面向無人作業(yè)的天空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)：需求、挑戰(zhàn)、技術(shù)變革機(jī)遇*

魏鵬，馮偉，葛寧

（清華大學(xué)電子工程系，北京 100084）

0 引言

近年來，中國、美國、歐盟、日本、韓國等世界主要經(jīng)濟(jì)體都在大力發(fā)展機(jī)器人產(chǎn)業(yè)。根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)的《2023 世界機(jī)器人報(bào)告》，2022 年全球在工業(yè)領(lǐng)域新增機(jī)器人數(shù)量超50 萬臺(tái)，其中中國超29 萬臺(tái)，遠(yuǎn)超歐盟、美國、日本、韓國等其他主要經(jīng)濟(jì)體[1]。《“十四五”機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》指出：未來5 年乃至更長(zhǎng)一段時(shí)間，是我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)自立自強(qiáng)、換代跨越的戰(zhàn)略機(jī)遇期[2]。

隨著智能和通信技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人能夠在偏遠(yuǎn)或人難以進(jìn)入的工作場(chǎng)所進(jìn)行檢查、維護(hù)等無人作業(yè)，還可用于執(zhí)行對(duì)人類過于危險(xiǎn)或過于費(fèi)力的任務(wù)，例如核退役、高壓電設(shè)備檢修、海上風(fēng)力機(jī)的渦輪葉片檢修、海上鉆井平臺(tái)檢查和維護(hù)、未知環(huán)境勘探、應(yīng)急救災(zāi)等[3-8]，如圖1 所示。根據(jù)Grand View Research 的研究報(bào)告，網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人已經(jīng)成為一個(gè)快速增長(zhǎng)的工業(yè)市場(chǎng)。2019 年執(zhí)行遠(yuǎn)程檢測(cè)和維護(hù)任務(wù)的機(jī)器人及其它現(xiàn)場(chǎng)機(jī)器人的市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到123 億美元，預(yù)計(jì)在2020 年至2027 年間將以41.0%的年復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)[4]。而搬運(yùn)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模在2021 年達(dá)到73.4 億美元，預(yù)計(jì)在2022 年至2030 年間將以17.4%的年復(fù)合增長(zhǎng)率增長(zhǎng)[9]。《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出：加強(qiáng)礦山深部開采與重大災(zāi)害防治等領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)裝備創(chuàng)新應(yīng)用，推進(jìn)危險(xiǎn)崗位機(jī)器人替代[10]。

在偏遠(yuǎn)、應(yīng)急救災(zāi)等地區(qū)，地形復(fù)雜、環(huán)境惡劣，傳統(tǒng)的地面蜂窩網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施難以大規(guī)模密集部署。地面基站的覆蓋范圍往往有限，不可避免地形成覆蓋盲區(qū)。另一方面，5G 網(wǎng)絡(luò)的總功耗是4G 網(wǎng)絡(luò)的12 倍之多[11]，而在這些地區(qū)，機(jī)器人的分布稀疏且范圍廣，因此常規(guī)地面網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)成本偏高。

衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)能夠提供廣域覆蓋，是一種不依賴地面環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)部署策略。然而，衛(wèi)星通信的傳播時(shí)延往往較高。根據(jù)3GPP（The 3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴計(jì)劃）標(biāo)準(zhǔn)[12]，從LEO（Low Earth Orbit，低地球軌道）衛(wèi)星、MEO（Medium Earth Orbit，中地球軌道）衛(wèi)星、GEO（Geostationary Earth Orbit，地球靜止軌道）衛(wèi)星到用戶的傳播時(shí)延分別為3～15 ms、27～43 ms、120～140 ms。假設(shè)其他附加網(wǎng)絡(luò)延遲總共為5 ms，用戶與地面站間的端到端時(shí)延在LEO、MEO、GEO 上可能分別高達(dá)35 ms、95 ms、285 ms。此外，GEO 衛(wèi)星Inmarsat-5 可提供5 Mbps 的上傳速度[13]，Starlink 的LEO 衛(wèi)星在美國的平均上傳速度可達(dá)12.04 Mbps，端到端時(shí)延為40 ms[14]。然而，根據(jù)3GPP 標(biāo)準(zhǔn)[15]，機(jī)器人視頻應(yīng)用的最大端到端時(shí)延為10 ms，同時(shí)上行數(shù)據(jù)速率要大于10 Mbps。當(dāng)有大量機(jī)器人訪問衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)時(shí)，當(dāng)前衛(wèi)星系統(tǒng)往往難以支持10 Mbps的上行數(shù)據(jù)傳輸速率。另外，車型機(jī)器人應(yīng)用要求衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)至少支持25 Mbps 的上傳速度[12]。因此，衛(wèi)星的高傳播時(shí)延和相對(duì)較低的數(shù)據(jù)傳輸速率使其難以作為唯一手段迅速滿足網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人的應(yīng)用需求。

無人機(jī)可靈活部署、且通信鏈路傳輸損耗低，有望彌補(bǔ)衛(wèi)星通信的不足[16-18]。對(duì)于偏遠(yuǎn)地區(qū)、應(yīng)急救災(zāi)等場(chǎng)景下的機(jī)器人應(yīng)用，以衛(wèi)星、無人機(jī)為主體構(gòu)成的天空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)可為各類機(jī)器人提供廣域、按需服務(wù)。在香農(nóng)提出的經(jīng)典開環(huán)通信范式下[19]，如圖2 所示，系統(tǒng)關(guān)注發(fā)射機(jī)到接收機(jī)的單向信息傳輸“管道”，往往不涉及從接收機(jī)到發(fā)射機(jī)的“高層次信息反饋”。當(dāng)主要服務(wù)對(duì)象是人時(shí)，這一開環(huán)通信范式極大簡(jiǎn)化了系統(tǒng)設(shè)計(jì)、帶來了3G、4G、5G 等通信網(wǎng)絡(luò)的繁榮發(fā)展，也使得提高傳輸速率一度成為通信系統(tǒng)演進(jìn)的最核心指標(biāo)。然而，使用機(jī)器人的主要目的是完成各種復(fù)雜、危險(xiǎn)的任務(wù)，不僅需要網(wǎng)絡(luò)向機(jī)器人發(fā)送控制指令等信息，還需要機(jī)器人向網(wǎng)絡(luò)反饋其動(dòng)作、任務(wù)完成情況等結(jié)果。這需要一種閉環(huán)的通信方式，從而增強(qiáng)機(jī)器人控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、準(zhǔn)度和精度。

圖2 香農(nóng)建立的經(jīng)典“開環(huán)通信”示意圖

為了解決這個(gè)問題，受到維納控制論的啟發(fā)[20]，本文給出了一種能夠根據(jù)接收到的信息做出動(dòng)作、并提供高層次反饋的閉環(huán)通信模式。在這種通信模式下，如圖3所示，天空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)不僅能夠根據(jù)機(jī)器人的需求提供各種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，還可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源的分布情況調(diào)控機(jī)器人的行為，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶的“主動(dòng)導(dǎo)引”，從而大幅提升網(wǎng)絡(luò)資源效率。與傳統(tǒng)開環(huán)通信不同，針對(duì)機(jī)器人及其閉環(huán)控制，圖3 的閉環(huán)通信模式需要在通信資源配置、用戶行為控制、閉環(huán)理論模型等三個(gè)方面重新設(shè)計(jì)。

圖3 基于維納控制論的“閉環(huán)通信”示意圖

1 結(jié)構(gòu)化通信資源配置

1.1 傳統(tǒng)通信資源配置的基本思路

5G（The Fifth Generation，第五代）等常規(guī)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)移動(dòng)用戶的數(shù)量和需求，給每個(gè)用戶分配通信資源，從而形成一條獨(dú)立的通信鏈路[21-22]。如圖4 所示，簡(jiǎn)單來講，5G 網(wǎng)絡(luò)在時(shí)域、頻域、空域?qū)⑼ㄐ刨Y源劃分為多個(gè)獨(dú)立的資源塊，通過TDMA（Time Division Multiple Access，時(shí)分多址）、FDMA（Frequency Division Multiple Access，頻分多址）和SDMA（Space Division Multiple Access，空分多址）等多址技術(shù)，將各個(gè)資源塊分配給不同用戶。而且，網(wǎng)絡(luò)采用FDD（Frequency Division Duplex，頻分雙工）或TDD（Time Division Duplex，時(shí)分雙工）方式來區(qū)分同一用戶的上行鏈路和下行鏈路。因此，多址技術(shù)和雙工技術(shù)確保了每個(gè)用戶的每一條“通信管道”都能獲得一條獨(dú)立的通信鏈路，本文將其稱為用戶級(jí)通信鏈路。

圖4 傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的用戶級(jí)通信鏈路示意圖

1.2 機(jī)器人無人作業(yè)對(duì)通信資源配置的特殊需求

在無人作業(yè)中，單個(gè)機(jī)器人往往難以完成復(fù)雜的任務(wù)，例如核退役[4]、遠(yuǎn)程醫(yī)療[23]、未知區(qū)域勘探[24]，通常需要與人類操作員或鄰近的多個(gè)機(jī)器人協(xié)同互動(dòng)，配合完成復(fù)雜任務(wù)。因此，不同于面向個(gè)人用戶的傳統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)，面向機(jī)器人的網(wǎng)絡(luò)需要給一組機(jī)器人提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，這使得面向機(jī)器人的網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在空時(shí)頻通信資源的分配和調(diào)度方面存在明顯差異。以多機(jī)器人協(xié)作為例，如圖5所示，三個(gè)機(jī)器人R1、R2、R3分別負(fù)責(zé)感知、計(jì)算、操作，通過無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)同完成一項(xiàng)任務(wù)。不失一般性，假設(shè)0

圖5 多個(gè)機(jī)器人通過無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)同完成一項(xiàng)任務(wù)的示例

1.3 面向機(jī)器群組的結(jié)構(gòu)化通信資源配置方法

圖6 展示了多機(jī)器人協(xié)作時(shí)空時(shí)頻通信資源調(diào)配的示意圖。網(wǎng)絡(luò)針對(duì)不同功能的機(jī)器人采用了不同的通信資源分配策略。例如，由于感知的數(shù)據(jù)量通常大于計(jì)算決策的數(shù)據(jù)量，因此R1 的上行鏈路和R2 的下行鏈路獲得了較大的帶寬，而R2 的上行鏈路和R3 的下行鏈路的帶寬較小；當(dāng)三個(gè)機(jī)器人在不同位置執(zhí)行各自的任務(wù)時(shí)，它們的空域通信資源通常也會(huì)有所不同。更重要的是，由于通信資源的調(diào)配與任務(wù)的執(zhí)行順序密切相關(guān)，不同機(jī)器人間的通信資源調(diào)配在空域、時(shí)域和頻域均具有很強(qiáng)的“高層次任務(wù)相關(guān)性”。例如，當(dāng)機(jī)器人R1改變位置，觀察到任務(wù)在其它位置的狀態(tài)偏離預(yù)期時(shí)，可能需要機(jī)器人R3 改變位置以執(zhí)行有效的調(diào)整動(dòng)作，這就使得機(jī)器人間的空域通信資源調(diào)配呈現(xiàn)相關(guān)性；通信資源的時(shí)間調(diào)配順序通常與任務(wù)的執(zhí)行順序（如感知-通信-計(jì)算-通信-動(dòng)作）一致；當(dāng)機(jī)器人R1 的感知數(shù)據(jù)量增加時(shí)，其上行鏈路帶寬增加，因此機(jī)器人R2 的下行鏈路帶寬也需要相應(yīng)地增加，這也是“高層次任務(wù)相關(guān)性”的一種體現(xiàn)。

圖6 多機(jī)器人協(xié)作中空域、時(shí)域和頻域通信資源調(diào)配的相關(guān)性及其結(jié)構(gòu)化的示意圖

如果通信網(wǎng)絡(luò)仍然采用傳統(tǒng)的資源配置模式，每個(gè)機(jī)器人將被分配一條獨(dú)立的通信鏈路。以機(jī)器人R1為例，除了在t1時(shí)隙上傳感知數(shù)據(jù)外，其上行鏈路在其它三個(gè)時(shí)隙可能會(huì)處于空閑狀態(tài)，這會(huì)降低通信資源的整體利用率。雖然認(rèn)知無線電技術(shù)能夠在一定程度上緩解該問題[25]，但其它機(jī)器人可能會(huì)帶來嚴(yán)重的干擾，不利于機(jī)器人協(xié)同完成關(guān)鍵任務(wù)。如圖6 所示，一種潛在的解決方案是根據(jù)任務(wù)的執(zhí)行順序和控制的因果關(guān)系，將協(xié)作機(jī)器人的通信資源調(diào)配有機(jī)地融合為一個(gè)“結(jié)構(gòu)化的整體”，從而建立多條具有“高層次任務(wù)相關(guān)性”的面向多個(gè)機(jī)器人的通信鏈路，本文將其稱為面向用戶群組的結(jié)構(gòu)化通信鏈路。

文獻(xiàn)[26]初步研究了衛(wèi)星無人機(jī)混合網(wǎng)絡(luò)中通信和計(jì)算資源結(jié)構(gòu)化，利用不同時(shí)間尺度結(jié)構(gòu)化通信和計(jì)算資源，分時(shí)段最小化卸載服務(wù)時(shí)延。如圖7 所示，提出的結(jié)構(gòu)化方法優(yōu)于只采用衛(wèi)星的方法。這說明按需調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的通信和計(jì)算資源最小編排結(jié)構(gòu)，能夠有效提高系統(tǒng)性能。而且，提出的結(jié)構(gòu)化方法也優(yōu)于傳統(tǒng)的面向狀態(tài)的優(yōu)化方法。這說明即使過程信息受限，提出的結(jié)構(gòu)化方法仍能提供一定的性能增益。

圖7 在不同卸載數(shù)據(jù)量下結(jié)構(gòu)化方法與傳統(tǒng)方法的時(shí)延對(duì)比圖

2 機(jī)器人主動(dòng)行為調(diào)控

2.1 通信網(wǎng)絡(luò)中用戶移動(dòng)行為發(fā)展概況

回顧通信發(fā)展歷史，隨著通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋方式的演變，用戶的移動(dòng)行為也經(jīng)歷了兩次主要變化。在固定電話網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，如圖8 左上所示，人類用戶習(xí)慣于“走”到固定電話的位置，然后拿起聽筒后撥號(hào)接入網(wǎng)絡(luò)。此時(shí)，固定電話在一定程度上起到了引導(dǎo)用戶移動(dòng)行為的作用。進(jìn)入移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，如圖8 右上所示，蜂窩基站的密集部署實(shí)現(xiàn)了對(duì)指定區(qū)域的全覆蓋，使得人類用戶可以在網(wǎng)絡(luò)覆蓋區(qū)域內(nèi)自由移動(dòng)，無縫地連接網(wǎng)絡(luò)，“隨時(shí)”享受網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。

圖8 固定電話網(wǎng)絡(luò)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)和天空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)的覆蓋方式和用戶移動(dòng)行為的對(duì)比圖

2.2 面向機(jī)器的主動(dòng)行為調(diào)控方法

在偏遠(yuǎn)、危險(xiǎn)或人口稀少的地區(qū)，天空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)為機(jī)器人提供服務(wù)時(shí)，低軌衛(wèi)星和無人機(jī)的移動(dòng)為網(wǎng)絡(luò)的無縫覆蓋帶來挑戰(zhàn)。復(fù)雜的地形環(huán)境、大氣雨衰等也可能屏蔽或衰減無線電信號(hào)，導(dǎo)致寬帶覆蓋盲區(qū)。如果機(jī)器人進(jìn)入覆蓋盲區(qū)，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中斷，機(jī)器人可能失去控制。然而，機(jī)器人與人類不同，其移動(dòng)性是可以被主動(dòng)調(diào)控的。受到固定電話網(wǎng)絡(luò)引導(dǎo)用戶移動(dòng)行為的啟示，一種潛在方案是讓網(wǎng)絡(luò)根據(jù)其覆蓋情況來調(diào)控機(jī)器人的移動(dòng)行為，而不再僅僅執(zhí)著于提升網(wǎng)絡(luò)的覆蓋能力。如圖8 右下所示，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)預(yù)先設(shè)定的移動(dòng)路徑，機(jī)器人可以從覆蓋盲區(qū)快速且準(zhǔn)確地移動(dòng)到有網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域，在覆蓋范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接入并完成任務(wù)。根據(jù)文獻(xiàn)[27]提出的電磁地圖概念，圖9 展示了一個(gè)天空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)通過電磁地圖調(diào)控機(jī)器人在偏遠(yuǎn)地區(qū)移動(dòng)行為的示例。網(wǎng)絡(luò)首先根據(jù)衛(wèi)星和無人機(jī)的部署情況生成電磁地圖，然后根據(jù)電磁地圖中無線電信號(hào)在各區(qū)域的強(qiáng)度分布，提前規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡。規(guī)劃的運(yùn)動(dòng)軌跡通過天空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)傳送至機(jī)器人，引導(dǎo)機(jī)器人從起點(diǎn)移動(dòng)至終點(diǎn)。這個(gè)過程并不嚴(yán)格避免機(jī)器人進(jìn)入盲區(qū)，而是“主動(dòng)”規(guī)劃，雖然有時(shí)機(jī)器人進(jìn)入了盲區(qū)，但網(wǎng)絡(luò)預(yù)先知道，并預(yù)先規(guī)劃了相應(yīng)的任務(wù)完成計(jì)劃和移動(dòng)路徑，不會(huì)出現(xiàn)失聯(lián)等情況。

圖9 天空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)使用電磁地圖導(dǎo)引機(jī)器人在偏遠(yuǎn)地區(qū)移動(dòng)的示例

文獻(xiàn)[28]通過將電磁地圖中信號(hào)的強(qiáng)弱分布簡(jiǎn)化為覆蓋區(qū)域的無線通信是否可用，研究了機(jī)器人的移動(dòng)行為對(duì)衛(wèi)星地面混合網(wǎng)絡(luò)卸載性能的影響，建立了機(jī)器人速度控制和網(wǎng)絡(luò)卸載判決的聯(lián)合優(yōu)化問題。如圖10所示，基于對(duì)機(jī)器移動(dòng)速度的調(diào)控，提出方法的卸載性能優(yōu)于傳統(tǒng)卸載方法（conventional offloading）、貪婪方法（simplified greedy）、本地執(zhí)行方法（local execution），有助于降低面向機(jī)器人的星地混合網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)延遲。

圖10 不同無線通信不可用覆蓋區(qū)域數(shù)量NCH下卸載完成時(shí)間的對(duì)比圖

3 感-傳-算-控閉環(huán)系統(tǒng)模型

3.1 機(jī)器作業(yè)中的感-傳-算-控閉環(huán)需求

網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人的高效運(yùn)作依賴于數(shù)據(jù)感知和共享、邏輯推理以及控制指令的確定性執(zhí)行[6-29]。這些功能通過感知、通信、計(jì)算和控制的融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的安全和可靠的閉環(huán)控制。根據(jù)相關(guān)研究報(bào)告[4]，為了使網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人能夠完成復(fù)雜任務(wù)，一方面需借助多種設(shè)備和方法賦予機(jī)器人感知能力。具體來說，攝像頭和作業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)方法尤為關(guān)鍵。例如，攝像頭需具備360°視野、平移– 傾斜– 變焦的能力，能產(chǎn)生RGB 深度圖、紅外照明、縱深等功能，而環(huán)境監(jiān)測(cè)則需要多種傳感器的支持，包含溫度、濕度、氣體泄漏（如甲烷）、振動(dòng)和聲音（麥克風(fēng)）等。另一方面，為了確保機(jī)器人在工作場(chǎng)所能及時(shí)采取行動(dòng)并可靠運(yùn)行，機(jī)器人的控制回路中需加入三個(gè)功能：1）實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)視覺：基于邊緣AI（Artificial Intelligence，人工智能）和ML（Machine Learning，機(jī)器學(xué)習(xí)），對(duì)周圍環(huán)境和任務(wù)的當(dāng)前狀態(tài)、危險(xiǎn)程度、異常等事件進(jìn)行識(shí)別，并對(duì)障礙、地形等進(jìn)行檢測(cè)；2）實(shí)時(shí)校準(zhǔn)：針對(duì)機(jī)器人的操作異常、移動(dòng)控制與輸入指令失配等問題，通過重新校準(zhǔn)，不斷修正機(jī)器人的感知精度，并需要定期升級(jí)控制軟件和病毒檢測(cè)程序；3）日志實(shí)時(shí)分析：結(jié)合國家和行業(yè)的法律法規(guī)，追蹤機(jī)器人的潛在安全隱患，從而進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)。所以，在網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人的控制環(huán)路中，通信網(wǎng)絡(luò)并非僅將機(jī)器人簡(jiǎn)單連接起來，而是需要整合感知、計(jì)算、控制不同環(huán)節(jié)。以機(jī)械臂操控為例[30]，為了讓機(jī)械臂按設(shè)計(jì)動(dòng)作執(zhí)行，將指令翻譯成驅(qū)動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的命令會(huì)占用一定時(shí)間。當(dāng)這個(gè)控制時(shí)間較長(zhǎng)時(shí)，僅優(yōu)化通信時(shí)延并不能有效降低網(wǎng)絡(luò)化機(jī)器人控制的端到端時(shí)延，這需要感-傳-算-控閉環(huán)的系統(tǒng)模型。

3.2 感-傳-算-控閉環(huán)系統(tǒng)模型發(fā)展展望

在5G 網(wǎng)絡(luò)中，以機(jī)器為服務(wù)對(duì)象的通信場(chǎng)景開始興起，比如URLLC（Ultra-Reliable and Low Latency Communications，超可靠低時(shí)延通信）和mMTC（massive Machine Type Communications，大規(guī)模機(jī)器類通信）[31]。然而，在這些通信場(chǎng)景中，網(wǎng)絡(luò)仍沒有考慮機(jī)器人閉環(huán)控制中必要的感知、計(jì)算等因素。6G（The Sixth Generation，第六代）網(wǎng)絡(luò)也提出了兩個(gè)以機(jī)器為中心的場(chǎng)景，包括IAIC（Integrated AI and Communication，集成人工智能和通信）和ISAC（Integrated Sensing and Communication，集成感知和通信）[32]。這兩個(gè)場(chǎng)景分別側(cè)重計(jì)算與通信的融合、感知與通信的融合。此外，在控制、通信兩個(gè)學(xué)科相對(duì)獨(dú)立發(fā)展的今天，當(dāng)前的機(jī)器人控制算法通常不將通信網(wǎng)絡(luò)的輸出作為其閉環(huán)控制的輸入，而是簡(jiǎn)化或忽略關(guān)于通信的假設(shè)或條件。例如，多機(jī)器人的控制算法通常假設(shè)精確的時(shí)間同步[5]，這會(huì)對(duì)機(jī)器人的最大通信時(shí)延施加固定的時(shí)間約束。然而，當(dāng)前的通信網(wǎng)絡(luò)采用了“盡力而為”的信息傳輸模式，尚難以滿足嚴(yán)格的大規(guī)模固定通信時(shí)間要求。

在感-傳-算-控閉環(huán)系統(tǒng)模型中，雖然已經(jīng)存在能夠單獨(dú)描述感知、通信、計(jì)算和控制性能的數(shù)學(xué)模型，例如通信的香農(nóng)熵[19]和控制系統(tǒng)的內(nèi)稟熵率[33]，但感知、通信、計(jì)算和控制之間的定量關(guān)系尚未確定，缺乏統(tǒng)一的系統(tǒng)度量來刻畫機(jī)器人的閉環(huán)控制性能。依托圖3 所示的閉環(huán)信息傳輸架構(gòu)模型，進(jìn)一步整合環(huán)境和目標(biāo)任務(wù)的感知、感知數(shù)據(jù)的計(jì)算、以及感知數(shù)據(jù)和控制指令的傳輸，有望找到以“熵匹配”為核心的閉環(huán)數(shù)學(xué)模型。這里“熵匹配”從消除不確定性角度統(tǒng)一感知、通信、計(jì)算和控制不同環(huán)節(jié)。文獻(xiàn)[34]在理想感知和計(jì)算的假設(shè)下，通過分析衛(wèi)星無人機(jī)混合網(wǎng)絡(luò)的通信能力和機(jī)器人控制參數(shù)對(duì)總體閉環(huán)控制性能的影響，初步探究了面向整體閉環(huán)控制性能的通信資源分配方法。基于感-傳-算-控的控制環(huán)路，建立了以LQR（Linear Quadratic Regulator，線性二次型調(diào)節(jié)器）為代價(jià)函數(shù)和以通信速率為約束條件的優(yōu)化模型。如圖11 所示，相比傳統(tǒng)的注水功率分配方案，提出的面向控制的功率分配方案具有更低的系統(tǒng)代價(jià)。這初步說明基于“熵匹配”的閉環(huán)數(shù)學(xué)模型有助于改善機(jī)器人系統(tǒng)的性能。

圖11 不同功率分配方案得到的LQR代價(jià)

盡管如此，機(jī)器人是一個(gè)跨學(xué)科的研究領(lǐng)域，涵蓋電子工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)械工程、生物學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等多個(gè)學(xué)科。因此，利用熵對(duì)異構(gòu)信息進(jìn)行統(tǒng)一度量還需要多學(xué)科的交叉融合。

4 結(jié)束語

針對(duì)偏遠(yuǎn)、應(yīng)急救災(zāi)等地區(qū)的無人作業(yè)需求，受到維納的控制論啟發(fā)，提出了一種天空地協(xié)同網(wǎng)絡(luò)閉環(huán)通信新架構(gòu)。新架構(gòu)可認(rèn)知并利用機(jī)器與人行為模式的差異，將多個(gè)機(jī)器人組成一個(gè)用戶群組，通過“高層次任務(wù)相關(guān)”的結(jié)構(gòu)化通信資源調(diào)配，提高系統(tǒng)整體資源效率。新架構(gòu)可根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施部署和網(wǎng)絡(luò)資源分布的情況，主動(dòng)調(diào)控機(jī)器人的行為（如位置管理、移動(dòng)速度控制等），避免“單向”提升網(wǎng)絡(luò)性能，遭遇通信資源的“邊際效應(yīng)”，造成資源浪費(fèi)。新架構(gòu)支持感知、通信、計(jì)算、控制的閉環(huán)運(yùn)轉(zhuǎn)，以“熵匹配”為途徑，實(shí)現(xiàn)異構(gòu)信息環(huán)節(jié)的統(tǒng)一度量。