賈振軒 杜韞博
近些年以來,人工智能化技術照亮了無人機自主控制的發展道路,為人們減少了復雜工作環境中的控制失誤,減少了決策工作的錯誤概率,極大地提升了無人機的自主性及對復雜任務環境的適應力。但是,就現階段的技術水平而言,非結構化的場景情況下無人機測定控制技術仍是一座難以逾越的高山。國內外的相關研究者們遵循著三大原則,從多機自動開發的半自主開發邁向全自主開發,從部件智能走向系統智能的聯合開發,以期逐步打造出擁有強大自主能力的無人機智能化測定控制技術[1]。
無人機智能化測定控制和人工化智能技術的有效融合,可以以大量的測定控制信息數據為基石,同時借助多種現代化的人工智能計算方法使無人機能夠在比較復雜的環境任務中做出智能以及有效的決定。首先,其重要的技術有:健康層面的技術管理、綜合層面的識別技術以及任務計劃方面的技術管理和智能管理方面的控制技術。同時無人機能根據智能化的架構來有效地學習以及使用和處理相關的數據信息,從而有效地促進無人機智能化測定控制技術的發展。另外,依據美國的空軍研究所在2000 年發布的定義,根據管理控制能力可以將無人機的管理控制能力劃分成10 個等級,每一個等級都代表著一種新的可能性。當人工智能元素融入傳統無人機測定控制中時,可以推動其應用性能發生質的飛躍,其關鍵表現在以下幾個方面:首先,人工智能化的技術能提供全面以及可預測可控制的數據開發能力和分析工作能力,可以從無人機相關信息數據當中精準地提取出大量未知且具有潛在價值的數據信息,從而為決策提供有力支持[2]。另外,人工智能化技術在面對人類計算能力和響應速度無法勝任的情況時,能夠迅速地作出反應,同時及時地執行各種復雜的工作任務。無論是緊急任務的執行計劃以及長期續航任務,或是實時區域的監控和無人機集群等,人工智能技術都能展現出良好的實施能力。其次,人類的洞察力和決策力可以和人工智能的感知以及實施能力進行全面的結合,最后高效地完成人機互動和運用的高效率。這種協同工作方式不僅讓機器更加高效地完成任務,也可以讓人類的能力得到了延伸和拓展。最后,運用人工智能化技術獨特的學習能力,無人機可以不斷地收集和優化過去任務的知識,指導自身任務能力的不斷進化。這種自我學習和自我優化的能力使得無人機在未來的發展中更加靈活多變,從而適應各種復雜環境的挑戰。
首先,需要聚焦于多目標無人機的數據鏈設備,其能夠在空中繪制出復雜的圖案,同時系統的主L 帶內遠程控制采用CDMA 的擴頻多路訪問對每個對象進行分段,而U 帶遠程控制備份頻段則采用TDMA 多路訪問對每個對象進行分段。此外,該航線配備的飛行終端和飛行控制機載計算機均采用飛行控制數據相關接口,連接飛控的指令與地面的指令,從而保障飛控的上報和飛行狀態數據的透明傳輸,并且通過模擬飛控上報的方式進行測試,隨后等數據融合完成后,備份鏈路飛行終端將其發送至飛行控制信息數據接口,系統將這部分數據作為飛行當中的狀態信息數據并進行遙測以及連接。最后,把返回的信息數據和檢測計算機所發出的模擬飛行控制信號展開比較,從而得到信息融合技術的檢測結果。(1)打開無人機上面數據鏈的相關系統,將飛行終端以及天線放置在距地面站200m 的位置,同時檢查地面站的發射增益,從而使控制鏈路遠端上報的信噪比最少為10 分貝,在這個過程中,系統處于遠程控制的狀態,連接的狀態比較穩定,鏈路的丟幀率是0。(2)將備用飛控終端數據接口短接[3]。(3)設置模擬飛控信號的更新速率為20Hz,同時檢查地面站的發射功率以及終端開關的電源狀態,同時利用返回的數據來模擬飛行器的各種狀態。(4)把模擬飛控的信號幀率更改成10Hz,并且依照步驟再次開展串口的測試。一是,主連接穩定的情況下備用連接良好,接地無聲和接地封閉的情況下,結果表明系統運行正常。如果備份鏈路空側無法解調接收報文時,則主鏈路空側發送的所有報文均外傳。二是,檢查主鏈路地面端的發射功率,通過系統的實際狀態報告檢查主鏈路的丟幀率,此時再測試備份鏈路的上述狀態。如果發現主連接上的數據傳輸停止了,備份連接能夠獨立開展任務工作。三是,在高的丟幀率不是很穩定的情況下,對主從鏈進行了有關的檢測,通過結果可以看出系統的整體丟幀率顯著下降。
目前,無人機本身具有較高的卓越性能,其設備的可測試性、可維護性和可保障性以極高的性能,可以確保無人機在執行任務時始終保持最佳狀態。同時,健康管理方面的技術可以通過智能測定控制系統主要利用現代化的傳感器全方位地記錄設備的關鍵信息參數,并利用智能分析計算方法和模型對無人機的健康狀況進行精確的預測,從而實時地監控和精心管理無人機。
在工地建設的過程中,無人機的使用發揮著不可替代的作用。在工地建設的過程中可以通過無人機的攝像功能,來按照預先制定的時間表拍攝施工現場的圖像進度,從而實現對施工進度的精確把控。同時,無人機還能有效監控施工過程中工人的工作行為,增強施工人員的安全意識,從而減少安全事故的發生。另外,隨著全球對環保的關注度不斷提升,我們國家的環保形勢也日益嚴峻。霧霾以及揚塵等環境問題嚴重影響著人們的生活品質。在這樣的背景下,無人機的出現為解決這一問題提供了新的思路。首先,可以通過無人機配備環境監測傳感器來實時監測施工現場的PM2.5 含量以及符合行業標準的室內空氣含量。一旦發現揚塵超標,無人機便會立即向相關部門發出警報,并根據監測結果對施工現場進行有效管理,最后有效地控制施工現場揚塵。因此,無人機在環保監測方面展現出了巨大的潛力和價值。
我國的無人機智能化測定控制技術正處在初步的階段,其動態性以及不確定性等沒有辦法得到有效的保障,因此,要不斷地創新無人機的智能測定控制技術與快速測量的技術手段。因此,對于無人機智能化測定控制技術必須全面開展研究。
面對不確定的任務環境以及比較復雜的通信環境,就需要不斷研究如何使無人機成功完成避障任務和自主起降等基礎控制任務,使其可以實現不確定環境下無人機的基礎任務以及自動控制和多無人機協同合作的控制技術。
從單架無人機的任務和路線規劃過程中,無人機的自組織任務執行需要引領無人機群體構建低成本的網絡,如多目標的搜索以及跟蹤和攻擊等,這樣才可以有效地完成自主合作的目標,最后有效地降低由于人為因素而造成的失誤。
環境感知層面的圖像結合技術包括單平臺飛機的傳感器圖像結合和跨平臺以及多源傳感器圖像的結合,其可以共同構建對環境的全面感知。此外,無人機控制系統的學習體系能夠處理在比較復雜環境情況下的深層次問題,研究學習觸發機制和模型計算方法,從而提高無人機適應環境的能力和獨立學習以及思考的能力[4]。
總而言之,在未來智能化以及計算機化的大背景下,無人機智能測定控制技術的研究將迎來良好的發展機會。從離線規劃測定控制向在線響應測定控制再到智能預測測量和控制,技術的變革日新月異。同時,未來還將有更多新技術以及新概念和無人機測定控制技術相結合,這樣才能有效地推動我國無人機智能化測定控制技術的長期穩定發展。