無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的自動(dòng)化與自主性

數(shù)十年來(lái)，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員和操作人員在自動(dòng)化（Automation）方面做了很多努力。設(shè)計(jì)人員承諾要降低工作負(fù)荷，提高精確度和改善系統(tǒng)性能，而操作人員面對(duì)的卻是有缺陷的自動(dòng)化、系統(tǒng)故障以及自動(dòng)化導(dǎo)致的事故。系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員與操作人員之間的分歧，反映了人的因素（HF）研究人員與自動(dòng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員在工程設(shè)計(jì)方面的差異。

通過(guò)幾十年的努力，自動(dòng)化系統(tǒng)正在不斷完善的過(guò)程中。自動(dòng)化使無(wú)人機(jī)系統(tǒng)具備了在有人機(jī)空域內(nèi)飛行所需的能力和規(guī)程。Moray（2000）將自動(dòng)化定義為“任何能由人類完成，但實(shí)際上由機(jī)器完成的感知、檢測(cè)、信息處理、決策、或行為控制等”。該定義指出，自動(dòng)化可在系統(tǒng)的各個(gè)層次上實(shí)現(xiàn)。

自動(dòng)化可看作是一個(gè)能與人類操作員相互作用的智能體。無(wú)論設(shè)計(jì)人員是何意圖，自動(dòng)化都有一定的行為。這種行為與操作員的行為、操作員思維中的系統(tǒng)模型以及操作員對(duì)系統(tǒng)的信任度之間相互影響。因此，自動(dòng)化本身改變了操作員的訓(xùn)練、任務(wù)分配、工作負(fù)荷、態(tài)勢(shì)感知、信任度，甚至包括操作技巧。

然而，最初的自動(dòng)化能力受限，僅具備設(shè)計(jì)人員認(rèn)為必要的能力，尚不能成為全職“編隊(duì)成員”，不能與人自由交流，也導(dǎo)致出現(xiàn)“自動(dòng)化意外”（Automation Surprises），即系統(tǒng)將會(huì)以未曾預(yù)料的方式運(yùn)行或無(wú)法運(yùn)行。因此，自動(dòng)化由靜態(tài)自動(dòng)化向動(dòng)態(tài)自動(dòng)化發(fā)展，并最終向自主性過(guò)渡。

1自動(dòng)化類型與等級(jí)

1.1自動(dòng)化類型

目前，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)采用了多種控制技術(shù)，包括由操縱桿/方向舵組成的人工控制，由地面控制站通過(guò)操作員預(yù)先任務(wù)規(guī)劃并實(shí)時(shí)調(diào)整控制，以及飛往預(yù)規(guī)劃坐標(biāo)位置并執(zhí)行預(yù)編程任務(wù)的全自動(dòng)化控制。這些自動(dòng)化可分為兩類，即由設(shè)計(jì)人員創(chuàng)建的二元自動(dòng)化（靜態(tài)自動(dòng)化，Static Automation，SA）和由環(huán)境決定的自動(dòng)化（自適應(yīng)自動(dòng)化，Adaptive Automation，AA）。

靜態(tài)自動(dòng)化通過(guò)硬件與系統(tǒng)連接，由系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員決定任務(wù)對(duì)象（系統(tǒng)或操作員）和執(zhí)行任務(wù)的方式（人工或自動(dòng)）。設(shè)計(jì)人員可以容許操作員重載自動(dòng)化或?qū)ζ溥M(jìn)行配置，使其符合態(tài)勢(shì)變化的要求。

自適應(yīng)自動(dòng)化由操作員事件來(lái)啟動(dòng)。操作員事件可能是直接地發(fā)出幫助請(qǐng)求，也可能很間接地與操作員的工作負(fù)荷有關(guān)，或者可能由起飛速度等態(tài)勢(shì)事件引發(fā)。自適應(yīng)自動(dòng)化的特點(diǎn)是能將其自身與系統(tǒng)或操作員事件聯(lián)系起來(lái)，具有解決常規(guī)自動(dòng)化導(dǎo)致的多種問(wèn)題的潛力。

1.1.1 自適應(yīng)自動(dòng)化

自動(dòng)化本質(zhì)上涉及到人類與人工智能系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)互動(dòng)的問(wèn)題。早期研究?jī)?nèi)容是有人機(jī)自適應(yīng)自動(dòng)化。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，在飛行任務(wù)應(yīng)用自適應(yīng)自動(dòng)化之后，反應(yīng)時(shí)間縮短了40%，諸如工作負(fù)荷不平衡、態(tài)勢(shì)感知喪失以及技能欠缺等問(wèn)題都能通過(guò)應(yīng)用自適應(yīng)自動(dòng)化來(lái)解決。

自適應(yīng)自動(dòng)化系統(tǒng)在操作員工作負(fù)荷過(guò)高或過(guò)低時(shí)啟動(dòng)，從而減小操作員的壓力，提高系統(tǒng)的整體性能。可利用心理生理學(xué)數(shù)據(jù)和人工神經(jīng)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，辨別工作負(fù)荷狀態(tài)的高低。如果檢測(cè)到高工作負(fù)荷，自適應(yīng)自動(dòng)化系統(tǒng)啟動(dòng)，執(zhí)行低等級(jí)任務(wù)。自適應(yīng)自動(dòng)化可通過(guò)幾種不同形式的事件來(lái)啟動(dòng)。

自適應(yīng)自動(dòng)化可分為關(guān)鍵性事件邏輯、操作員工作負(fù)荷動(dòng)態(tài)評(píng)估、操作員心理物理（psychophysical）動(dòng)態(tài)評(píng)估及性能模型等。

關(guān)鍵性事件邏輯實(shí)施起來(lái)最為簡(jiǎn)單。它基于操作員工作負(fù)荷在一個(gè)關(guān)鍵性事件后會(huì)持續(xù)增加的假設(shè)，將自適應(yīng)自動(dòng)化啟動(dòng)與條例或程序手冊(cè)規(guī)定的具體戰(zhàn)術(shù)事件聯(lián)系起來(lái)。

操作員工作負(fù)荷動(dòng)態(tài)評(píng)估是指在工作過(guò)程中對(duì)操作員特性進(jìn)行連續(xù)監(jiān)控。這些測(cè)量可用于創(chuàng)建能夠啟動(dòng)自適應(yīng)自動(dòng)化的事件，從而使操作員的工作負(fù)荷保持在適中水平。

操作員心理物理動(dòng)態(tài)評(píng)估與操作員工作負(fù)荷動(dòng)態(tài)評(píng)估相同，但心理物理工作負(fù)荷評(píng)估，可用于持續(xù)測(cè)量操作員的工作負(fù)荷。當(dāng)工作負(fù)荷超過(guò)預(yù)定參數(shù)時(shí)，自適應(yīng)自動(dòng)化啟動(dòng)。

性能模型可用于在某些情況下為操作員的工作負(fù)荷和系統(tǒng)資源的預(yù)測(cè)值建模。一旦工作負(fù)荷超過(guò)性能模型的閾值，自適應(yīng)自動(dòng)化就會(huì)啟動(dòng)。例如，系統(tǒng)要求操作員同時(shí)執(zhí)行幾項(xiàng)任務(wù)，每項(xiàng)任務(wù)都要求不同感官模態(tài)。性能模型包括但不限于最優(yōu)數(shù)學(xué)模型（例如信號(hào)檢測(cè)理論）、推理模型、中央執(zhí)行模型以及誘導(dǎo)法（abductive）等。

然而，作為一種事件啟動(dòng)式自動(dòng)化系統(tǒng)，如果關(guān)鍵性事件沒(méi)有出現(xiàn)，自適應(yīng)自動(dòng)化就不會(huì)啟動(dòng)，因此，系統(tǒng)對(duì)操作員而言具有不可預(yù)測(cè)性。有兩種解決方案，一種是允許操作員啟動(dòng)自適應(yīng)自動(dòng)化，另一種是在自適應(yīng)自動(dòng)化和操作員之間建立通用交流平臺(tái)。

1.1.2 自主性

自適應(yīng)自動(dòng)化是動(dòng)態(tài)的和柔性的，傳統(tǒng)自動(dòng)化系統(tǒng)是靜態(tài)的，全自動(dòng)化/自主性（Autonomy）則兩者都不是。無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的自主性要求采用強(qiáng)大的人工智能（AI）方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。幾十年來(lái)，認(rèn)知研究人員一直堅(jiān)持采用人工智能方法，認(rèn)為人的認(rèn)知可以復(fù)用給機(jī)器。設(shè)計(jì)人員在假定人工智能方法在自動(dòng)化中已獲成功的基礎(chǔ)上，預(yù)見(jiàn)未來(lái)的全自動(dòng)化無(wú)人機(jī)系統(tǒng)，即智能無(wú)人機(jī)系統(tǒng)。

自主性是指在不需要人的干預(yù)條件下，系統(tǒng)通過(guò)在線環(huán)境感知和信息處理，自主地生成優(yōu)化的控制策略，完成各種任務(wù)，并且具有快速而有效的任務(wù)自適應(yīng)能力。可以說(shuō)，自主性是自動(dòng)化的高級(jí)發(fā)展階段，“自主”與傳統(tǒng)“自動(dòng)”的區(qū)別在于，“自動(dòng)”是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)按照預(yù)定程序執(zhí)行任務(wù)，沒(méi)有環(huán)境感知與自主決策的能力；“自主”是基于信息，甚至是知識(shí)驅(qū)動(dòng)，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)需求自主完成“感知-判斷-決策-行動(dòng)”（OODA）四個(gè)階段的動(dòng)態(tài)過(guò)程，能夠通過(guò)感知和決策應(yīng)對(duì)意外情形或新的任務(wù)，并容忍一定程度的失敗。這里，OODA回路又稱為“博伊德周期”（Boyd Cycle），由美國(guó)空軍上校約翰？博伊德（John Boyd）提出。

因此，從字面意思來(lái)看，自動(dòng)的（Automatic）通常是基于閾值的簡(jiǎn)單控制系統(tǒng)，如自動(dòng)烤面包機(jī)；自動(dòng)化的（Automated）通常是基于規(guī)則的復(fù)雜系統(tǒng)，如“愛(ài)國(guó)者”防空系統(tǒng)，這又包括靜態(tài)自動(dòng)化和自適應(yīng)自動(dòng)化；自主的（Autonomous）通常是具備自學(xué)習(xí)、自進(jìn)化能力的復(fù)雜系統(tǒng)，如自學(xué)習(xí)機(jī)器人。三個(gè)詞所對(duì)應(yīng)的智能水平不斷提高，行為預(yù)測(cè)越來(lái)越困難。自主與自適應(yīng)的區(qū)別是這兩種方法所能處理不確定性的量值，自適應(yīng)可以少量地補(bǔ)償中等程度的不確定性，自主則可以對(duì)在不確定動(dòng)態(tài)變化環(huán)境中出現(xiàn)的大量不確定性以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

自主性和無(wú)人機(jī)系統(tǒng)自由程度相對(duì)應(yīng)，由此帶來(lái)人、機(jī)之間的控制關(guān)系為：人在回路外（Human out of the loop），稱為全自主（fully），由機(jī)器選擇目標(biāo)，人不能實(shí)時(shí)干預(yù)（這種模式發(fā)展受限）；人在回路上（Human on the loop），稱為監(jiān)督的自主（Supervised），由機(jī)器選擇目標(biāo)，人可以實(shí)時(shí)干預(yù)，做出確認(rèn)或否決的決策（未來(lái)狀態(tài)）；人在回路中（Human in the loop），稱為半自主（Semi-），機(jī)器行動(dòng)前，等待人選擇特定目標(biāo)（目前狀態(tài)）。

1.2 自動(dòng)化等級(jí)/以人為中心的分類

為便于研究、評(píng)估、測(cè)試和設(shè)計(jì)，研究人員采用自動(dòng)化分類法或分級(jí)法（Levels of Automation，LoA）。在大多數(shù)以人為中心的分類系統(tǒng)中，最著名的有Sheridan和Verplank（1979）；Ntuen和Park（1988）；Endsley和Kaber（1999）以及Parasuraman（2000）等提出的分類法。

以人為中心的分類系統(tǒng)便于隔離操作員與系統(tǒng)性能問(wèn)題，同時(shí)根據(jù)人的認(rèn)知能力，明確自動(dòng)化能做什么和應(yīng)當(dāng)做什么。Parasuraman給出了一種使用最廣泛的分類法，將自動(dòng)化分為四個(gè)功能：信息獲取；信息分析；決策和行為選擇；行為執(zhí)行。

這種分類反映了相同系統(tǒng)任務(wù)由人工完成時(shí)人的認(rèn)知能力。Endsley和Kaber（1999）創(chuàng)立了一個(gè)類似的10級(jí)分類法，用于描述屬于需要實(shí)時(shí)控制領(lǐng)域內(nèi)認(rèn)知和心理活動(dòng)任務(wù)。

在研究過(guò)程中，要求參與者監(jiān)控屏幕上屬于不同自動(dòng)化等級(jí)的多個(gè)目標(biāo)。參與者需要定時(shí)報(bào)告各自的態(tài)勢(shì)感知和工作負(fù)荷。當(dāng)參與者擔(dān)任操作員時(shí)，實(shí)驗(yàn)會(huì)為參與者設(shè)定幾個(gè)自動(dòng)化故障，并對(duì)參與者人工故障恢復(fù)系統(tǒng)的能力進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：自動(dòng)化對(duì)操作員在不同自動(dòng)化等級(jí)上的操作能力有影響。自動(dòng)化等級(jí)越高，操作員能力越低，較低的自動(dòng)化等級(jí)有助于操作員在能力上的提高。

2 以技術(shù)為中心的自主等級(jí)分類

在無(wú)人機(jī)系統(tǒng)領(lǐng)域中，隨著自主能力的發(fā)展，自主性定義的需求越來(lái)越迫切。研究機(jī)構(gòu)一直致力于制定通用的自動(dòng)化/自主等級(jí)系統(tǒng)，希望能夠根據(jù)自動(dòng)化等級(jí)制定出有效的能力評(píng)估方法。美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室（AFRL）、美國(guó)航空航天局（NASA）以及其他一些機(jī)構(gòu)已經(jīng)制定出程序式自動(dòng)化等級(jí)系統(tǒng)。

2.1美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室

AFRL針對(duì)固定翼飛行器研發(fā)美國(guó)智能自主無(wú)人機(jī)的控制標(biāo)準(zhǔn)。在自動(dòng)化和自主性方面，該項(xiàng)目給出了一些關(guān)鍵性區(qū)別。自動(dòng)駕駛儀只有在所選航線內(nèi)才能自動(dòng)化，但卻由自主導(dǎo)航系統(tǒng)選擇航線，然后使用所選定的航線。在該項(xiàng)目中，自主性被定義為“無(wú)外界引導(dǎo)條件下自我生成目標(biāo)的能力”和“擁有自由意愿”（Clough，2002）。Clough認(rèn)為：“智能是能夠發(fā)現(xiàn)并利用發(fā)現(xiàn)去從事工作的能力。”

在自主標(biāo)準(zhǔn)研究項(xiàng)目的推動(dòng)下，AFRL分別與Los Alamos國(guó)家實(shí)驗(yàn)室和Draper實(shí)驗(yàn)室合作成立了“移動(dòng)、獲取和保護(hù)”（Mobility， Acquisition， and Protection，MAP）和“三維智能空間”（Three Dimensional Intelligence Space）研究課題。AFRL匯總了在研究過(guò)程中所發(fā)現(xiàn)的最有價(jià)值的信息，在此基礎(chǔ)上，基于OODA回路制訂了自主控制等級(jí)（Autonomous Control Levels，ACL），見(jiàn)表1（Clough，2002）。

2.2 美國(guó)航空航天局

NASA認(rèn)為，為了實(shí)現(xiàn)太空探險(xiǎn)的愿景，必須提高所使用系統(tǒng)的自主性，還需要提高自動(dòng)化等級(jí)。NASA采用的方法是，將任務(wù)所需的自主性和自動(dòng)化分級(jí)，然后根據(jù)分級(jí)要求完成系統(tǒng)設(shè)計(jì)。NASA關(guān)注的兩個(gè)問(wèn)題是：什么是地面站與機(jī)載權(quán)限的最佳平衡（自動(dòng)化）？什么是人與計(jì)算機(jī)權(quán)限的最佳平衡（自主性）？

NASA已經(jīng)制定出基于功能的自主性和自動(dòng)化分級(jí)工具（FunctionSpecific Level of Autonomy and Automation Tool，F(xiàn)LOAAT），以便在系統(tǒng)需要研發(fā)時(shí)使用。該工具采用兩個(gè)判定表，其中一個(gè)適用于自動(dòng)化，另一個(gè)適用于自主性。

自動(dòng)化判定表將自動(dòng)化分為五個(gè)等級(jí)（表2），適用于OODA回路四大決策階段中的每一階段。當(dāng)采用最低等級(jí)的自動(dòng)化時(shí)，所有數(shù)據(jù)監(jiān)控、計(jì)算、決策和任務(wù)都由地面站執(zhí)行；而當(dāng)自動(dòng)化處于最高等級(jí)時(shí)，所有數(shù)據(jù)監(jiān)控、計(jì)算、決策和任務(wù)都由機(jī)載系統(tǒng)執(zhí)行。從全部基于地面控制到機(jī)上自動(dòng)化，各等級(jí)之間呈線性過(guò)渡。

自主性判定表共包含八個(gè)等級(jí)（表3）。這八個(gè)等級(jí)涵蓋了OODA回路的每個(gè)階段。當(dāng)自主性處于最低等級(jí)時(shí)，觀察、判斷、決策和行動(dòng)階段中的任務(wù)全部由人完成；當(dāng)自主性處于最高等級(jí)時(shí)，觀察、判斷、決策和行動(dòng)階段中的任務(wù)均不需要人來(lái)輔助或干預(yù)。

借助這些判定表，相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜夷軐?duì)制定要求所需的自主等級(jí)進(jìn)行評(píng)估，或?yàn)榇_定系統(tǒng)當(dāng)前的自主等級(jí)提供標(biāo)準(zhǔn)。在為確定系統(tǒng)當(dāng)前的自主等級(jí)提供標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，NASA的自主等級(jí)與其他自主等級(jí)類似。

2.3 美國(guó)陸軍未來(lái)作戰(zhàn)系統(tǒng)

美國(guó)陸軍針對(duì)未來(lái)作戰(zhàn)系統(tǒng)（Future Combat Systems，F(xiàn)CS）項(xiàng)目制訂了一種較為詳盡的自主等級(jí)表。FCS自主等級(jí)共分為從遙控（1級(jí)）到完全自主（10級(jí)）共十個(gè)等級(jí)（見(jiàn)表4）。自主等級(jí)中的每一等級(jí)都提供等級(jí)說(shuō)明，包括觀察感知/態(tài)勢(shì)感知、決策能力以及性能說(shuō)明，同時(shí)還給出對(duì)應(yīng)于各個(gè)等級(jí)的示例。

2.4 美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所

自2003年起，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所（National Institute of Standards and Technology，NIST）一直致力于無(wú)人系統(tǒng)自主等級(jí)（Autonomy Levels For Unmanned Systems，ALFUS）框架的研究工作，通過(guò)來(lái)自無(wú)人地面車輛（UGV）、無(wú)人機(jī)（UAV）、無(wú)人水面艇（USV）以及無(wú)人潛航器（UUV）等領(lǐng)域的軍民從業(yè)人員的大力協(xié)作，最終建立起無(wú)人系統(tǒng)自主等級(jí)框架。

這項(xiàng)研究的目的是為無(wú)人系統(tǒng)的自主能力提供標(biāo)準(zhǔn)和定義，同時(shí)為評(píng)估無(wú)人系統(tǒng)自主性提供標(biāo)準(zhǔn)、程序和工具。在無(wú)人系統(tǒng)自主等級(jí)框架中，自主性被定義為“無(wú)人系統(tǒng)自帶的實(shí)現(xiàn)指定目標(biāo)的綜合感知、理解、分析、交流、規(guī)劃、決策以及行動(dòng)/執(zhí)行能力”。

NIST提出了ALFUS自主性評(píng)價(jià)模型，從三個(gè)方面評(píng)估無(wú)人系統(tǒng)的自主等級(jí)，如圖所示。其中，任務(wù)復(fù)雜度（Mission Complexity，MC）衡量所執(zhí)行任務(wù)的難度，環(huán)境復(fù)雜度（Environmental Complexity，EC）衡量執(zhí)行任務(wù)環(huán)境的難度，人機(jī)交互（Human Interaction，HI）衡量在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中人的參與程度。圖中，任務(wù)復(fù)雜度和環(huán)境復(fù)雜度的標(biāo)準(zhǔn)主要集中在軍事應(yīng)用上。

美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所提出的ALFUS自主性評(píng)價(jià)模型。

確定自主等級(jí)的主要困難是很難將各個(gè)方面獨(dú)立對(duì)待。因此，為任務(wù)復(fù)雜度、環(huán)境復(fù)雜度和人機(jī)交互制定標(biāo)準(zhǔn)并非易事，必須通過(guò)無(wú)數(shù)次試驗(yàn)才能實(shí)現(xiàn)。

在定義自主等級(jí)時(shí)，必須為任務(wù)復(fù)雜度、環(huán)境復(fù)雜度和人機(jī)交互程度制訂測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)對(duì)這些標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行打分與評(píng)價(jià)，累計(jì)為合成分?jǐn)?shù)，進(jìn)而對(duì)系統(tǒng)自主等級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià)。對(duì)于圖中的每個(gè)軸都由一系列更低層次的度量要素組成，形成評(píng)估指標(biāo)體系，進(jìn)而形成無(wú)人系統(tǒng)自主性能的規(guī)范、分析、評(píng)估和量測(cè)（見(jiàn)表5）。

與此同時(shí)，NIST還提出了ALFUS框架，如圖所示。

（1）自主等級(jí)0

當(dāng)自主性處于最低級(jí)時(shí)，系統(tǒng)完全由人控制。人直接控制基本的運(yùn)動(dòng)功能，且系統(tǒng)不能主動(dòng)發(fā)生任何變化。當(dāng)自主性處于0級(jí)時(shí)，就如同操縱一臺(tái)遙控汽車或一架飛機(jī)一般，人直接控制致動(dòng)器的速度和位置。

（2）自主等級(jí)1-3（低級(jí)）

在自主等級(jí)框架中，當(dāng)任務(wù)復(fù)雜度處于1-3級(jí)時(shí)，內(nèi)部態(tài)勢(shì)感知和子系統(tǒng)任務(wù)自動(dòng)化處于極低水平。如果環(huán)境展示出使任務(wù)具有高成功率的良好特性，環(huán)境復(fù)雜度也處在該范圍內(nèi)。這種環(huán)境具備無(wú)人機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行所需的靜態(tài)、簡(jiǎn)單特征。

人機(jī)交互是這些系統(tǒng)的主要組成部分。在大多數(shù)情況下，人通過(guò)向無(wú)人機(jī)系統(tǒng)發(fā)出行為指令進(jìn)行干預(yù)。就像遙控汽車和遙控飛機(jī)一樣，操作員將不再直接控制無(wú)人機(jī)系統(tǒng)。通過(guò)速度控制子系統(tǒng)自動(dòng)化，使操作員明確方向或?qū)Ш近c(diǎn)，并使無(wú)人機(jī)執(zhí)行指令。無(wú)人機(jī)系統(tǒng)將自行控制速度，按照操作員指令及其最低內(nèi)部態(tài)勢(shì)感知保持姿態(tài)。

（3）自主等級(jí)4-6（中級(jí)）

當(dāng)系統(tǒng)自主等級(jí)為中級(jí)時(shí)，系統(tǒng)與人交互的時(shí)間占總時(shí)長(zhǎng)的50%。人為無(wú)人機(jī)系統(tǒng)提供目標(biāo)，然后由系統(tǒng)決定如何實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。在無(wú)人機(jī)系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)之前，人必須進(jìn)行最后授權(quán)。低級(jí)自主和中級(jí)自主在這一方面的差異非常大。任務(wù)復(fù)雜度和環(huán)境復(fù)雜度從低級(jí)自主到中級(jí)自主之間有一個(gè)線性過(guò)渡。

就任務(wù)復(fù)雜度而言，最大差異是中級(jí)自主的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)具備有限的實(shí)時(shí)規(guī)劃能力，而低級(jí)自主的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)卻沒(méi)有。環(huán)境復(fù)雜度從低風(fēng)險(xiǎn)、靜態(tài)環(huán)境向中風(fēng)險(xiǎn)和可理解的動(dòng)態(tài)環(huán)境過(guò)渡。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，在向無(wú)人機(jī)系統(tǒng)發(fā)出尋找目標(biāo)A的指令后，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)會(huì)提出完成目標(biāo)的操作計(jì)劃，然后由人來(lái)授權(quán)。環(huán)境可能很難轉(zhuǎn)變，目標(biāo)數(shù)量或目標(biāo)本身可能就是動(dòng)態(tài)的。

（4）自主等級(jí)7-9（高級(jí)）

高自主性無(wú)人機(jī)系統(tǒng)受人的影響極小，系統(tǒng)不再需要人的授權(quán)來(lái)執(zhí)行任務(wù)。雖然無(wú)人機(jī)系統(tǒng)執(zhí)行操作前會(huì)向人發(fā)出通知，但并不需要人的授權(quán)便可以開(kāi)始執(zhí)行計(jì)劃，除非有人為干預(yù)。受高度不確定性和可理解的高動(dòng)態(tài)環(huán)境影響，環(huán)境復(fù)雜度會(huì)有很高的失敗風(fēng)險(xiǎn)。任務(wù)復(fù)雜度主要集中在有人系統(tǒng)和無(wú)人系統(tǒng)編隊(duì)上。無(wú)人機(jī)系統(tǒng)具有高逼真度的態(tài)勢(shì)感知和實(shí)時(shí)規(guī)劃，自適應(yīng)性很強(qiáng)，能夠進(jìn)行復(fù)雜決策。有些無(wú)人機(jī)系統(tǒng)甚至能執(zhí)行非常復(fù)雜的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜目標(biāo)。

（5）超越10級(jí)

最高級(jí)自主性的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)能像人一樣工作。人機(jī)交互不再是為防止意外事件發(fā)生，而是從適當(dāng)個(gè)體處采集信息，以保證完成任務(wù)。任務(wù)復(fù)雜度和環(huán)境復(fù)雜度均處于最高水平。該等級(jí)的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)無(wú)所不能，能在最高不確定性和最低成功可能性情況下工作。

根據(jù)ALFUS的定義，自主性可以歸納為“無(wú)人機(jī)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)指定目標(biāo)的能力”。這是無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的最低能力水平，就像學(xué)習(xí)閱讀、數(shù)學(xué)等功課的能力是成年人的最低預(yù)期能力一樣。然而，在未定義或定義不清楚的環(huán)境中，人具備獨(dú)特的抽象判斷和推理能力。因此，具備最高級(jí)自主性的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)是否能真正像人類智能一樣工作仍未可知。

無(wú)人機(jī)系統(tǒng)自主等級(jí)的主要困難是定義一個(gè)有意義的無(wú)人系統(tǒng)性能標(biāo)準(zhǔn)。這正是ALFUS工作組開(kāi)始審查標(biāo)準(zhǔn)的原因。無(wú)人系統(tǒng)性能判定框架（Performance Measures Framework for Unmanned Systems，PerMFUS）的目標(biāo)是為保證能從技術(shù)和操作方面掌握無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的性能而提供方法。

3 自主系統(tǒng)參考框架

關(guān)于自主等級(jí)的劃分，目前的研究還在繼續(xù)，但是美國(guó)國(guó)防部國(guó)防科學(xué)委員會(huì)（Defense Science Board，DSB）特別工作組從另一個(gè)角度建議停止對(duì)自主等級(jí)定義的爭(zhēng)論，轉(zhuǎn)而提出了一個(gè)包含三個(gè)層面的自主系統(tǒng)參考框架（Autonomous Systems Reference Framework，ASRF）。DSB指出，自主能力是無(wú)人系統(tǒng)的核心能力，但“世界上并不存在完全自主的無(wú)人系統(tǒng)，所有的自主無(wú)人系統(tǒng)都是人-機(jī)聯(lián)合認(rèn)知系統(tǒng)”，提出了一套從認(rèn)知層次、任務(wù)時(shí)間軸、人-機(jī)系統(tǒng)權(quán)衡空間三個(gè)視圖定義的自主系統(tǒng)參考框架，并期望以此替代無(wú)人系統(tǒng)自主等級(jí)的劃分，強(qiáng)調(diào)自主難題的解決要更多地關(guān)注指揮官、操作員和開(kāi)發(fā)人員三者的協(xié)調(diào)問(wèn)題。

3.1自主能力面臨的挑戰(zhàn)

3.1.1 自主性的內(nèi)涵

DSB認(rèn)為，目前行業(yè)內(nèi)對(duì)自主性的錯(cuò)誤理解限制了自主能力的應(yīng)用范圍。自主性是無(wú)人系統(tǒng)能夠自動(dòng)地完成某種特定行為，或者在程序規(guī)定的范圍內(nèi)，實(shí)現(xiàn)“自我管理”（selfgoverning），使得大型人-機(jī)系統(tǒng)能夠完成給定任務(wù)的一種或一組能力。

自主性不是可以脫離平臺(tái)或任務(wù)來(lái)單獨(dú)討論的“黑箱”。自主能力是特定任務(wù)需求、作戰(zhàn)環(huán)境、用戶和平臺(tái)等共同組成的生態(tài)系統(tǒng)（ecology）的一種功能，在沒(méi)有特定情境條件下，將不可能產(chǎn)生價(jià)值。自主性并不是指無(wú)人系統(tǒng)獨(dú)立地完成任務(wù)，所有的自主系統(tǒng)都是在操作員的監(jiān)視下工作，因此，無(wú)人系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和使用必須考慮人-機(jī)協(xié)作問(wèn)題。

3.1.2 自主能力的挑戰(zhàn)

具有一定自主能力的無(wú)人系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)了各種各樣的問(wèn)題，主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

（1）自主能力很大程度上依賴軟件，目前以硬件為導(dǎo)向、以平臺(tái)為中心的開(kāi)發(fā)與采辦流程中，軟件開(kāi)發(fā)通常處于被忽視的地位。因此，開(kāi)發(fā)人員要從以硬件為導(dǎo)向、平臺(tái)為中心的開(kāi)發(fā)過(guò)程向創(chuàng)建自主系統(tǒng)、確立軟件的首要地位轉(zhuǎn)變；

（2）指揮官和操作員都缺乏對(duì)自主系統(tǒng)的信任，不相信自主系統(tǒng)在任何情況下都能按照預(yù)期運(yùn)行。指揮官?zèng)]能很好地理解設(shè)計(jì)空間，以及將自主能力集成到任務(wù)中的權(quán)衡。任務(wù)完成方式上的任何變化都會(huì)引起新的作戰(zhàn)后果，因而指揮官對(duì)此必須了如指掌。對(duì)于操作員，使用中的自主能力基本可以等同于“人-機(jī)協(xié)作”。而在設(shè)計(jì)過(guò)程中，“人-機(jī)協(xié)作”通常容易被忽視掉。

（3）無(wú)人系統(tǒng)列裝倉(cāng)促，常常針對(duì)突發(fā)沖突應(yīng)運(yùn)而生，缺乏非常明確的作戰(zhàn)概念，帶來(lái)使用上的困難。作戰(zhàn)部隊(duì)在使用過(guò)程中往往超出無(wú)人系統(tǒng)設(shè)計(jì)者的預(yù)期，出現(xiàn)系統(tǒng)破限現(xiàn)象。

3.1.3 自主等級(jí)作用有限

目前，自主能力定義不統(tǒng)一，自主能力的概念化是基于對(duì)自主等級(jí)劃分的目的的錯(cuò)誤理解之上，背離了“所有自主無(wú)人系統(tǒng)都是人-機(jī)聯(lián)合認(rèn)知系統(tǒng)”這一事實(shí)。世界上并不存在完全自主的無(wú)人系統(tǒng)，就像世界上不存在完全自主的士兵、船員、飛行員或水兵一樣。自主能力的定義也并不令人滿意，因?yàn)樗鼈兌疾徽J(rèn)為自主是大型人-機(jī)綜合系統(tǒng)表現(xiàn)出的一項(xiàng)關(guān)鍵能力，而認(rèn)為自主能力是一種系統(tǒng)的獨(dú)立部件或附屬部件。

以NASA的Sheridan定義的自主等級(jí)為代表，認(rèn)為自主就是將整項(xiàng)任務(wù)委派給計(jì)算機(jī)（自主系統(tǒng)）執(zhí)行，平臺(tái)在整個(gè)過(guò)程中只按照一個(gè)自主等級(jí)運(yùn)行，而且這些自主等級(jí)是離散的，與不同級(jí)別的難度相對(duì)應(yīng)。實(shí)際上，無(wú)人系統(tǒng)任務(wù)是由多項(xiàng)動(dòng)態(tài)變化的功能組成，而在這些功能當(dāng)中，大多數(shù)都既可以同時(shí)執(zhí)行，也可以按順序執(zhí)行。在給定的時(shí)間點(diǎn)上，每項(xiàng)功能在人-機(jī)之間的分配都不同。因此，自主可以指在里程碑節(jié)點(diǎn)，為達(dá)到期望結(jié)果，生成的人-機(jī)交互的集合。

3.2 自主系統(tǒng)參考框架

DSB提出的自主系統(tǒng)參考框架（ASRF）主要有以下特點(diǎn)：

側(cè)重于為實(shí)現(xiàn)特定能力所需的人-機(jī)認(rèn)知功能與責(zé)任的分配決策

認(rèn)知功能分配方式隨著任務(wù)的不同階段和不同認(rèn)知層次而不同

在自主能力設(shè)計(jì)時(shí)必須進(jìn)行高級(jí)人-機(jī)系統(tǒng)權(quán)衡，包括適應(yīng)度/規(guī)劃/影響力/視角/責(zé)任等方面

如圖所示，自主系統(tǒng)參考框架包括三個(gè)視圖：

認(rèn)知層次視圖

任務(wù)時(shí)間軸視圖

人-機(jī)系統(tǒng)權(quán)衡空間視圖

3.2.1 認(rèn)知層次視圖

自主系統(tǒng)參考框架的認(rèn)知層次視圖如圖所示，主要考慮自主能力所支持的標(biāo)準(zhǔn)“用戶”控制范圍、并將控制范圍延伸到戰(zhàn)場(chǎng)空間（以達(dá)到提高適應(yīng)性的目的）的方式。其中：

駕駛員（飛行員）/操作員：負(fù)責(zé)態(tài)勢(shì)感知、故障檢測(cè)、導(dǎo)航制導(dǎo)與控制、傳感器與武器的管理等

部門領(lǐng)導(dǎo)/編隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)：負(fù)責(zé)任務(wù)規(guī)劃與決策、故障預(yù)測(cè)與重新規(guī)劃、多智能體通信與協(xié)調(diào)等

任務(wù)指揮官/執(zhí)行指揮官：負(fù)責(zé)想定規(guī)劃與決策、想定評(píng)估與理解、信息/網(wǎng)絡(luò)管理和高層意外事件管理等

3.2.2 任務(wù)時(shí)間軸視圖

任務(wù)時(shí)間軸視圖如圖所示，在執(zhí)行基于環(huán)境復(fù)雜度與必要響應(yīng)時(shí)間的任務(wù)期間，認(rèn)知功能的分配可能會(huì)發(fā)生變化。自主能力的潛在收益與挑戰(zhàn)隨著任務(wù)時(shí)間軸上的決策類型不同而發(fā)生變化。

任務(wù)時(shí)間軸上的每個(gè)階段，自主性都有不同的應(yīng)用。任務(wù)執(zhí)行階段，提高自主等級(jí)，有利于按要求調(diào)整計(jì)劃，例如出現(xiàn)新目標(biāo)、改變?nèi)蝿?wù)目標(biāo)、天氣條件惡化、平臺(tái)性能降級(jí)或額外信息等。初始階段和結(jié)束階段也為利用自主能力減少人力和提高效率提供了可能。

起始階段：起飛前路徑規(guī)劃、意外事故應(yīng)急計(jì)劃、權(quán)限及行動(dòng)范圍指派、自主起飛

執(zhí)行階段：自主航路點(diǎn)導(dǎo)航、故障檢測(cè)、重規(guī)劃

結(jié)束階段：數(shù)據(jù)預(yù)處理、自主著陸

在任務(wù)時(shí)間軸上，人與自主智能體在各個(gè)任務(wù)階段、各個(gè)認(rèn)知層次上的主動(dòng)性和地位是可易位的，以適應(yīng)態(tài)勢(shì)演變過(guò)程中的新事件、干擾和機(jī)遇。

3.2.3 人-機(jī)系統(tǒng)權(quán)衡空間視圖

無(wú)人系統(tǒng)自主能力在使用不恰當(dāng)?shù)那闆r下，可能會(huì)引發(fā)意想不到的后果。如果提前考慮多個(gè)權(quán)衡空間中可能出現(xiàn)的后果，那么就可以提前捕捉預(yù)警信號(hào)，在各個(gè)權(quán)衡空間內(nèi)及時(shí)進(jìn)行系統(tǒng)性能平衡或再平衡處理，從而有效地減少引進(jìn)自主能力時(shí)所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

人-機(jī)系統(tǒng)權(quán)衡空間視圖相關(guān)要素參見(jiàn)表6，提供了一種可預(yù)測(cè)意外后果、并將失衡癥狀（更多人力、故障、人為失誤增多等）與根源聯(lián)系起來(lái)的工具。主要考慮5個(gè)權(quán)衡空間，包括適應(yīng)度空間的最優(yōu)性/適應(yīng)（可行）性、計(jì)劃空間的有效性/全面性、影響力空間的集中式/分布式、視角空間的局部性/全局性、責(zé)任空間的短期目標(biāo)/長(zhǎng)期目標(biāo)等。每個(gè)權(quán)衡空間說(shuō)明了自主能力的額外增加會(huì)如何引起意外結(jié)果以及整體系統(tǒng)性能降級(jí)。

3.3 自主能力關(guān)鍵技術(shù)

提高無(wú)人系統(tǒng)自主能力，主要涉及6項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：感知、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、人-機(jī)交互、自然語(yǔ)言理解、多智能體協(xié)調(diào)等。重點(diǎn)需要突破的技術(shù)包括：

自然用戶接口與互信的人-機(jī)協(xié)作

復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)空間的（環(huán)境）感知/態(tài)勢(shì)理解

大規(guī)模有人-無(wú)人系統(tǒng)編隊(duì)

自主系統(tǒng)測(cè)試與評(píng)估

3.3.1 感知

感知（perception）是實(shí)現(xiàn)自主的關(guān)鍵要素，只有通過(guò)感知，無(wú)人駕駛平臺(tái)才可以達(dá)到目標(biāo)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)。根據(jù)感知的目的，感知可以分為導(dǎo)航感知、任務(wù)感知、系統(tǒng)健康感知與操作感知等四類，參見(jiàn)表7。目前，導(dǎo)航感知發(fā)展最為成熟，移動(dòng)操作感知是一個(gè)新興技術(shù)領(lǐng)域，主要挑戰(zhàn)在于復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)感知與態(tài)勢(shì)理解，包括突發(fā)威脅/障礙的實(shí)時(shí)檢測(cè)與識(shí)別、多傳感器集成與融合、有人-無(wú)人空域沖突消解，以及可靠的感知和平臺(tái)健康監(jiān)控的證據(jù)推理等。

3.3.2 規(guī)劃

規(guī)劃（planning）是指能將當(dāng)前狀態(tài)改變?yōu)轭A(yù)期狀態(tài)的行動(dòng)序列或偏序的計(jì)算過(guò)程。國(guó)防部將規(guī)劃定義為在盡可能少用資源的前提下，為實(shí)現(xiàn)任務(wù)目標(biāo)而行動(dòng)的過(guò)程。目前，DSB已制定了一種通用表達(dá)語(yǔ)言——“規(guī)劃領(lǐng)域定義語(yǔ)言”（Planning Domain Definition Language，PDDL），結(jié)合不確定性、學(xué)習(xí)、混合主動(dòng)、知識(shí)工程、人工智能等領(lǐng)域，規(guī)劃系統(tǒng)已經(jīng)能解決（近似）最優(yōu)性問(wèn)題。然而，“沒(méi)有任何作戰(zhàn)計(jì)劃在與敵手相遇后還有效”，規(guī)劃技術(shù)的挑戰(zhàn)在于在物理和計(jì)算約束和對(duì)現(xiàn)有計(jì)劃做最小改變條件下，決定什么時(shí)候自主重規(guī)劃、什么時(shí)候求助于操作員。

3.3.3 學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）現(xiàn)已成為開(kāi)發(fā)智能自主系統(tǒng)最有效的辦法之一。自主導(dǎo)航學(xué)習(xí)技術(shù)一般應(yīng)用于地面平臺(tái)和機(jī)器人，一般只能適應(yīng)非結(jié)構(gòu)化靜態(tài)環(huán)境（DARPA最初挑戰(zhàn)計(jì)劃的穿越沙漠任務(wù)）和結(jié)構(gòu)化動(dòng)態(tài)環(huán)境（城市挑戰(zhàn)計(jì)劃的城市導(dǎo)航）；無(wú)人機(jī)和無(wú)人海上平臺(tái)適應(yīng)性導(dǎo)航技術(shù)的開(kāi)發(fā)水平較低。學(xué)習(xí)技術(shù)挑戰(zhàn)在于在友、敵智能體并存的非結(jié)構(gòu)化動(dòng)態(tài)環(huán)境中的非監(jiān)督學(xué)習(xí)。

3.3.4 人-機(jī)交互

人-機(jī)系統(tǒng)交互（H u m a n - Robot Interaction/Human-System Interaction， HRI/HSI）主要解決人與機(jī)器人、計(jì)算機(jī)或工具如何協(xié)作的問(wèn)題，側(cè)重于人與機(jī)器人之間雙向的認(rèn)知交互關(guān)系。主要有兩種方式：遠(yuǎn)程遙控和任務(wù)代理，不同的任務(wù)需要采用不同的策略。人-機(jī)交互涉及溝通、建模、協(xié)作、可用性與可靠性、任務(wù)領(lǐng)域、用戶特征等關(guān)鍵技術(shù)，需要高度關(guān)注人-機(jī)比例和機(jī)器人道德規(guī)范。人-機(jī)交互的挑戰(zhàn)在于自然用戶接口，實(shí)現(xiàn)可信賴的人-系統(tǒng)協(xié)作，以及可理解的自主系統(tǒng)行為。

3.3.5 自然語(yǔ)言理解

自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（Automated Speech Recognition，ASR）是將語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)化為文本信息的過(guò)程，而自然語(yǔ)言理解（Natural Language Understanding，NLU）是在此基礎(chǔ)上，將文本信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能理解的正式表述的過(guò)程。現(xiàn)有自然語(yǔ)音理解技術(shù)僅支持簡(jiǎn)單的語(yǔ)言指令，有限的詞匯量和指令集合不足以滿足任務(wù)需求。自然語(yǔ)言理解的挑戰(zhàn)在于以實(shí)際環(huán)境直接互動(dòng)為重點(diǎn)的指令和對(duì)話理解，重點(diǎn)關(guān)注情景化語(yǔ)言解釋、指令語(yǔ)言理解、空間語(yǔ)言理解、情景對(duì)話等。

3.3.6 多智能體協(xié)調(diào)

多智能體協(xié)調(diào)（Multi-agent coordination），需要確保智能體不僅能夠同步化，還能適應(yīng)環(huán)境或任務(wù)的動(dòng)態(tài)變化。多智能體同步化經(jīng)常被理解為多智能體系統(tǒng)之間的主動(dòng)協(xié)同（例如：機(jī)器人足球賽）或非主動(dòng)協(xié)同（例如：螞蟻的覓食行為）。多智能體協(xié)調(diào)研究主要側(cè)重于不同配置的智能體協(xié)同機(jī)制，而人-機(jī)交互則側(cè)重于協(xié)作認(rèn)知。多機(jī)器人系統(tǒng)的協(xié)同是多智能體協(xié)調(diào)的一個(gè)分支領(lǐng)域。多智能體協(xié)調(diào)分類參見(jiàn)表8。多智能體協(xié)調(diào)需要重點(diǎn)關(guān)注針對(duì)特定任務(wù)，合適協(xié)調(diào)方案與系統(tǒng)屬性的映射，以及正確的緊急行為，干擾下任務(wù)重分配以及魯棒網(wǎng)絡(luò)通信問(wèn)題。

4 自主性的實(shí)現(xiàn)

當(dāng)前的研究總的來(lái)說(shuō)分為兩種思路：一種是劃分無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的自主等級(jí)，一種是采用自主系統(tǒng)參考框架。但兩者都要考慮人-機(jī)關(guān)系。因此，基于當(dāng)前的態(tài)勢(shì)和操作員狀態(tài)，采用混合主動(dòng)的可變自主權(quán)限的監(jiān)督控制方式，是提高人機(jī)協(xié)同性能，實(shí)現(xiàn)無(wú)人系統(tǒng)自主性的關(guān)鍵。混合主動(dòng)指的是操作員和自主系統(tǒng)都可以基于感知數(shù)據(jù)啟動(dòng)感知和決策行為。自主系統(tǒng)需要在顯式和隱式方面都和人的行為保持協(xié)調(diào)一致監(jiān)測(cè)操作員交互行為，評(píng)估操作員認(rèn)知狀態(tài)，主動(dòng)輔助；操作員能夠以某種形式理解自主系統(tǒng)的行為，分析其任務(wù)狀態(tài)，主動(dòng)干預(yù)。

4.1 操作員狀態(tài)評(píng)估

操作員能力評(píng)估的研究可以分為以下幾個(gè)方向：

操作員腦力工作負(fù)荷（工作量）

操作員對(duì)當(dāng)前態(tài)勢(shì)的感知（態(tài)勢(shì)感知）

操作員技能的喪失（技能下降）

操作員對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)執(zhí)行指定任務(wù)的信心（信任度）

4.1.1 操作員工作負(fù)荷評(píng)估

Derrick（1988）將腦力工作負(fù)荷（workload）描述為“在任何指定時(shí)間，操作員的可用信息處理能力與標(biāo)準(zhǔn)任務(wù)性能所需能力之差”。例如，在系統(tǒng)交接時(shí)，接管系統(tǒng)的操作員在與另一位操作員的對(duì)話過(guò)程中，必須記住9個(gè)或9個(gè)以上的數(shù)字。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)大多數(shù)人圓滿完成任務(wù)程序的工作記憶能力。工作負(fù)荷指操作員在操控系統(tǒng)過(guò)程中的任務(wù)數(shù)量，以及可預(yù)見(jiàn)的困難。然而，工作負(fù)荷通常是由操作員主觀個(gè)人認(rèn)定的。兩個(gè)人在執(zhí)行同一任務(wù)時(shí)可能產(chǎn)生同樣的行為和表現(xiàn)，但其中一個(gè)可能還有多余的精力去完成其他任務(wù)，而另一個(gè)則沒(méi)有。

工作負(fù)荷可以采用預(yù)測(cè)未來(lái)操作員工作負(fù)荷需求的目標(biāo)來(lái)測(cè)量，也可按照當(dāng)前系統(tǒng)的強(qiáng)制性工作負(fù)荷或當(dāng)前操作員經(jīng)驗(yàn)性工作負(fù)荷來(lái)測(cè)量。無(wú)論采用哪種測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)，工作負(fù)荷可以通過(guò)主觀或客觀評(píng)估（心理生理學(xué)方法）來(lái)進(jìn)行測(cè)量。客觀評(píng)估可連續(xù)測(cè)量工作負(fù)荷，但需要特殊設(shè)備。主觀評(píng)估更易于在任務(wù)過(guò)程中或任務(wù)結(jié)束后進(jìn)行管理，但需要參與任務(wù)的操作員中斷或回顧任務(wù)。

（1）主觀負(fù)荷評(píng)估

更為常用的主觀工作負(fù)荷評(píng)估方法（subjective workload assessments）包括NASA的任務(wù)負(fù)荷指數(shù)（Task Load Index，NASA TLX）、主觀工作負(fù)荷評(píng)估技術(shù)（Subjective Workload Assessment Technique，SWAT）、以及修訂版庫(kù)珀-哈珀質(zhì)量管理表（Modified Cooper–Harper Handling Qualities Scale，MCH）等。每種評(píng)估方法都可對(duì)特定領(lǐng)域?qū)ο蟮念A(yù)期工作負(fù)荷進(jìn)行主觀測(cè)量。通過(guò)對(duì)整個(gè)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)或無(wú)人機(jī)系統(tǒng)內(nèi)某個(gè)特定任務(wù)進(jìn)行比較可以得出結(jié)論：由于測(cè)量方法的主觀性和人類注意力的可變性，主觀工作負(fù)荷測(cè)量最為有用。Hill等（1992）指出，任務(wù)負(fù)荷指數(shù)（NASA TLX）所提供的評(píng)估要素可能最多，各要素的分析效果也可能最為理想。

在進(jìn)行主觀工作負(fù)荷評(píng)估時(shí)，操作員在使用系統(tǒng)過(guò)程中或在使用后，需要綜合考慮多個(gè)方面，稱其為“維度”。維度的數(shù)量以及評(píng)估特征取決于所選擇的評(píng)估工具。NASA TLX根據(jù)7點(diǎn)評(píng)估表，對(duì)體力工作、腦力工作、時(shí)間維度、表現(xiàn)性能、成就以及挫折等要素進(jìn)行評(píng)估。該評(píng)估表在經(jīng)過(guò)新墨西哥州立大學(xué)（NMSU）修改后，可用于跨多個(gè)無(wú)人機(jī)平臺(tái)的工作負(fù)荷對(duì)比分析。

NMSU UAS TLX要求操作員按照無(wú)人機(jī)系統(tǒng)評(píng)估對(duì)象和操作員希望評(píng)估的無(wú)人機(jī)飛行階段所對(duì)應(yīng)的要求進(jìn)行操作使用。程序?qū)⒔Y(jié)果保存為文本文件，然后可能會(huì)輸入到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)程序中。操作員在準(zhǔn)備選擇平臺(tái)確定是否采用，或進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃時(shí)，可能會(huì)對(duì)多個(gè)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估。

（2）客觀負(fù)荷評(píng)估

客觀工作負(fù)荷評(píng)估（objective workload assessments）也稱為心理生理學(xué)測(cè)量法，其最典型的區(qū)別在于，客觀工作負(fù)荷測(cè)量法要求操作員佩戴專用設(shè)備（例如電極或眼球跟蹤器）。評(píng)估包括腦電圖（electroencephalogram，EEG）、事件相關(guān)電位（E v e n t - R e l a t e d Potential，ERP）、心率可變性、瞳孔擴(kuò)大和眨眼/注視/凝視的持續(xù)時(shí)間，但不限于上述幾個(gè)因素。心理生理學(xué)測(cè)量法可在任務(wù)過(guò)程中持續(xù)提供數(shù)據(jù)，同時(shí)也可能有利于處理自適應(yīng)自動(dòng)化事件。

由于工作負(fù)荷可能發(fā)生變化，操作員通常會(huì)選擇不使用自動(dòng)化輔助。盡管大多數(shù)自動(dòng)化輔助研究都以有人機(jī)為研究對(duì)象，但研究成果同樣也可以應(yīng)用在部分自動(dòng)化系統(tǒng)上。Parasuraman和Riley（1997）指出，選擇不使用自動(dòng)化輔助與飛行員的工作負(fù)荷有關(guān)。如果輔助正好在他們工作負(fù)荷最大的時(shí)候出現(xiàn)，飛行員就會(huì)選擇不用。飛行員在保持飛行時(shí)沒(méi)有時(shí)間來(lái)啟動(dòng)自動(dòng)化。將輔助調(diào)整到與當(dāng)時(shí)態(tài)勢(shì)相適應(yīng)所需的認(rèn)知工作恰好抵消了工作負(fù)荷減少的好處。正如Parasuraman和Riley（1997）所述，如果將諸如輔助認(rèn)知這些要素放入馬爾科夫（Markoff）模型進(jìn)行分析，并據(jù)此確定自動(dòng)化使用的最佳策略時(shí)，這些情景更支持人工使用，而非自動(dòng)化。

4.1.2 態(tài)勢(shì)感知

正如Endsley（1996）所說(shuō)，“態(tài)勢(shì)感知（Situation Awareness，SA）是指周圍世界在人的大腦中所建立的模型”，或者是“人對(duì)特定時(shí)間和空間內(nèi)的環(huán)境要素的感知，對(duì)這些要素含義的理解，以及對(duì)這些要素在不久將來(lái)狀態(tài)的預(yù)測(cè)”。自動(dòng)化使操作員的角色從主動(dòng)控制系統(tǒng)向被動(dòng)監(jiān)督系統(tǒng)過(guò)渡，進(jìn)而影響態(tài)勢(shì)感知。由于與自動(dòng)化有關(guān)的內(nèi)在復(fù)雜性，以及其他導(dǎo)致系統(tǒng)外在性能下降等因素，上述變化會(huì)影響到操作員對(duì)系統(tǒng)的理解。缺乏手動(dòng)的系統(tǒng)控制更容易導(dǎo)致失去態(tài)勢(shì)感知。Parasuraman等（2000）指出，“與變化處于自己掌控之下相比，當(dāng)變化處于其他智能體的控制下（無(wú)論該智能體是自動(dòng)化系統(tǒng)還是其他人）時(shí)，人更趨向于忽略環(huán)境或系統(tǒng)狀態(tài)的變化。”

在操作員使用自動(dòng)化系統(tǒng)的過(guò)程中，工作負(fù)荷和態(tài)勢(shì)感知成反比關(guān)系。當(dāng)自動(dòng)化系統(tǒng)接管并減少工作負(fù)荷時(shí)，操作員將會(huì)損失態(tài)勢(shì)感知能力。這種損失可以通過(guò)不同程度的態(tài)勢(shì)感知來(lái)進(jìn)行描述：

1級(jí)態(tài)勢(shì)感知——感知環(huán)境中的關(guān)鍵要素

2級(jí)態(tài)勢(shì)感知——綜合人的目標(biāo)并理解關(guān)鍵要素的含義

3級(jí)態(tài)勢(shì)感知——預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的態(tài)勢(shì)

如果增設(shè)傳感器，同時(shí)改進(jìn)接口設(shè)計(jì)，可能有助于緩解這一問(wèn)題。但是，如果操作員在大腦中建立的有關(guān)自動(dòng)化系統(tǒng)如何完成任務(wù)的模型是錯(cuò)誤的或是不完整的；或者操作員很少或不參與任務(wù)；或者系統(tǒng)本身需要操作員的干預(yù)，而處于回路外的操作員不熟悉情況，這些都將影響操作員的干預(yù)技能。

4.1.3 技能下降

如果減少工作負(fù)荷、降低態(tài)勢(shì)感知，就會(huì)導(dǎo)致技能下降（skill decrement）。“大量的認(rèn)知心理學(xué)研究機(jī)構(gòu)的研究表明，停止使用就會(huì)導(dǎo)致遺忘和技能下降。”如果操作員不再是已經(jīng)自動(dòng)化的任務(wù)的實(shí)際組成部分，則任務(wù)將不具備可操作性。一旦喪失可操作性，加之大腦中建立的系統(tǒng)工作模型不完整，當(dāng)自動(dòng)化系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，操作員就不能成功干預(yù)。因此，如果操作員的主要任務(wù)只是監(jiān)控，就會(huì)出現(xiàn)技能下降的問(wèn)題。

盡管這些看法主要針對(duì)有人飛行研究，但研究成果同樣適用于依賴系統(tǒng)提供感官信息的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)操作員。McCarley和Wickens（2005）認(rèn)為：“與有人機(jī)的飛行員相比，無(wú)人機(jī)系統(tǒng)操作員可以說(shuō)是在與其所控制的飛行器在相對(duì)“感官隔離”（sensory isolation）的環(huán)境中操作”。操作員主要依靠接口設(shè)計(jì)傳遞來(lái)自視覺(jué)和身體組織傳感器的信息。如果缺少感官交流，1級(jí)態(tài)勢(shì)感知將會(huì)受到影響，操作員必須根據(jù)最佳猜測(cè)來(lái)填寫缺失得信息。在不確定環(huán)境下，最佳猜測(cè)會(huì)對(duì)2級(jí)和3級(jí)態(tài)勢(shì)感知、工作負(fù)荷和信任度造成一定影響。因此，必須實(shí)現(xiàn)操作員和自主系統(tǒng)在各個(gè)層次的共享態(tài)勢(shì)感知。

4.1.4 信任度

Lee和See（2004）認(rèn)為，操作員經(jīng)常與自動(dòng)化系統(tǒng)互動(dòng)，就像與人互動(dòng)一樣。信任度（trust）與情緒以及操作員對(duì)系統(tǒng)完成預(yù)定任務(wù)能力的態(tài)度有關(guān)。操作員的態(tài)度建立在操作該系統(tǒng)或同類系統(tǒng)的時(shí)長(zhǎng)與經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)之上。交流、自動(dòng)化的透明度以及自動(dòng)化的可靠性，共同建立起操作員對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)的信任度，正如這幾項(xiàng)因素在人類社會(huì)中的作用一樣。

在人類社會(huì)中，信任度部分建立在下述協(xié)定的交流與禮儀規(guī)則上，例如Grice的交流準(zhǔn)則。Miller等（2004）根據(jù)Grice的交流準(zhǔn)則，為操作員與系統(tǒng)交流制定了“自動(dòng)化禮儀指南”（automation etiquette guidelines）。Parasuraman和Miller（2004）發(fā)現(xiàn)，“自動(dòng)化準(zhǔn)則指南”確實(shí)有助于提高人對(duì)自動(dòng)化系統(tǒng)的信任度。Sheridan和Parasuraman（2006）認(rèn)為：“準(zhǔn)則指南足以克服自動(dòng)化系統(tǒng)的低可靠性，使低可靠性、良好禮儀（low-reliability/goodetiquette）條件下的性能與高可靠性、較差禮儀（highreliability/poor etiquette）條件下同樣好。”

Klein等（2004）指出，任務(wù)目標(biāo)雖然有時(shí)可能會(huì)缺乏合理性，但必須可靠，以保證能在操作員和系統(tǒng)之間建立良好的協(xié)作關(guān)系。正如Sheridan和Parasuraman（2006）所述，系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員能夠改善系統(tǒng)與操作員之間的交流，提高信任度、可靠性以及操作員的接受程度。

4.2 混合主動(dòng)監(jiān)督控制

美國(guó)國(guó)防部《2011-2036無(wú)人系統(tǒng)綜合路線圖》認(rèn)為，盡管自主性的目標(biāo)是降低平臺(tái)對(duì)操作員/分析員的依賴，但其另一個(gè)目標(biāo)便是讓操作員能夠直接運(yùn)行任務(wù)而非運(yùn)行系統(tǒng)。自主系統(tǒng)必須與人（操作員）保持認(rèn)知上的一致，實(shí)時(shí)共享態(tài)勢(shì)信息，進(jìn)行有效高效地交互，從而成為一個(gè)具備作戰(zhàn)人員功能的自主系統(tǒng)。自主等級(jí)應(yīng)該根據(jù)工作量和預(yù)測(cè)的操作員意圖而進(jìn)行動(dòng)態(tài)地調(diào)整（柔性自主）。其自主等級(jí)共分為4級(jí)，參見(jiàn)表9。

以人機(jī)協(xié)作目標(biāo)檢測(cè)為例，根據(jù)同一個(gè)檢測(cè)算法在不同環(huán)境下的適應(yīng)性不同設(shè)定四個(gè)合作等級(jí)，每個(gè)合作等級(jí)分別對(duì)應(yīng)不同的具體操作方式。根據(jù)在任務(wù)過(guò)程中面臨的目標(biāo)和背景的復(fù)雜程度不同，實(shí)現(xiàn)不同合作等級(jí)間的動(dòng)態(tài)切換，才能充分發(fā)揮人機(jī)協(xié)同目標(biāo)感知的優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié)束語(yǔ)

自主性是無(wú)人（機(jī)）系統(tǒng)的典型特征和發(fā)展趨勢(shì)。本文針對(duì)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)自主性問(wèn)題展開(kāi)探討，分析了自動(dòng)化和自主性的相關(guān)概念。可以看出，自主是自動(dòng)化發(fā)展的高級(jí)階段，同時(shí)，自主也是分等級(jí)和層次的。

自主的發(fā)展動(dòng)因歸納為：降低人力資源需求，減輕人的負(fù)擔(dān)；減少對(duì)高帶寬數(shù)據(jù)鏈依賴，提高自主完成任務(wù)能力；縮短任務(wù)回路周期，提升作戰(zhàn)效能。實(shí)現(xiàn)自主性的挑戰(zhàn)在于：目標(biāo)自主獲取、跟蹤、選擇和攻擊，自主的可預(yù)測(cè)性和可靠性，以及故障、意外和易受攻擊性等。

因此，無(wú)人系統(tǒng)在很長(zhǎng)一段使用過(guò)程中仍是“平臺(tái)無(wú)人，系統(tǒng)有人”。即時(shí)將來(lái)無(wú)人系統(tǒng)自主能力達(dá)到或媲美人的水平，考慮到國(guó)際輿論在“自主武器系統(tǒng)”的爭(zhēng)議和相關(guān)政策法規(guī)，自主無(wú)人機(jī)系統(tǒng)一樣是在人的監(jiān)督下執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)，混合主動(dòng)條件下的監(jiān)督控制實(shí)現(xiàn)自主性的必由之路。

（責(zé)任編輯：溫杰）