【摘 要】通過無人集群技術(shù)來源的描述，介紹了部分國內(nèi)外先進(jìn)的無人機(jī)集群項(xiàng)目，重點(diǎn)闡述相關(guān)項(xiàng)目的發(fā)展目的和特點(diǎn)，分析了現(xiàn)階段智能無人機(jī)集群發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，主要包括環(huán)境感知與認(rèn)識(shí)、多機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策、信息交互與自主控制、人機(jī)智能融合與自適應(yīng)學(xué)習(xí)，最后對(duì)智能無人機(jī)集群未來作戰(zhàn)應(yīng)用提出展望。

【引言】

無人機(jī) 誕生于 20世紀(jì)初第一次世界大戰(zhàn)期間，其研制目的是為了減少飛機(jī)的失事和飛行員的犧牲，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程無人攻擊[1]。進(jìn)入21世紀(jì)隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，無人機(jī)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)得到快速發(fā)展，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域。軍事方面可以完美的替代有人機(jī)去執(zhí)行4D任務(wù) （枯燥乏味、環(huán)境惡劣、危險(xiǎn)性高、深入敵方；Dull,Dirty,Dangerous and Deep）[2]。民用方面更是為廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)行業(yè)等各領(lǐng)域，如農(nóng)藥噴灑、火災(zāi)救援、地質(zhì)勘探、考古探險(xiǎn)、物流運(yùn)輸?shù)取?/p>

智能集群 （Swarm Intelligence）的研究起始于 1959年法國生物學(xué)家PierrePaul Grasse[3]，研究發(fā)現(xiàn)昆蟲之間存在高度結(jié)構(gòu)化組織完成遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出個(gè)體能力的復(fù)雜任務(wù)，蟻群的工作模式就是這種智能機(jī)群的經(jīng)典代表，它們通過單體之間簡(jiǎn)單的相互溝通協(xié)調(diào)，表現(xiàn)出大規(guī)模集群的智能行為。通過對(duì)昆蟲間智能集群行為的探索逐漸涌現(xiàn)了諸多智能集群算法[4]，如蟻群算法（Ant colony System,ACS）和粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)。智能無人機(jī)集群就是基于生物集群行為，以單個(gè)無人機(jī)間通過彼此的感知交互、信息傳遞、協(xié)同工作在險(xiǎn)惡的環(huán)境下可以低成本完成多樣性的復(fù)雜任務(wù)。

1 國內(nèi)外智能無人機(jī)集群簡(jiǎn)介

通過單體之間的緊密協(xié)作，體現(xiàn)智能無人機(jī)集群體作戰(zhàn)性能的優(yōu)越性，世界各國均致力開展智能無人機(jī)集群的研究，已經(jīng)成為無人機(jī)領(lǐng)域的一個(gè)重要發(fā)展方向。美國通過國防高級(jí)研究局 （Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA）和海軍研究實(shí)驗(yàn)室（United States Naval Research Laborator,NRL）等機(jī)構(gòu)全力探究無人機(jī)集群最新技術(shù)，應(yīng)用于軍事發(fā)展，以保證其全球軍事技術(shù)領(lǐng)先。目前典型的無人機(jī)集群技術(shù)有：小精靈（Gremlins）項(xiàng)目、拒止環(huán)境中協(xié)同作戰(zhàn)項(xiàng)目（CODE）、“山鶉”（Perdix）微型無人機(jī)項(xiàng)目、低成本無人機(jī)集群技術(shù)項(xiàng)目(LOCUST)等[5-7]，其主要特點(diǎn)如表1所示。

表1 智能無人機(jī)集群項(xiàng)目特點(diǎn)

1.1 小精靈

2015年8月，DARPA在前期工作基礎(chǔ)上宣布啟動(dòng)一個(gè)旨在實(shí)現(xiàn)空中可回收無人系統(tǒng)的“小精靈”項(xiàng)目，如圖1所示。該項(xiàng)目的目標(biāo)是研究低成本的無人機(jī)群，以高效、快速替代的方式搭載情報(bào)、監(jiān)視、偵察（ISR）等任務(wù)載荷，同時(shí)在載機(jī)平臺(tái)（運(yùn)輸機(jī)、轟炸機(jī)等）中開發(fā)一個(gè)可以空中實(shí)現(xiàn)無人機(jī)集群快速發(fā)射和回收的裝置，使得未來的作戰(zhàn)飛機(jī)可以快速部署廉價(jià)、可重復(fù)使用的無人機(jī)集群，并進(jìn)行概念驗(yàn)證飛行演示。集群可以通過載機(jī)平臺(tái)的指揮控制及之間內(nèi)部信息協(xié)同共享，突破敵方防御系統(tǒng)，快速展開任務(wù)執(zhí)行計(jì)劃，任務(wù)完成后進(jìn)行回收。

Gremlins項(xiàng)目/圖 來源網(wǎng)絡(luò)

1.2 拒止環(huán)境中協(xié)同作戰(zhàn)項(xiàng)目（CODE）

2014年，DARPA提出 “拒止環(huán)境中協(xié)同作戰(zhàn)”(Collaborative Operations in Denied Environment,CODE)項(xiàng)目。CODE項(xiàng)目旨在搭建一套包含編隊(duì)協(xié)同算法的模塊化軟件系統(tǒng)，可以適應(yīng)帶寬限制和通信干擾等惡劣電磁環(huán)境，降低對(duì)地面指揮與操作人員的認(rèn)知負(fù)擔(dān)。利用合理的方式將各類功能載荷集成到無人機(jī)集群編隊(duì)中，在單一平臺(tái)功能受損的情況下集群仍可以有序的執(zhí)行任務(wù)，這種靈活性可以提高任務(wù)執(zhí)行效率，降低無人機(jī)系統(tǒng)開發(fā)時(shí)間和成本。該項(xiàng)目目標(biāo)是發(fā)展無人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)的自主能力，集群編隊(duì)利用信息共享的方式充分利用每一架無人機(jī)優(yōu)勢(shì)，通過協(xié)同算法擴(kuò)展無人機(jī)的任務(wù)類別，提高智能自主能力，最后形成一套智能集群無人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)體系架構(gòu)。

1.3 “山鶉”（Perdix）微型無人機(jī)項(xiàng)目

美國國防部戰(zhàn)略能力辦公室（SCO）主導(dǎo)了“山鶉”（Perdix）微型無人機(jī)高速發(fā)射演示項(xiàng)目。2014年9月，SCO首次利用F-16戰(zhàn)機(jī)開展“山鶉”無人機(jī)空中發(fā)射試驗(yàn)。2015年 6月 SCO又在“北方邊界”演習(xí)中，利用 F-16開展了一系列“山鶉”無人機(jī)空中發(fā)射與編隊(duì)試驗(yàn)，驗(yàn)證了無人機(jī)在空中相互通信并自主組成集群編隊(duì)的能力。2017年1月，美國采用三架 F/A-18戰(zhàn)斗機(jī)釋放出103架Perdix無人機(jī)，集群間共享信息進(jìn)行決策，相互協(xié)調(diào)行動(dòng)，很好的展示了先進(jìn)的群體行為和相互協(xié)調(diào)能力，如集體決策、編隊(duì)飛行等，由于這種微型無人機(jī)可以躲避防空系統(tǒng)，能用來執(zhí)行偵察任務(wù)。

1.4 低成本無人機(jī)集群技術(shù)項(xiàng)目(LOCUST)

2015年4月美國海軍研究辦公室公布了關(guān)于低成本無人機(jī)集群技術(shù)(Low-Cost UAV Swarming Technology,LOCUST)項(xiàng)目的研究狀況，海軍于2016年4月實(shí)現(xiàn)了30架郊狼無人機(jī)的快速發(fā)射和完全自主編隊(duì)飛行技術(shù)驗(yàn)證。該項(xiàng)目旨在快速發(fā)釋放大量小型無人機(jī)，通過自適應(yīng)組網(wǎng)及自主協(xié)同技術(shù)，攜帶各類偵查與攻擊載荷，在數(shù)量上以絕對(duì)壓倒性的優(yōu)勢(shì)贏得戰(zhàn)爭(zhēng)。LOCUST項(xiàng)目發(fā)展了如郊狼等一系列小型折疊翼無人機(jī)和多管發(fā)射裝置，這類裝置可以裝備到裝甲車、飛機(jī)、艦船等平臺(tái)上，并實(shí)現(xiàn)1架每秒的速度釋放出無人機(jī)集群，如圖2所示。

 LOCUST無人機(jī)項(xiàng)目/圖 來源網(wǎng)絡(luò)

1.5 我國相關(guān)簡(jiǎn)介

我國無人機(jī)技術(shù)起步較晚，但發(fā)展迅速，以智能集群技術(shù)尤為突出。中國電子科技科集團(tuán)公司 （CETC）曾在分別在2016年和2017年完成了67架和119架固定翼無人機(jī)集群飛行試驗(yàn)，刷新了無人機(jī)集群飛行數(shù)量的新紀(jì)錄，試驗(yàn)成功的演示了編隊(duì)起飛、自主集群飛行、分布式廣域監(jiān)視、感知與規(guī)避等智能無人機(jī)集群技術(shù)。

2 關(guān)鍵技術(shù)分析

美國曾在2 000年將無人機(jī)自主控制的能力分為10個(gè)等級(jí)[6]，其中最高等級(jí)為集群自主控制，這一最高控制等級(jí)要求智能無人機(jī)集群系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)無人多任務(wù)目標(biāo)全自主規(guī)劃，如圖3所示。目前中國和美國在智能無人機(jī)集群領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，要真正實(shí)現(xiàn)集群的完全自主控制還需要解決的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：環(huán)境感知與認(rèn)識(shí)、多機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策、信息交互與自主控制、人機(jī)智能融合與自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)[8-11]。

無人機(jī)自主控制能力等級(jí)/圖 來源網(wǎng)絡(luò)

2.1 環(huán)境感知與認(rèn)識(shí)

智能無人機(jī)集群系統(tǒng)需要適應(yīng)在險(xiǎn)惡復(fù)雜環(huán)境下執(zhí)行艱難任務(wù)，要求系統(tǒng)能夠全面感知和了解復(fù)雜環(huán)境，可以在集群中進(jìn)行信息共享與交互，輔助集群中其它無人機(jī)進(jìn)行任務(wù)決策，這是智能集群系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高等級(jí)自主控制的基礎(chǔ)。

環(huán)境感知的任務(wù)是利用集群中光電、雷達(dá)等任務(wù)載荷收集飛機(jī)所處環(huán)境信息數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和挖掘目標(biāo)，在目標(biāo)環(huán)境中進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別、引導(dǎo)攻擊，提高集群系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)環(huán)境態(tài)勢(shì)的認(rèn)識(shí)與理解，增強(qiáng)系統(tǒng)任務(wù)實(shí)現(xiàn)可靠性。環(huán)境感知與認(rèn)識(shí)的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)學(xué)建模、信息融合與共享等，目前國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜艺ㄟ^基于生物視覺認(rèn)知機(jī)理的目標(biāo)識(shí)別與環(huán)境建模、復(fù)雜環(huán)境感知與認(rèn)識(shí)算法、非結(jié)構(gòu)化感知方法等手段實(shí)現(xiàn)能夠適應(yīng)智能無人機(jī)集群的環(huán)境感知與認(rèn)識(shí)技術(shù)。

2.2 多機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃與決策

智能無人機(jī)集群系統(tǒng)可以在復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)中同時(shí)完成情報(bào)、監(jiān)視、偵察（ISR）以及多目標(biāo)攻擊等任務(wù)，合理高效的協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方案是任務(wù)執(zhí)行的基礎(chǔ)。合理的任務(wù)分配可以充分發(fā)揮單機(jī)作戰(zhàn)功效，體現(xiàn)集群資源的智能化作戰(zhàn)優(yōu)勢(shì)，極大提高任務(wù)執(zhí)行成功率和效率，降低風(fēng)險(xiǎn)和成本。

無人機(jī)集群任務(wù)分配一般按照保證最大益損比（分配收益最大、損耗最?。┖腿蝿?wù)均衡的原則進(jìn)行，綜合考慮任務(wù)空間聚集性、單機(jī)運(yùn)動(dòng)有序性以及目標(biāo)環(huán)境適應(yīng)性，避免單機(jī)資源利用沖突、以集群編隊(duì)整體最優(yōu)效率完成最大任務(wù)數(shù)量，體現(xiàn)集群協(xié)同作戰(zhàn)優(yōu)勢(shì)。協(xié)同任務(wù)分配的關(guān)鍵技術(shù)在于其自主任務(wù)分配算法的研究，主要算法類型有：市場(chǎng)機(jī)制拍賣算法、匈牙利算法、蟻群算法、粒子群算法、遺傳算法、一致性集束算法等。現(xiàn)階段多數(shù)算法并不成熟，不適用于大規(guī)模的復(fù)雜任務(wù)自主規(guī)劃。

2.3 信息交互與自主控制

大規(guī)模的智能無人機(jī)集群在復(fù)雜目標(biāo)環(huán)境中通過單機(jī)情報(bào)信息的實(shí)時(shí)共享與交互進(jìn)行任務(wù)執(zhí)行的調(diào)整、自主控制的迭代，以快速適應(yīng)新環(huán)境、合理規(guī)劃路徑、高效完成任務(wù)。

信息的交互可以輔助單機(jī)要自主選擇接受有用信息實(shí)現(xiàn)自主控制與任務(wù)調(diào)整，更是大規(guī)模集群避免碰撞以及合理規(guī)劃任務(wù)的基礎(chǔ)。集群無人機(jī)會(huì)存在如何保持編隊(duì)飛行、快速適應(yīng)目標(biāo)環(huán)境、受到干擾如何保持穩(wěn)定性、系統(tǒng)預(yù)故障的“自愈”等問題，這都需要單機(jī)情報(bào)信息的實(shí)時(shí)共享與交互才能由其余無人機(jī)進(jìn)行自主決策。其關(guān)鍵技術(shù)包括多機(jī)協(xié)調(diào)與交互技術(shù)、不確定環(huán)境下的實(shí)時(shí)航跡規(guī)劃技術(shù)、多無人機(jī)協(xié)同航路規(guī)劃、編隊(duì)運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)規(guī)劃與控制，基于故障預(yù)測(cè)的任務(wù)規(guī)劃技術(shù)等。

2.4 人機(jī)智能融合與自適應(yīng)學(xué)習(xí)

集群無人機(jī)受機(jī)體性能限制，不具備遠(yuǎn)距離的高效作戰(zhàn)任務(wù)能力。無人機(jī)系統(tǒng)的典型特征就是 “平臺(tái)無人，系統(tǒng)有人”，隨著單機(jī)系統(tǒng)自主控制能力和智能化水平的提高，通過人機(jī)系統(tǒng)智能融合和集群自適應(yīng)學(xué)習(xí)，可以實(shí)現(xiàn)智能集群和有人系統(tǒng)的高效協(xié)同作戰(zhàn)，極大增強(qiáng)集群無人機(jī)作戰(zhàn)能力。關(guān)鍵技術(shù)有人機(jī)交互、人機(jī)功能動(dòng)態(tài)分配、人機(jī)綜合顯控技術(shù)、無人機(jī)自主學(xué)習(xí)能力/推理能力提升、平臺(tái)狀態(tài)/戰(zhàn)術(shù)態(tài)勢(shì)/任務(wù)協(xié)同綜合顯示等。

3 結(jié)束語

智能無人機(jī)集群技術(shù)作為一種具有顛覆性的智能集群技術(shù)具有惡劣環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)，協(xié)同作戰(zhàn)能力強(qiáng)，智能程度高等優(yōu)勢(shì)，備受各國重視，目前正處于飛速發(fā)展階段，隨著相關(guān)技術(shù)的日益成熟，智能無人機(jī)集群必將作為無人機(jī)系統(tǒng)的重要組成部分成為未來戰(zhàn)場(chǎng)中的重要作戰(zhàn)樣式，在戰(zhàn)爭(zhēng)中扮演重要的角色甚至改變戰(zhàn)局。

本文作者：李晗、蘇京昭、閆詠（中國電子科技集團(tuán)公司第三十八研究所）

【參考文獻(xiàn)】

［1］秦博,王蕾.無人機(jī)發(fā)展綜述[J].飛航導(dǎo)彈,2002(08):4-10.

［2］ShortB.RoyalUnited Services Institute for defence and security studies,London[J].United Service,2012,63(3):5.

［3］Bonabeau E.A Brief History of Stigmergy Guy Theraulaz[J].Artificial Life,1999,5(2):97-116.

［4］梁曉龍,孫強(qiáng),尹忠海,等.大規(guī)模無人系統(tǒng)集群智能控制方法綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2015,32(1):11-16.

［5］申超,武坤琳,宋怡然.無人機(jī)集群作戰(zhàn)發(fā)展重點(diǎn)動(dòng)態(tài)[J].飛行導(dǎo)彈,2016(11):28-33.

［6］Weatherington D,Deputy U.Unmanned aircraft systems

roadmap,2005-2030[J].Deputy,UAV Planning Task Force,OUSD(AT&L),2005.

［7］陶于金,李沛峰.無人機(jī)系統(tǒng)發(fā)展與關(guān)鍵技術(shù)綜述[J].航空制造技術(shù),2014,464(20):34-39.

［8］牛軼峰,肖湘江,柯冠巖.無人機(jī)集群作戰(zhàn)概念及關(guān)鍵技術(shù)分析[J].國防科技,2013,34(5):37-43.

［9］魏星.基于粒子群算法的飛行控制律參數(shù)設(shè)計(jì)研究[J].西安航空學(xué)院學(xué)報(bào),2017,35(1):3-7.

［10］朱華勇,牛軼峰,沈林成,等.無人機(jī)系統(tǒng)自主控制技術(shù)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì) [J].國防科技大學(xué)學(xué)報(bào),2010,32(3):115-120.

［11］王強(qiáng).UAV集群自主協(xié)同決策控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D].西北工業(yè)大學(xué),2015.