在的問題進(jìn)行分析，并充分應(yīng)用現(xiàn)代控制理論、智能技術(shù)加以應(yīng)對。本質(zhì)上看，無人機(jī)是自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，其未來應(yīng)用范圍也會更加廣泛，進(jìn)一步探索現(xiàn)代技術(shù)的聯(lián)合應(yīng)用、集成、嵌入，是提升無人機(jī)性能的主要方式。如上文所述的傳感器技術(shù)、單片機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)等，由于環(huán)境受限，本次研究沒有考慮電磁干擾等問題，后續(xù)工作中如果條件允許也應(yīng)給予完善。

4 結(jié)語

通過分析多無人機(jī)的組群飛行特性與控制，獲取了相關(guān)理論成果。無人機(jī)在現(xiàn)代社會生產(chǎn)、生活中作用突出，多無人機(jī)的組群飛行帶有通信干擾、航道重疊、反應(yīng)滯后的特性，其控制優(yōu)化則可以借由多址共道通信技術(shù)、動(dòng)態(tài)模型跟蹤算法和大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)。模擬實(shí)驗(yàn)證明了上述控制策略的可行性。后續(xù)工作中，可以參考上述內(nèi)容完善多無人機(jī)的組群飛行控制，提升其工作能力。

[參考文獻(xiàn)]

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[3]尚何章，李春濤.基于Power PC的小型無人機(jī)飛行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].伺服控制，2012（4）：50-52， 64.