無人機系統自主控制技術及應用研究（上）

張健，郭潤兆，丁興志

航空工業第一飛機設計研究院

自主化無人機系統在現代戰爭中實現作戰優勢的重要手段。通過剖析無人機系統自主控制概念和內涵，結合無人機系統自主控制級劃分標準，分析了態勢感知與信息融合、任務規劃與決策、人機交互、人工智能和集群協同等自主控制關鍵技術。

無人機系統正在日新月異飛速發展并在多個領域取代有人駕駛飛機，與有人駕駛飛機相比，無人機系統更適合執行枯燥的、骯臟的和危險的任務。自主化是無人機系統在現代戰爭中實現作戰優勢的重要手段，提高無人機系統的自主化可以降低系統的人力需求和成本，擴大作戰范圍，增強作戰能力，從而顯著提高無人裝備作戰效能。

自主控制的定義和內涵

自動化（自動控制）與自主化（自主控制）是兩個完全不同的概念，自動化已廣泛應用于各種系統，通常指通過應用軟件實現需要遂行的邏輯步驟或操作。傳統的自動化是指系統運行無需或很少需要人工操作，但系統的功能僅局限于設定的行動。已應用于飛行器的自動化技術包括電傳操縱、傳感器信息融合、自動防撞、自動化制導與導航等技術。但從本質上講，這些系統只是在一種或多種功能上實現了不同程度的自動化。自主化是指實物基于自身的知識和對周圍態勢的理解，獨立開發和選擇不同的行動過程以達到既定目標的能力。通常指在更為廣泛的作戰條件、更為復雜的環境因素和更為多樣化的任務或行動中，綜合使用多種傳感器和更為復雜的軟件，提供更高層次自動化的行為。自主化的特征通常體現在系統獨立完成任務的程度，也就是說，自主系統要在極其不確定的條件下，完全排除外界干擾，即使在沒有通信或通信不暢的情況下，仍能彌補系統故障引發的問題，確保整個系統長時間可靠運營并完成任務。

自主化與自動化的區別是，自動化是基于數據驅動，無人系統按照預設程序執行任務，沒有環境感知與決策能力；而自主化是基于信息甚至是知識驅動。也可以說，自主化是一種能力，有了這種能力，系統就能夠獨立完成某種特定的動作，或者在程序規定的范圍內實現“自我管理”。但自主并不是指無人機系統脫離人的控制，相反，自主系統的設計和操控都是在人-機協作下完成，所有自主系統都是在操控員的監視下工作，而且自主系統的軟件都設置了計算機行動與決策的界限。

無人機系統自主控制等級

圖1 自主化無人機系統能夠獨立完成某種特定任務。

為指導和規劃無人系統發展，美國國防部于2000年發布了《2000～2025年無人機路線圖》，隨后又分別發布《2002～2027年無人機路線圖》和《2005～2030年無人機系統路線圖》，對無人機系統自主控制等級進行了描述，內容分別見圖2和表1。

圖2 無人機系統自主控制等級和發展趨勢。

從表1可以看出，無人機系統自主控制等級是按完成任務的過程來劃分，制約自主控制等級提升的主要因素包括計算機技術、通信技術和人工智能技術等。第1～4級自主控制等級（ACL1～ACL4）的著眼點是無人機個體：具有第1級自主控制等級（ACL1）的無人機，完全依靠操控員執行任務；具有第2級自主控制等級（ACL2）的無人機系統，可以完成預編程任務，系統可以對自身的狀態進行健康診斷，并返饋工作狀態；具有第3級自主控制等級（ACL3）的無人機系統可以適應一定程度的故障，并可在外界條件發生變化時完成既定任務；具有第4級自主控制等級（ACL4）的無人機系統，在飛行中能對地面威脅做出反應，并對飛行路徑進行修正以躲避威脅。第5～9級自主控制等級（ACL5～ACL9）著眼點是多機編隊，具有第5級自主控制等級的無人機具備初步多機編隊協同功能；具有第6級自主控制控制的多架無人機在執行任務過程中，能對突然出現的威脅目標進行規避，通過編隊中各無人機的協同，分別完成既定任務；編隊中具有第7級自主控制等級的每架無人機能夠針對戰術目標，對任務進行規劃，高效實現戰術目標；編隊中具有第8級自主控制等級的多架無人機采用分布式控制；編隊中具有第9級自主控制等級的無人機從戰略層面系統規劃，合理分配個體任務，實現戰略目標；具有第10級自主控制等級（ACL10）的無人機集群無中心、自組織，能夠實現分布式集群作戰。第10級代表無人機系統自主控制等級的最高等級，目標是實現大規模無人機集群作戰。

表1 無人機系統自主控制等級表。

自主化的目標是減少對人的依賴，面臨的主要挑戰是如何促進人與系統的融合，換句話說，自主化應該開發支持人與系統的自然交互模式，以保證具有自主決策的系統能夠和人融為一體高效完成任務，因此自主控制等級應依據工作負荷和對人的理解程度，在《2011～2036無人系統綜合路線圖》中，對自主控制等級進行了更通用化的描述，更多地考慮了人和無人機系統的相互影響。

而美國空軍小型無人機系統飛行計劃指出，美國空軍應努力提高無人系統的自主控制等級，通過多機控制，降低對人力的需求，這也是未來美國空軍成功執行作戰任務的關鍵。為此，需要按人工控制占比來進行人工控制占比劃分（圖2）。

《自主性在美國國防部無人系統中的地位》中指出，在對美國國防部資助的多個自主控制等級研究項目審查后，得出結論認為，這些自主控制等級研究項目對于自主設計過程的幫助并不明顯。無論是在認知科學的層面上，還是依據實際觀察結果，這些分類都具有誤導性，因而建議用自主系統參考框架替代自主控制等級。自主系統參考框架共包括三個方面的自主決策，即認知層、任務時間軸和人-機復雜系統權衡空間。

如果從認知層面來檢查設計方案，那么可以站在不同用戶的立場，更好地發揮自主控制等級作用，還能為擴大自主化范圍提供機遇。

在任務時間軸上，決策類型隨著時間變遷發生變化。通常把執行任務的過程分成三個階段：啟動階段、執行階段和結束階段。在無人機系統執行任務的每個階段，自主技術都有不同的應用空間。在啟動階段，可以在路徑規劃、自主起飛、意外情況應對等階段應用自主算法，還可以同時支持更為復雜的任務規劃。執行階段離不開自主導航，還可以用來監控故障或態勢變化，防止故障或態勢變化而導致任務失敗。在任務結束階段，可以利用自主技術返航、對收集到的數據進行預處理，并完成自主著陸。

表2 自主控制的四個等級。

圖3 人工控制占比圖。

在人-機復雜系統權衡空間，可以有效預測因資源失衡等可能引發的不良后果，并在各個權衡空間內及時平衡協調系統性能，包含適應度、計劃、影響力、視角和責任等內容，從而有效減少自主技術帶來的風險。

無人機系統自主控制關鍵技術

無人機系統自主控制主要面臨復雜戰場環境、動態外部威脅、突發通信故障、隨機系統故障以及多種類型無人機協同等問題。為解決上述問題，需要突破一系列自主控制關鍵技術。

態勢感知與信息融合技術

無人機系統的飛行環境和自身狀態復雜多變，尤其在瞬息萬變的戰場，戰場態勢、威脅對象、無人機當前的位置和姿態等都在變化。無人機系統從接受任務開始，到完成預定任務的全過程都離不開態勢感知。

態勢感知需要通過硬件和軟件實現。硬件即傳感器，有聲音、溫度、壓力、光等多種類型。根據感知目的，可以把無人機系統感知功能分為四大類：導航感知、任務感知、健康感知和操控感知。無人系統在進行導航、制導和控制時，離不開導航感知。導航感知技術是當前發展最為成熟的技術，無人機系統可以通過視覺、聲音和激光等傳感器來導航。提高自主化導航感知能力，不但可以提高系統的精度，而且可以提高反應速度和安全性。無人機系統執行任務時需要任務感知支持、提高任務感知的自主性，可以降低操控員分析和判斷的工作負荷，降低對通信帶寬的需求，同時提高行動的隱蔽性。健康感知技術主要用于故障檢測和平臺健康管理。健康感知研究主要聚焦一般性軟件與硬件出現的故障，基于模型的故障檢測與修復。加強健康感知的自主性，可以加快故障檢測速度，有助于快速修復，提高用戶對系統的信任度。無人機系統任務完成的效果取決于操控感知。例如，執行察打一體任務的無人機，在任務的最后階段，需要發現目標、識別目標、跟蹤目標并擊中目標。提高自主性可以有效提高任務成功率。操控感知主要取決于移動操控技術，該過程的自主化程度越高，任務成功率越高。

圖4 無人機執行任務的全過程離不開態勢感知。

各種傳感器獲得的飛行環境、導航定位、機載傳感器及數據鏈的輸入信息都是態勢感知的重要內容。為全面掌握戰場態勢，需要對大量的信息進行特征抽取與分類，并對各種信息進一步融合。由于戰場環境越來越復雜，威脅的分布越來越分散，允許使用的資源越來越有限，決策需要的周期越來越短，這就需要增強無人機系統信息融合技術，減少數據傳輸量，縮短決策時間。

任務規劃與決策技術

任務規劃技術是指將當前狀態改變為預期狀態的行動序列的計算過程。或者定義為在盡可能少用資源的前提下，為實現任務目標而行動的過程。這一過程共有兩個關鍵點，一是描述行動和環境條件，設定目標和資源最優化標準；二是在滿足約束的條件下，建立計算行動序列和分配行動資源的算法。

任務規劃是一個獨立自主的動態決策過程，當無人機系統收到新的傳感器信息、情報、指令，或當不可預料的事件發生時，就要進行實時動態重規劃。以最優的方式完成對預定任務規劃的更新，生成新的任務規劃。由于作戰環境和系統的不確定性，這種動態規劃應在自主化的基礎上進行，主要內容包括控制策略選擇和實時航跡規劃。控制策略選擇是在設定的規則庫中進行最優決策，有效協調或融合不同策略之間的沖突或競爭，從而得到最優控制策略。控制策略選擇通常在競爭協調和合作協調兩種機制之間選擇。實時航跡規劃中不僅要考慮各項約束和地形環境限制，還要考慮和預先任務規劃之間的關系，其約束條件主要有：地形或障礙、靜態或動態威脅、時間要求、飛行器性能指標和目標特性等，其本質是一個多維多目標優化問題。

圖5 為全面掌握戰場態勢，需對大量信息進行特征抽取、分類與融合。

自主規劃和決策的關鍵在于，知道部署的最佳時間和方式，從而盡最大可能提高人-機系統的效率。然而，何種規劃器才能最大程度地彌補自主化系統和用戶自身知識的不足？如何開發這種規劃器？這些問題需要進一步探討。

人機交互技術

雖然無人機系統在操控上可以實現不同程度的自動化，但是在執行任務時，關鍵操控都需要人機交互。因此，認為無人機系統完全“無人”是錯誤觀點，因為人的因素是整個無人機系統的核心，人對于無人機系統的成功運用至關重要。

圖6 根據戰場態勢變化實時完成動態任務規劃。

人機交互主要解決人與機器、計算機或工具如何協作，側重于人與機器之間雙向認知交互關系，由機器承擔智能體的角色，在遠離用戶、計算機或自動駕駛儀的位置運行。人機交互主要解決六大基礎研究問題：人與無人機系統如何溝通，如何為人與無人機系統之間的工作、娛樂或相應的交互關系建模，如何研究并提高人與無人機系統之間的配合度，如何預測人與無人機系統協作的可用性和可靠性，如何捕獲和表達人與無人機系統在特殊應用領域中的交互關系，以及如何刻畫終端用戶。

研究人與無人機系統之間的關系，有助于改進系統性能，減少系統操控成本和設計成本，提高現有系統對新環境的適應能力。通過改善人與無人機系統之間的協作關系，可以提高系統執行任務的速度，同時降低失誤率，如果同時能改善通信質量，提高應用程序的可用性和可靠性，那將減少系統操控人員的需求量，降低無人機系統的全壽命周期成本。通過提高人機交互水平，不僅可以提高無人機系統的任務執行能力，還可以提高人類對系統的信任度。

人機接口是人機交互的重要組成部分，人機接口設備比較多，輸入通道從最初的操作手柄輸入、鍵盤輸入，發展到語音輸入、手勢輸入、激光信號輸入和腦電波輸入等新型輸入方式，人機接口設備也從普通的臺式發展到穿戴式和便攜式，而且平板電腦、智能電話也將應用于無人機系統。

人機比例是系統開發過程中需要探討的一個重要問題，在當前技術條件下，人機比例通常大于1。雖然自主化的目標是降低人機比例，但在不考慮人機交互原則的前提下盲目降低人機比例顯然不合理。在人機交互研究過程中，無人機系統的道德規范也應受到關注。

人工智能技術

人工智能（Artificial Intelligence）是一種非人類智能，這種能力可通過復制人類精神活動，諸如圖案識別、自然語言理解等，從經驗或類似的推理過程中，獲得適應性認知能力來衡量。

人工智能系統可以在給定約束和方向的前提下，通過獲取相關信息，提取解決問題所需的專門知識，以目標為導向，通過把知識轉化為決策和可執行的行動，最終實現目標。在這個過程中，問題、領域知識、預期目標都需要由人預先給定。按照目前腦神經科學和認知科學的研究成果，將人類智能的信息處理過程，按照信息科學理論分為感知、認知、決策、執行（OODA）四個環節。感知（Observation）指系統對環境和目標的持續跟蹤與特征獲取；認知（Orientation）指壓縮感知信息，并對未來態勢進行預測的信息處理技術；決策（Decision）指整合加工認知信息，產生決策意圖并不斷增強全面性和時效性；執行（Action）指將決策意圖分解為執行系統的操縱序列指令信息的過程。

機器學習現已成為開發智能自主系統最有效的辦法之一。大體而言，從數據中自主獲取信息比手動知識工程的效率更高。計算機視覺最新技術系統開發、機器人技術、自然語言理解和規劃主要依賴于自主學習。通過在大量具體數據中尋找可靠的模式，不僅可以使自主系統的精確性和魯棒性高于人工，還可以使系統根據實際運行經驗自動地適應新環境。

圖7 提高人機交互水平，進而提升無人機系統作戰能力。

人工智能技術主要面向作戰，以軍事應用為背景，基于人機交互智能系統的任務執行想定，通過不斷提升機器的智能水平，使航空裝備在強實時、高動態、不確定態勢和不完備信息條件下，能夠逐步實現對人的輔助，協同以及融合，不斷提升人機混合智能系統的任務執行效能。具體來說，機載設備智能化水平的提高，意味著人類操控員可以將更多的循環任務移交給機器。以軍用航空裝備使用場景為例，按照現代空中作戰理論，在飛機能力相同，敵方可見，武器可達的情況下，循環速度決定了空中作戰的成敗，整體循環速度越快取勝機率越大。當前循環速度的落差是制約空戰平臺性能發展的瓶頸，表現為信息量太大，人機融合困難。航空人工智能技術發展的指導思想是，通過調整人機分工，優化人機協同效率，提升航空裝備整體智能化水平。

圖8 人工智能技術不斷提升人機交互智能系統的任務執行效能。

圖9 自主化組網的無人機集群將執行復雜任務。

無人機集群技術

無人機集群能實現對重要目標的大范圍防御，同時支持從多個方向突防和戰場機動性對抗，能在關鍵時刻和位置形成數量上的優勢。無論防御還是進攻，都能發揮出意想不到的效果。

集群的本質是自主化組網的多架無人機，在統一指揮下通過協同工作執行復雜的任務。無人機集群是集群戰術的基礎，通信網絡是集群戰術的紐帶，無人機集群通過網絡通信協議實時分享個體從傳感器獲得的局部信息，還能夠及時獲取作戰體系中其它途徑獲得的信息，同時監控每架無人機個體和集群的狀況，迅速根據戰場態勢演變，通過自主化決策或外部干預，及時調整集群的作戰部署和個體的任務分配。

無人機集群作戰需要重點突破的關鍵技術包括大規模無人機集群管理與協同控制、無人機自主編隊飛行、集群感知與態勢共享、集群協同任務分配等。

（未完待續）