無人機系統自主控制技術研究現狀與未來趨勢

楊珂

摘 要 隨著信息時代的到來，無人機系統作為一種重要的信息技術手段，其具有較高的魯棒性和自主能力，能夠及時感知戰場，奪取信息優勢，進行信息對抗和火力打擊，促進目標定位精度與速度的提升，增強任務的靈活性。相較于有人機而言，無人機系統具有一定的“自主性”，能夠在一定程度上實現系統的自主控制，強化系統的智能性，是無人機系統發展的重要方向。本文就對無人機系統自主控制技術研究現狀進行分析，并展望無人機系統自主控制技術的未來趨勢。

關鍵詞 無人機系統；自主控制技術；研究現狀；未來趨勢

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2016）161-0052-02

社會經濟的發展以及科學技術的進步，在一定程度上促進了無人機系統的發展。但是目前無人機系統的自主性和智能化程度不高，主要是以預編程控制和操作員簡單遙控進行控制，難以準確了解戰場環境的變化，無法對各種突發威脅進行有效處理，降低了生存的概率[ 1 ]。當前無人機的系統智能化水平日益進步，使得人機智能融合的交互控制得到進一步發展，這些都能夠有效降低操作人員的工作負荷，促進作戰效能的提高。

1 無人機系統自主控制技術概述

對于自主控制而言，其定義相對模糊，沒有統一的定論，如部分人認為自主控制涉及控制重構、信息處理和在線感知等功能，有些人則認為其應該以非結構化環境為依據，采取較高程度的自動控制，主要強調的是沒有人工干預，但是忽視了綜合分析環境感知等一系列問題。由于自主控制缺乏人的直接控制，其多是對自我控制和自我決策加以強調，是以知識和信息驅動為基礎，具有較高的智能化程度，能夠應對新的控制任務與意外情況。而無人機系統自主控制主要指的是系統在無人干預的情況下利用信息處理與在線環境感知，對優化的控制策略加以自主生成，有效完成戰術與戰略任務。一般要想對無人機系統的自主水平加以了解與衡量，需要合理劃分自主能力等級，但是由于自主控制等級劃分缺乏具體的定量度量指標和科學的理論依據，其還處于定性描述階段[ 2 ]。如Ziegle將其劃分為3個等級：實現描述目標的能力；適應主要環境變化的能力；發展自我目標的能力。此外，美國空軍研究所于2002年確立了無人機系統自主控制水平（ACL），并將其分為11個等級，被廣泛應用在空軍中。

2 無人機系統自主控制技術的研究現狀

在無人機系統的自主控制技術方面，國外的研究取得了良好的進展，部分學者提出了無人作戰飛機的智能自主控制與可靠自主控制技術，有些研究人員研究了自主控制智能態勢感知與提高UAV自主水平的預測控制模型。就無人機系統方面來說，美國的“全球鷹”和“捕食者”實現了2～3級ACL；無人戰斗武裝旋翼機將實現7～9級ACL，能夠在低空復雜的環境中自主執行任務；聯合無人空戰系統將實現5～6級ACL，能保證多架無人機協同執行目標打擊任務。我國對無人機系統自主控制技術的研究尚處于初級階段，平臺缺乏較強的自主能力，只能對飛行控制問題加以解決，無法執行相對復雜的任務，如基于高密度防空體系的大縱深精確打擊與突擊等。不確定的環境下，自主飛行控制往往存在一些問題，如無人機自主飛行控制中自主著陸、控制結構、重規劃與飛行規劃等問題，我國部分學者對此進行了一系列的研究，并提出了無人戰術飛機分層式智能控制結構以及無人作戰飛機可變權限自主的方法及結構等。

總體而言，國內外在無人機系統自主控制技術方面缺乏較高的水平，在不確定時間中，其處理、判斷與感知方面的能力明顯不足，往往只能實現確定環境中的半自主或自主控制，這樣是并非是真正意義上的無人機自主控制系統[3]。不過隨著科技的發展，無人機系統也在逐步完善，現已經開始向“人在回路上”的監督控制方向轉變，從而達到完全自主控制的目的。

3 無人機自主控制技術的未來發展趨勢

在無人機系統的自主控制技術方面，我國的研究起步較晚，也缺乏有效的手段來快速的處理、傳輸和獲取信息，因此需要進一步研究。

首先可對無人機的集群自組織技術和離機自主控制代理技術的方向進行研究。無人機的集群自組織技術主要是以高度對抗的戰場環境為依據，利用無人機集群來理解動態化的任務，自主完成多目標的搜索、跟蹤和打擊等任務，其成本優勢相當明顯。同時，其能夠以自然界的自主機制為基礎，在無法集中控制條件下利用信息的交換來控制多架具有自主能力的無人機，提高自主協作的程度，減少人為干預，保證預期作戰任務的圓滿完成。此外，對于復雜通信以及不確定的戰場環境，將離機自主控制代理配置到任務控制站之中，這樣就能夠保證自主控制器與機載程序的無縫連接，保證不同的控制平臺兼容穩定[ 4 ]。通常而言，離機自主控制代理能有效的完成基本的自主飛行任務，并在任務中規避碰撞威脅，做好基本任務剖面的自動控制；而控制權能夠無縫遷移機載自主控制其和任務控制站，降低操作人員的工作強度，保證可變權限自主控制的實現。

其次，可開展無人機系統智能發育機制和人系統綜合顯控技術的研究。對于無人機系統智能發育機制而言，其主要研究無人機對發展環境深度的認知，利用模型算法和人類智能發育機理來建立無人機系統的智能發育機制，從而強化無人機系統的環境適應能力、推理能力和學習能力。而人系統綜合顯控技術主要是對控制系統與操作人員之間的協作問題加以支持，使操作人員能夠理解系統提供的建議與狀態，并利用自然方式科學指導智能控制系統，保證人機智能的有效融合，促進人機系統綜合效能的提高。

再次，是開展基于故障預測的任務規劃技術和不確定環境下多無人機協調控制技術的研究。要想提高無人機的可維護性、可靠性和安全性，降低成本，需要科學運用綜合健康管理技術。當前診斷與檢測技術較為成熟，但是壽命預測尚未完善，只對突發情況的任務有較好的規劃，因此以故障預測為基礎的實時任務規劃也需要相應執行，以促進系統作戰能力的提高，強化任務基礎的實用性與前瞻性[5]。此外，技術的進步也使得當前的作戰環境日趨復雜，單平臺的作戰能力畢竟有限，因此，無人機系統的單平臺作戰也需要向多無人機協同作戰方向發展，做好多機協調的合理控制，使得工作流程與結構得到最大優化。

最后，面向環境感知的圖像與信息的融合技術是重點研究方向。當前的機載傳感器已經具備了成像化的要求，在圖像信息的像素級融合方面已能勝任。但是，當前的圖像理解技術并不成熟，因此無法對環境進行直接感知。所以需要進一步的系統開發、技術驗證和理論研究多平臺多源和單平臺機載的傳感器圖像融合，從而實現全源情報信息的有效融合，保證全息圖像畫面的直觀性。

4 結論

隨著科學技術的快速發展，無人機系統自主控制技術作為一項全新的技術，其在未來信息戰爭中具有重要的作用。目前由于相關技術的缺乏，無人機系統自主控制技術作為極具前景與挑戰的戰略課題，提高當前無人機系統的自主性仍是業界研究的重點方向。本文就對無人機系統自主控制技術的研究現狀進行了分析，并詳細指出了其需要重點研究的方向。

參考文獻

[1]朱華勇，牛軼峰，沈林成，等.無人機系統自主控制技術研究現狀與發展趨勢[J].國防科技大學學報，2010（3）：115-120.

[2]陳宗基，魏金鐘，王英勛，等.無人機自主控制等級及其系統結構研究[J].航空學報，2011，6：1075-1083.

[3]韓泉泉，劉洋，劉磊.小型無人機自主飛行控制技術的研究[J].計算機光盤軟件與應用，2014（6）：35-36.

[4]韓泉泉，席慶彪，劉慧霞，等.基于飛行安全的無人機控制技術發展趨勢研究[J].現代電子技術，2014（13）：22-25.

[5]季麗麗，王道波，盛守照，等.低速無人機自主著陸控制技術研究[J].伺服控制，2012（1）：34-37.